学术动态

杰出学者报告会(一)

发布人:张传科发表时间:2021-04-14点击:

(一)

报告时间:415日(星期四)8:30

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:朱群雄,教授 北京化工大学

报告题目:智能过程系统工程研究进展

内容简介:过程工业节能减排降耗是基本国策,生产安全运行是企业发展的根本保证。简要回顾两化融合的发展历程,重点介绍领域知识和数据融合的智能过程系统工程研究进展,分别介绍过程工业报警优化、能效评价和解决大数据小样本问题的虚拟样本生成等方向的研究案例,最后探讨智能制造发展中的若干关键技术。

报告人简介:朱群雄,工学博士、北京化工大学信息科学与技术学院教授、博士生导师。现任智能过程系统工程教育部工程研究中心主任、北化高科食品安全大数据研究院院长、北京市科协常委、中国自动化学会会士、常务理事、北京自动化学会理事长、中国化工学会理事、中国自动化学会过程控制专业委员会副主任、中国化工学会信息技术应用专业委员会副主任、中国人工智能学会不确定性人工智能专业委员会委员等。主要研究方向:计算智能与工业应用、过程建模与系统优化、故障诊断与报警管理、虚拟现实与数字孪生等。培养了自动化、计算机和化工等学科领域的中外博士、硕士研究生190余人;享受国务院颁发的政府特殊津贴。

(二)

报告时间:415日(星期四)9:10

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:侯忠生,教授 青岛大学

报告题目:大数据/人工智能/工业互联网背景下的控制理论与关键技术

内容简介:本报告从大数据/人工智能/工业互联网背景下出发,阐述现代控制理论存在的问题与挑战,然后介绍数据驱动控制的背景、意义,最后以无模型自适应控制的历史、体系、进展以及学科影响等,论述未来控制理论的发展趋势。

报告人简介:侯忠生,1962.9生,原为北京交通大学自动控制系主任、二级教授、北京交通大学卓越百人计划“领军人才”入选者。现为青岛大学首席教授。中国自动化学会会士; IEEE Fellow IFAC Technical Committee "Adaptive and Learning Systems" 委员、IFAC Technical Committee "Transportation Systems"委员。中国自动化学会“数据驱动控制、学习与优化”专业委员会创始主任;曾是IEEE神经元网络与学习系统会刊“基于数据的控制、决策、调度与故障诊断”专刊客座编委; IEEE工业电子学会刊专刊“数据驱动控制与学习系统”责任客座编委。创办IEEE Data Driven Control and Learning Systems Conference系列会议,并任大会总主席。发表论文350余篇。H指数47。代表性科研项目:主持国家自然科学基金重点项目3项,国家自然科学基金重大国际合作项目1项。

(三)

报告时间:415日(星期四)10:10

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:刘国平,教授 武汉大学

报告题目:先进控制理论与技术的工业应用

内容简介:随着控制理论与技术的不断研究和发展,越来越多的先进控制理论与技术应用于实际工业系统。本报告主要介绍报告人在近二十多年来做的一些先进控制理论与技术的应用研究工作,主要有三个部分:最优整定PID控制应用,先进控制理论应用,先进控制技术应用。将介绍水轮机闸门的液压位置控制,旋转液压系统的速度控制,燃汽轮机的燃烧噪声和废气控制,旋转干燥机节能控制,混合动力车辆功率分配控制,航天器编队协调控制等方面的实际应用情况。

报告人简介:刘国平,1982年在中南矿冶学院自动化系获学士学位,1985年在中南工业大学自动控制工程系获硕士学位,1992年在英国曼彻斯特理工大学控制系统中心获博士学位。19921993年在英国约克大学做博士后研究工作,19941996年在英国谢菲尔德大学任高级研究员,1996年至2000年分别在英国通用电气-阿尔斯通公司、英国阿尔斯通公司和英国ABB-阿尔斯通公司担任过高级工程师、主任工程师、项目经理和项目主管,2000年任英国诺丁汉大学的高级讲师,2004年任英国南威尔士大学的教授和研究室主任,2010年任哈尔滨工业大学教授,2019年任武汉大学教授。2005年国家杰出青年基金(B)获得者。美国IEEE Fellow, 英国IET Fellow。主要从事网络化控制、多智能体系统控制、非线性系统辨识与智能控制、多目标最优控制与决策等领域的理论研究,以及先进控制和物联网系统等领域的应用技术研究。

