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『智慧、控制與數學』前沿講習班,自動化學會主辦

傳統數學解決問題是依靠一個普適性公理系統和標準邏輯建立起一套數學理論體系來解釋客觀變化的規律。現在智慧化已經走到了學科舞臺中央,隨著人工智慧和大資料的不斷發展,新的事物及其變化規律不斷地湧現出來,想要建立精確的數學模型有些困難。數學如何促進人工智慧,又如何藉助人工智慧技術促進自身的進一步發展?這是人工智慧與數學領域的研究者共同面對的一個問題。

中國自動化學會將以“智慧、控制與數學”為主題,於2018年9月18日-9月19日在北京·中國科學院數學與系統科學研究院舉辦第7期智慧自動化學科前沿講習班。此次講習班由中科院系統所所長張紀峰研究員和西北工業大學自動化學院院長潘泉教授共同擔任學術主任,邀請業界12位知名專家作主題報告,分享交流與“智慧、控制與數學”相關的學術前沿、產業發展及應用成果。歡迎相關領域專家學者一起學習交流,共同探討領域熱點方向和最新科研進展。


內容安排


學術報告1

基於變分貝葉斯的聯合最佳化及其在現代資訊融合處理中的應用

講者:潘泉,西北工業大學自動化學院院長,國家保密學院常務副院長,資訊融合技術教育部重點實驗室主任,中國自動化學會理事


摘要:梳理了近年來資訊融合理論的發展,分析了資訊融合處理系統中存在的非線性、多樣式、深耦合、網路化、高維數和未知擾動輸入等問題,討論了現代資訊融合處理系統中聯合最佳化的必要性。系統介紹瞭解決聯合最佳化問題的主要方法,包括聯合檢測與估計、聯合聚類與估計、聯合關聯與估計及聯合決策與估計等,著重闡述了變分貝葉斯辨識、估計與最佳化的統一框架,以及融合處理一體最佳化方法。透過天波超視距雷達等應用案例,給出了多樣式多感測器多標的場景下變分貝葉斯跟蹤問題求解的一般性描述。最後,討論了變分貝葉斯理論在資訊融合領域的開放問題和未來研究方向。


學術報告2


仿生機器魚建模與控制研究

講者:譚民,中國科學院自動化所研究員、博導,國家傑青

 

摘要:本報告重點介紹仿生機器魚高效、高機動運動控制, 建立機器魚運動的魚體波模型, 提出高機動運動控制方法, 透過開展魚類的仿生運動研究,促進仿生機器魚控制理論和方法的發展,對於高效率、高機動性、高度環境適應性的新型水下運載系統、作業系統的開發研製與應用具有重要的意義。


學術報告3


梯度之謎 

 

講者:孟德宇,西安交通大學教授、博導,西安交大大資料演演算法與分析技術國家工程實驗室機器學習教研室負責人

 

摘要:機器學習的傳統方法強調具有問題理解與理論基礎的模型構建與演演算法設計,而現代機器學習更強調依賴於資料數量與質量的深度學習策略。兩類方法從機理上通常認為存在顯著的差異。本次報告將從梯度角度探討兩類方法論對於學習問題認識的本質一致性,並基於該理解嘗試引匯出一類新型的半監督/無監督深度學習方法,及其在影象去雨及低質量 CT 影象增強方面的應用。


學術報告4


伺服控制系統工程設計—問題與實體 

講者:蘇為洲,華南理工大學自動化學院教授、博導

 

摘要:伺服控制系統是裝備製造,國防,移動通訊,深空探測等領域中的基礎性單元,其中的控制演演算法設計是一項瓶頸性技術。我們將結合印刷裝置、移動天線中的伺服控制系統,探討伺服控制系統的建模、分析與設計問題。在建模方面,我們將著重討論系統模型特別是系統不確定性在頻域中的描述與驗證;然後,我們將以伯德積分為工具討論系統設計標的的選取等問題;最後,我們討論伺服系統的H2-Hinf雙標的最優設計問題和相應的設計方法。


