2023年7月21-23日，第34届中国过程控制会议（The 34th Chinese Process Control Conference, CPCC 2023）在贵州省贵阳市召开。在本届大会上，我院杨春节教授团队论文“Novel Regression Model Based on Shallow-to-Deep Correlation Network Representation for Monitoring MIQ-related Ironmaking Processes” 荣获 “张钟俊院士优秀论文奖”。

中国过程控制会议是由中国自动化学会过程控制专业委员会主办的国际性系列学术年会，是国内过程控制领域的顶级会议。本届会议共收到论文投稿395篇，经过程序委员会严格认真的评审，324篇论文被会议录用，并有84篇论文提出了奖项申请，其中主要关注包括工业过程管理与决策系统、据决策与控制一体化技术、工业过程与自动化系统、批次过程的建模与控制、安全监控系统、建模与仿真系统、工业互联网系统、人工智能驱动的自动化等在内的重要技术领域。

7月23日，颁奖典礼暨闭幕式会上颁发了张钟俊院士优秀论文奖、学生优秀论文奖。其中“张钟俊院士优秀论文奖”入围6篇，最终获评3篇。我院杨春节教授指导的博士生楼嗣威、朱雄卓，以及北京科技大学张瀚文副教授与浙江理工大学吴平副教授的共同研究成果，经初审、复评及现场答辩最终获得“张钟俊院士优秀论文奖”。

该项工作针对过去深度学习方法解释性不足的问题，开创性地结合统计学习思想提出了一种浅层到深层的可解释性神经网络架构，并应用于了高炉炼铁质量相关的过程监测上，取得了显著的效果。该研究成果得到了审稿专家及与会专家的一致认可并给予高度评价。