(四)

报告时间:415日(星期四)10:50

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:杜文莉,教授 华东理工大学

报告题目:流程型工业智能化面临的挑战与实践

内容简介:随着人工智能技术的第三次发展浪潮,其在各个行业的垂直应用也日益重视。报告以石化过程领域为对象,介绍了其对AI技术在流程制造过程决策优化等领域应用的场景需求与技术挑战,并结合工程应用实例,从原油属性敏捷感知、过程运行模态认知、生产运营智能决策等三个方面介绍最新研究进展,其中涉及到如何利用迁移学习解决小样本在线建模、如何利用大数据进行运行工况的识别溯源以及如何将机理和数据融合用于制造过程决策自动化。

报告人简介:杜文莉,博士、教授、博士生导师,国家杰出青年基金获得者。现任华东理工大学信息科学与工程学院院长、化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室副主任。长期从事化工过程先进控制与优化技术研究工作。近年来主持承担了国家自然科学基金项目、国家863计划等10余项国家和省部级项目,研究成果分别获得国家科技进步二等奖5项、省部级一等奖11项等科技奖励;发表SCI/EI论文100余篇。

(五)

报告时间:415日(星期四)11:30

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:邓飞其教授 华南理工大学

报告题目:带有零星测量和通信延迟的线性随机系统的动态事件触发控制

内容简介:The talk is concerned to the stability of linear stochastic systems in the presence of sporadic measurements and communication delays. Motivated by considerations about the efficient use of the available resources, two so-called dynamic discrete-time event-triggered control (DTETC) strategies tailored to the system are designed, including some existing periodic event-triggered control strategies as particular cases. An impulsive switched system approach and a switched time-delay system approach are developed for modeling and stability analysis of the resulting closed-loop systems, respectively. In addition, it is shown that under the same decay rate, the designed dynamic DTETC may further reduce the conservatism than their static counterparts. Interestingly, the proposed impulsive switched system approach can capture the stabilizing effect of the communication delays. A numerical example is provided to illustrate the theoretical results.

报告人简介:Feiqi Deng was born in 1962. He received the Ph.D. degree in control theory and control engineering from South China University of Technology, Guangzhou, in June 1997. Since October 1999, he has been a professor with South China University of Technology and the director of the Systems Engineering Institute of the university. He is currently a member of Technical Committee on Control Theory (TCCT), Chinese Association of Automation, and and now he is serving as the chair of the IEEE CSS Guangzhou Chapter, the director of the TCCT Technical Committee on Stochastic System Control, the vice editor-in-chief of Journal of South China University of Technology, and member of the editorial boards of the journals: IEEE Access, AIMS Mathematics, Mathematical Modeling and Control, Control theory and Applications and All about Systems and Control. His main research interests include stability, stabilization and Control of complex systems.

(六)

报告时间:415日(星期四)14:00

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:余星火教授 澳大利亚皇家墨尔本理工大学

报告题目:人工智能与复杂网络的协同作用

内容简介:Artificial Intelligence (AI) as an enabling intelligent systems technology is playing a more and more important role in todays industry and society. Complex Networks (CN), on the other hand, represent characteristics of many large-scale real-world network systems. The recent advances in AI have provided a powerful platform technology to solve complex problems, while CN presents an alternative way to make problem-solving simpler and faster.

