在5月22日至25日举行的国际工业与系统工程师学会（Institute of Industrial and Systems Engineers，简称“IISE”）年会上，工业工程系2018级博士生武慧进入数据分析与信息系统（Data Analysis and Information System，简称“DAIS”）分会场最佳学生论文奖决赛，最终荣获第一名。获奖论文题目为“带有多个标量协变量的空间相关的函数型数据的聚类算法（Clustering Spatially Correlated Functional Data with Multiple Scalar Covariates）”，由武慧和她的导师李彦夫教授合作完成。
　　该论文提出了一种对空间相关的函数型数据的聚类算法。该算法同时考虑了空间位置协变量和解释性协变量的影响，这使得模型既可以有效解释聚类结构，又可以体现函数型数据的空间相关性。模型通过把函数型数据和标量数据有效地融合，极大地提升了聚类结果的准确性。在理论上，该论文分析了模型的可识别，并且给出了保证模型满足可识别性的充分条件。针对高维协变量，该论文进一步提出了尺度不变的惩罚估计算法来实现变量选择和鲁棒性估计。最后，模型的有效性在仿真数据和新冠疫情真实数据中得到了验证。
　　IISE年会是工业与系统工程领域世界著名的专业性学术组织会议，一年仅举办一次。DAIS分会在本次会议中接受来自全球优秀学生的投稿，最终共有5篇论文进入最佳学生论文奖决赛。