2025年7月4日下午，应中北大学计算机科学与技术学院邀请，澳门大学科技学院张立明教授在软件实验大楼527会议室作了题为《基于随机自适应傅里叶分解的图像自适应稀疏学习及其应用》与《一种多模态全局优化的确定性算法》的学术报告。报告由我院智能计算系统研究所于海波副教授主持，学院执行院长秦品乐教授及相关师生参加了此次学术活动。

报告中，张立明教授从字典构造、稀疏表示、傅里叶变换、小波变换（特别是小波母函数选择）等基础理论切入，分析了相关技术在信号处理方面的挑战和局限。系统介绍了其提出的新型稀疏表示理论——自适应傅里叶分解（AFD）。该理论融合了基于分析与基于学习的两种稀疏表示方法的优势，利用可数学表征的核构造预定义字典，并通过自适应选择字典原子实现信号分解。张教授详细阐述了该技术的数学原理，重点讲解了Core AFD、n-Best AFD (cyclic AFD)及Unwinding AFD三种自适应傅里叶分解技术的核心特性，并展示了相关技术在图像与视频压缩及水体污染预警等领域的应用实践。

随后，张教授介绍一种用于一般全局优化的实用高效确定性方法——基于粒筛选的多模态全局优化方法。讲解该方法的主要技术特点：能够快速自适应估计目标函数变化率上界以加速穷举搜索，具有多维度普适性且可保证理论全局最优解及完整最优解集合。最后，张教授分享了该方法在天然气输气压缩机设计优化中的成功应用案例。

报告结束后，张立明教授与现场师生就相关研究议题进行了深入友好的交流与探讨。

本次学术活动内容丰富，为我院师生带来了新的科研思路和启发，拓展了学术视野，将有力助推我院师生科研水平提升。