In this talk, we will first discuss recent developments in both AI and CN, and then examine emerging issues associated with synergetic interplay between them to bring out the best of both fields. We will also touch on potential new thinking paradigms beyond AI to deal with complex problems arising from these systems, speculating innovative methodologies inspired by the Nature for the future. Particular attention will be given to the modelling, control and optimisation issues in large-scale industrial engineering systems such as smart grids. Several real-world industrial problems including some of our own research work will be used as case studies.

报告人简介:Xinghuo Yu is an Associate Deputy Vice-Chancellor and a Vice-Chancellors Professorial Fellow at RMIT University (Royal Melbourne Institute of Technology), Melbourne, Australia. He is also the Junior Past President of IEEE Industrial Electronics Society. His main research areas include control systems engineering, intelligent and complex systems, and future energy systems. He received many awards and honours for his contributions, including the 2018 MA Sargent Medal from Engineers Australia, the 2018 Australasian AI Distinguished Research Contribution Award from Australian Computer Society, and the 2013 Dr.-Ing. Eugene Mittelmann Achievement Award from IEEE Industrial Electronics Society. He was one of the 15 Shortlist Nominees for the 2020 Global Energy Prize and named a Highly Cited Researcher by Clarivate Analytics in 2015-2020. He is a Fellow of IEEE, Engineers Australia, Australian Computer Society, and Australian Institute of Company Director.

(七)

报告时间:415日(星期四)14:40

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:胡晓明教授 瑞典皇家工学院

报告题目:纳什均衡与MAS非共识的出现

内容简介:In this talk we discuss how to use tools such as non-cooperative differential games, optimal control and manifold theory to achieve emergences for a multi-agent system, in particular non-consensus emergences, which is clearly connected to Distributed Artificial Intelligence (DAI) since group intellectual behavior in DAI is based on individual intellectual behaviors. In many scenarios, agents in a MAS model can act cooperatively, competitively or exhibit neutral behaviors. To handle those complexities, it is very useful to explore the connection between DAI and non-cooperative game theory in which emergence of the MAS can be tightly connected to a Nash equilibrium, or rather to the manifold of Nash equilibria. In this talk we will first discuss Turings model for the diffusion of morphogens and explore its connection to emergence by self-organization, then we will discuss emergences in a non-cooperative dierential game framework in which emergence is achieved by Nash equilibrium strategies in an intrinsic way in the sense that they are only attributed to the inter-agent interaction and geometric properties of the network.

报告人简介:胡晓明1983 年于中国科技大学获学士学位,1989年于美国亚历桑那州立大学获哲学博士学位, 导师为著名非线性系统专家Christopher Byrnes1989年获瑞典皇家理工学院(KTH)的Göran Gustafsson博士后奖学金,1991年后在KTH数学系任职。2003 年晋升为优化与系统理论方向正教授。现任优化与系统理论实验室主任,曾兼任KTH机器人中心副主任,及KTH网络系统国家重点中心(ACCESS Linaeus Center)的执委会委员,及该两中心董事会董事。胡晓明教授领导或参与了大量来自欧盟,瑞典研究基金会,瑞典战略研究基金会,后勤装备部及瑞典空间中心的科研项目,以及大量国际会议的组织工作,国际期刊的编委工作。研究方向主要为非线性反馈控制、非线性观测器设计、传感与主动感知、多自体系统的建模分析及控制等,是目前活跃在国际控制理论领域的著名学者。他迄今发表200多篇论文及两本专著。

(八)

报告时间:415日(星期四)15:40

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:韩军伟教授 西北工业大学

报告题目:遥感影像“深度”解译

内容简介:遥感影像解译是遥感大数据信息挖掘与提取的关键技术,具有重要的民用和军事应用价值,也是近年来遥感应用领域的研究热点问题。本报告介绍了深度学习在高分遥感影像解译方面的一些典型应用。首先,针对高分遥感图像大规模数据库相对稀少的问题,我们发布了两个公开的高分图像数据库,分别用于场景分类和目标检测。其次,针对高分遥感影像解译存在的一些难点问题和不同的应用需求,介绍了几种基于弱监督学习/全监督学习的目标检测和图像场景分类方法。