學術報告5


撲翼飛行機器人的控制系統設計與研究 

講者:賀威,北京科技大學教授、博導,自動化學院副院長,國家優青,青年長江學者


摘要:撲翼飛行機器人是受昆蟲和鳥類飛行方式啟發的一類飛行機器人,與常見的固定翼和旋翼飛行器相比,撲翼飛行機器人具有質量輕、效率高、機動性強、能耗低等優點,是飛行機器人發展的重要方向。仿生撲翼飛行機器人的動力學特性較為複雜,在控制系統設計和實現方面具有一定的難度。撲翼飛行機器人在飛行中受到氣流作用會產生預期之外的振動和形變,從而影響飛行效能,甚至縮短使用壽命。本報告將研究撲翼機器人的自主控制和振動控制問題,分析撲翼飛行機器人的動力學模型,針對自主控制問題我們提出神經網路控制,針對振動問題我們提出自適應邊界控制策略,建立了一套有效的控制系統設計和穩定性分析方法。我們搭建了幾款仿生撲翼飛行機器人和柔性翼振動控制平臺,並將所提出的智慧控制方法應用到這些撲翼飛行機器人平臺上。


學術報告6


城市汙水處理過程智慧最佳化控制 

講者:韓紅桂,北京工業大學教授、博導,國家優青、青託人才

 

摘要:城市汙水處理是保護環境、實現水資源迴圈利用的有效途徑,汙水處理最佳化執行控制技術是保證其排放達標、降低能耗的核心技術。然而,由於城市汙水處理過程具有大規模、多流程、非平穩、強耦合、非線性等特點,目前城市汙水處理廠執行狀況不容樂觀,自動化、智慧化已成為汙水處理行業未來發展的方向。智慧最佳化控制以攻剋城市汙水處理過程執行工況不穩定、出水水質超標、處理成本過高的共性難題為標的,研究關鍵水質引數線上檢測、操作變數自組織控制、異常工況自愈控制和全流程協同最佳化等理論與關鍵技術,推動智慧控制理論發展,引領汙水處理行業技術進步。


學術報告7


資訊物理融合能源系統中的人工智慧-事件驅動的學習與最佳化方法

講者:賈慶山,清華大學長聘副教授,國家優青

 

摘要:在以城市能源網際網路、智慧建築等為代表的資訊物理融合能源系統中,資訊流、能源流深度融合。這為實現多種能源綜合互補、供需匹配,提高系統的整體能效水平,同時提升使用者的舒適體驗,均提供了巨大的機遇。但此類系統的綜合最佳化一般涉及在多個時間和空間尺度上的動態過程。比如在城市能源網際網路中,在供能一側,風能與太陽能等新能源的發電量每分鐘均可能發生較大幅度的變化,且有逐時、逐日等不同時間尺度的發電預測模型,有單臺裝置、風電場等不同時間尺度的發電預測模型。在用能一側,電動汽車的出行需求也有較大的不確定性,有逐時、逐日等不同時間尺度的預測模型,有停車場、城區、城市等不同空間尺度的預測模型。如何綜合利用這多個尺度的模型,實現系統整體效能的最佳化,具有重要的實際意義,也有巨大的科學挑戰。本報告簡單介紹人工智慧在本領域的巨大應用前景,並著重彙報事件驅動的學習與最佳化方法近期的研究成果,以及應用在多尺度資訊物理融合能源系統綜合最佳化中的研究進展。


學術報告8


關於機器學習和深度學習的若干問題 

講者:張志華,北京大學數學科學學院統計學長聘教授,北京大學大資料科學研究中心教授。



學術報告9


機電系統建模、分析與控制研究 

講者:李世華,東南大學教授、博導,自動化學院副院長


摘要:機電系統存在各類非線性環節:摩擦、間隙遲滯、飽和等,引數不確定、攝動以及外部幹擾無處不在,這些因素極大地影響了機電系統閉環效能。與高增益以及PID等控制等方法相比,基於時域頻域先進建模、分析與幹擾估計前饋補償的複合控制方法給出了另外一種不同的解決途徑,它可以很好地提升閉環系統的精度和抗幹擾效能。本次報告將討論如何從時域/頻域建模、幹擾建模和前饋、先進複合控制角度提高閉環系統的抗幹擾效能和精度,分析了傳統PID控制演演算法的理論侷限性,給出了這方面的一些最新理論研究進展和成果;結合運動控制、電力電子系統、過程控制、飛控系統等不同應用特點,探討了幾種不同的應用設計案例,展示了實驗驗證結果。


