一、答辩时间
2025年10月21日（周二）下午13:30
二、分组安排
| 姓名 |
专业 |
年级 |
论文题目 |
预答辩分组 |
| 郑淇瑜 |
电子信息 |
2023 |
基于图文描述RAG与区块链的字画藏品可信交易框架的设计与研究 |
第一组
组长：林剑
成员： 严素蓉，陈琰宏，张林
记录人：周艺珊
地点：9506东 |
| 王佳杰 |
电子信息 |
2023 |
面向联邦学习的语言模型梯度反演攻击与防御方法研究 |
| 杨世纪 |
电子信息 |
2023 |
基于时空图神经网络的风电功率预测研究 |
| 俞艺东 |
电子信息 |
2023 |
基于深度学习的短期电力负荷预测模型研究 |
| 来美辰 |
电子信息 |
2023 |
恶意网络攻击下基于事件触发机制的分布式集员安全融合估计研究 |
| 徐倩雯 |
电子信息 |
2023 |
双层促销网络动态演化仿真与智能优化方法研究 |
| 徐帝纳 |
电子信息 |
2023 |
基于Minkowski和的临界多边形算法与应用研究 |
| 袁权 |
电子信息 |
2023 |
基于强化学习的复杂分布式柔性作业车间调度方法研究 |
第二组
组长：张帅
成员：隆清琦，张志强，冯小青
记录人：张雨琪
地点：9506西 |
| 李晨 |
电子信息 |
2023 |
基于认知启发式多模态理解的中文有害模因检测方法研究 |
| 章诗妤 |
电子信息 |
2023 |
基于强化学习超启发式算法的带复杂约束云工作流调度方法研究 |
| 季佳瑶 |
电子信息 |
2023 |
基于IWI-FFT与AWT的电能质量扰动检测研究 |
| 赵嘉龙 |
电子信息 |
2023 |
基于混合指引（MoG）的深度强化学习交易方法研究 |
| 尹晨浩 |
电子信息 |
2023 |
面向太阳能电池片缺陷检测的YOLOv8改进与多分支身份重识别模型研究 |
| 夏浩 |
管理科学与工程 |
2022 |
基于深度学习的光伏功率点预测与区间预测方法研究 |
三、答辩程序
1.2025年10月21日11：00前，研究生将经过导师认可的论文初稿（打印4份）连同《硕士学位论文预答辩申请表》（1份）交学院513办公室。导师认为未达到学位论文预答辩要求(未签字认可)的学位论文，不得参加预答辩。
2.研究生提交的预答辩论文，应按照盲审格式制作，文中不得出现导师等相关信息。
3.答辩时，研究生首先进行论文陈述（需要制作PPT，不少于15分钟，请勿出现指导教师名字），然后预答辩委员会对论文进行提问、申请人进行答辩（不少于15分钟）。
4.预答辩委员会委员对论文的选题与综述、内容与结构、创新性、写作规范等是否符合硕士学位论文质量要求进行评判，填写《硕士学位论文预答辩表决票》，作出无记名表决结论。2/3及以上委员表决“直接送审或修改后按期参加盲审”视为预答辩通过，否则将延期重新参加学院组织的预答辩。
5．预答辩委员会应详细指出论文中存在的不足和问题，提出改进意见，将评议意见填入《硕士学位论文预答辩情况表》。
6．《硕士学位论文预答辩申请表》、“盲审用学位论文”的制作要求、浙江财经大学研究生学位论文格式规范要求等以最新要求为准。
信息技术与人工智能学院
2025年10月17日