报告人简介:韩军伟,西北工业大学教授,科睿唯安全球“高被引科学家”和爱思唯尔中国“高被引学者”。主要研究方向是人工智能、模式识别、类脑计算、医学影像处理等。在领域顶级期刊/会议如:Proceedings of the IEEEIEEE TPAMICVPRICCVMICCAI等发表学术论文100余篇,论文被引用1.6万余次。3篇论文入选年度中国百篇最具影响国际学术论文。获国际会议IEEE BIBM 2018最佳论文奖,国际会议ACM Multimedia 2010MICCAI 2011ICME 2016最佳学生论文奖提名,培养多名博士生获得中国图像图形学会优秀博士论文奖和ACM SIGAI(国际计算机学会人工智能分会)优秀博士论文奖 。获陕西省科学技术一等奖(排名第一)等6项省部级科技奖,担任IEEE Trans. on Neural Networks and Learning SystemsIEEE Trans. on CyberneticsIEEE Trans. on Multimedia等多个国际顶级期刊编委,任领域顶级国际会议如:CVPR, ICPR, ACCV等的领域主席。

(九)

报告时间:415日(星期四)16:20

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:陈积明教授 浙江大学

报告题目:云级覆盖网络中持续丢包的自动诊断系统

内容简介:报告回顾云网络目前的市场,以及故障对云云网络的影响等,尤其是丢包对云网络运行的影响,通过分析云网络丢包根因,设计了一种新的云网络持续丢包的根因自动诊断方法,并在阿里云网络部署并运行,得到了良好得初步效果。

报告人简介:陈积明,现为浙江大学信息学部副主任,浙江大学学术委员会委员,工业控制技术国家重点实验室副主任,浙江大学工业控制研究所所长。20002005年分别获浙江大学获学士和博士学位。2008-2010在加拿大滑铁卢大学访问,201012月起被聘为浙江大学教授。曾获国家科技进步二等奖、教育部自然科学一等奖、教育部科技进步一等奖、中国青年科技奖等。2019年当选为IEEE Fellow,同年当选为中国自动化学会会士。

(十)

报告时间:415日(星期四)17:00

报告地点:信息楼自动化学院310报告厅

人:李世华教授 东南大学

报告题目:机电系统建模、分析与控制一体化设计

内容简介:机电系统存在各类非线性环节:摩擦、间隙、滞环、死区、液压非线性等,参数不确定、摄动以及外部干扰无处不在,这些因素极大地影响了机电系统闭环性能。本次报告将讨论如何从时域/频域、线性/非线性建模、干扰分析与估计、反馈/前馈等不同角度,实现机电系统建模、分析与控制一体化设计过程,并给出了这方面的一些最新理论进展与应用成果。

报告人简介:李世华,1995年在东南大学自动控制系获学士学位, 1998年在东南大学自动化研究所获硕士学位,2001年在东南大学自动控制系获博士学位。现任东南大学首席教授、自动化学院副院长,江苏省自动化学会秘书长, IEEE IES Nanjing Chapter主席。主要从事机电系统的非线性控制理论及应用方面的研究工作,包括非光滑控制理论,干扰观测控制理论及其在多类机电系统应用等方面研究,负责完成科研项目四十多项,研究成果已经为企业产生了显著的经济效益。担任IEEE Transactions on Industrial Electronics, International Journal of Robust and Nonlinear Control等杂志编委。获得教育部自然科学奖二等奖1次、江苏省科学技术进步3次。2017-2020连续四年入选“科睿唯安”全球高被引科学家榜单,2015-2019年连续五年入选Elsevier中国高被引学者。获得国际学术论文奖5次,获得机电系统领域著名国际学术奖项-永守赏。现为IEEE Fellow, IET Fellow,国家杰出青年基金获得者。