學術報告10


多智慧體系統的分散式最佳化 

講者:洪奕光,中科院數學與系統科學研究院研究員,中科院系統控制重點實驗室主任,IEEE Fellow,國家傑青

 

摘要:當今的熱門方向包括機器學習和群體智慧都離不開最佳化演演算法的分析和設計,在本報告中我們將從凸最佳化說起並將原來的集中式演演算法推廣到分散式,其中包括帶有各種約束(區域性,耦合等)的最佳化演演算法的設計和收斂性分析等。這與群體智慧的演演算法設計有著密切的關係,相關的研究也為分散式機器學習打下了基礎。


學術報告11


仿人音樂機器人關鍵智慧技術 

講者:陳鑫,中國地質大學(武漢)教授、博導,自動化學院副院長,楚天學者特聘教授

 

摘要:音樂機器人是機器視覺、智慧學習與決策、機械臂設計與控制等多個人工智慧技術交叉融合的典型代表。其研究不僅在音樂領域為突破人類演奏或作曲的專業極限,豐富音樂的表現形式提供新的途徑,更是探索人類情感建模,類人行為決策與控制,高速手眼協調控制等智慧系統關鍵技術的重要平臺。 本次報告以揚琴演奏機器人的智慧化關鍵技術為主要內容。介紹基於機器視覺的智慧識譜技術,包括五線譜譜線校正與分離、多層次音符識別技術,實現對紙質樂譜實時辨識與編碼;介紹基於類人經驗學習的演奏技法線上決策技術,在樂理分析基礎上,透過機器學習方法獲得類人演奏技法,實現演奏的高實時性決策;採用擬人相似度最佳化方法,建立具有似人特性的機械臂運動軌跡規劃與運動控制技術;介紹面向中國民族音樂的多母音樂屬性識別和作曲系統,實現基於人機互動的智慧線上作曲。最後介紹基於ROS系統的音樂機器人高實時性決策與控制系統實現。透過音樂智慧機器人技術的介紹,提出在音樂機器人高實時性應用環境下,機器視覺、情感計算、機器人學習等技術中存在的問題和未來研究方向。


學術報告12


深度度量學習及其應用  

講者:吳華明,天津大學應用數學中心講師

 

摘要:機器學習的關鍵是特徵學習,獲得好的特徵是識別成功的關鍵。傳統方法往往依賴手動構建距離函式,人工選取特徵費時費力、需要啟髮式專業知識,且對資料的改變不魯棒。度量學習可作為手動選取特徵的理想替代,根據不同的任務來自主學習出相應的距離度量函式。本次報告將從度量角度出發,探討距離度量學習或深度度量學習背後的數學原理,介紹如何針對樣本之間的異構性、類別的差異性來構造不同的損失函式,實現刻畫不同樣本之間的相關、比較關係。將重點介紹幾種目前流行的深度度量函式及其在人臉識別、物體識別、姿態估計和資訊檢索等領域的應用。


講習班致辭


張紀峰,中國科學院數學與系統科學研究院系統所所長。研究方向為隨機系統、有限資訊系統、多自主體系統的分析與控制等。1997年獲國家傑出青年基金資助,2009年獲全國優秀博士學位論文指導教師榮譽證書, 2010年和2015年先後兩次獲國家自然科學二等獎,2014年當選為美國電氣與電子工程師協會會士(IEEE Fellow),2016年當選為國際自動控制聯合會會士(IFAC Fellow)和國際系統與控制科學院院士,2018年當選為歐洲科學與藝術院院士。 現為國務院學位委員會系統科學評議組召集人、國際自動控制聯合會技術局副主席、中國自動化學會副理事長、中國系統工程學會副理事長等。


報名及註冊費


1、本期講習班限報 100 人,根據繳費先後順序錄取,報滿為止;

2、2018年09月16日(含)前註冊並繳費:自動化學會會員2000 元/人,非會員報名同時入會2500元/人;

3、現場繳費:會員2500元/人,非會員3000元/人(包含提前報名現場繳費、現場報名現場繳費);

4、在校生參會可享受學生優惠價格1200元/人;

5、同一單位3人及以上團體報名,按會員標準繳費;

6、即日起至 2018年9月16日,掃描下方二維碼進行註冊報名


聯絡方式


聯絡人

周老師/辛宇

電話

010-62522472

手機

18811748370

郵箱

caa_assia@163.com

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