他一边说，一边拿起旁边白板上的笔：“我设想了一个改进的自适应模糊神经网络（IAFNN）框架，或许可以尝试一下。”
郝奇在白板上勾勒出网络结构图：“这里，输入层接收多源异构数据，通过特征提取模块进行预处理和标准化。”
“核心是这里，”他重点圈出一个区域，“设计一个动态权重分配子网络（DWA-SubNet），它根据实时数据质量（如PMU丢包率、SCADA刷新延迟、气象预警置信度）和故障类型初步判断，动态调整不同数据源在融合中的权重占比，确保信息利用最大化。”
“然后，信息送入模糊化层，这里的关键是设计具有自学习能力的隶属度函数，能够根据历史数据和在线学习微调模糊集边界。”
“最核心的是这里，”郝奇在模糊推理层画了个圈，“构建一个基于深度强化学习（DRL）驱动的模糊规则进化机制。”
“初始规则库由专家经验设定，但在线运行时，DRL智能体根据评估结果与实际系统响应的反馈（稳定性指标偏差），实时奖励或惩罚触发的规则，并驱动规则库的在线微调和结构优化（增加、删除、合并规则），让规则库具备动态演进的能力，适应未知场景。”
“最后，解模糊输出层给出系统脆弱性指数和关键薄弱环节标识，为后续自愈控制提供精准输入。”
郝奇语速平稳，思路清晰，手中的笔在白板上飞快移动，一个个精妙的模块、一条条清晰的逻辑线跃然板上。
他没有使用过于艰深的数学公式，而是用清晰的逻辑和图示阐述了自己的构想。
李博士越听眼睛越亮，脸上的愁容逐渐被兴奋取代！
这思路太清晰了！太有针对性了！
而且提出的方法……IAFNN结合动态权重分配和DRL驱动的规则进化？
这简直是跳出了他们之前修修补补的思维定式！
实验室里其他几个忙碌的研究生也被这边的动静吸引，围了过来。
当他们看到白板上那逻辑严密的框架图，再听到郝奇那清晰的阐述时，一个个都露出了惊讶的表情。
“这……这位是？”一个研究生小声问李博士。
李博士激动地说：“他是工作室那边的郝顾问！郝奇同学！他的想法很有启发性！”
就在这时，陈国栋教授也闻讯走了过来。
他原本只是路过，却被白板前围拢的人群和那热烈的讨论气氛所吸引。
当他看清白板上的内容，再听完李博士简要的复述后，这位见多识广的学者眼中闪过一丝不易察觉的惊讶和欣赏。
但他表面上不动声色，只是微微颔首。
“郝奇同学，”陈教授走到白板前，仔细审视着框架图，语气沉稳，“你这个思路很有新意。”
“动态权重分配解决数据异构和缺失问题，DRL驱动的模糊规则进化解决规则库完备性和自适应问题……方向是对的。”
他停顿了一下，看向郝奇：“不过，想法到实现还有很长的路要走。”
“算法的具体实现、参数调优、在复杂系统上的验证，每一步都可能遇到意想不到的困难。”
“你有信心在实验室平台上把它实现出来吗？”
陈教授的话既是肯定，也是提醒。
科研之路，从灵光一闪到落地开花，往往布满荆棘。
郝奇谦逊地点点头：“陈教授您说得对。这只是一个初步构想，还需要大量的实验验证和优化。”
“我希望能借助贵实验室的平台，将这个想法付诸实践，并嵌入到我论文的实验验证环节中。”
“如果验证顺利，或许也能对实验室当前的项目有所帮助。”
他没有居功自傲，而是表达了合作和学习的意愿。
陈教授眼中闪过一丝赞许：“好。小李，你全力配合郝同学的工作。”
“实验室的资源，优先保障这个方向的研究。”
“郝同学，欢迎你加入我们的研究团队，一起攻克这个难题。”
陈教授的表态，意味着郝奇正式获得了实验室的全力支持。
然而，科研的困难才刚刚开始。
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