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首先由中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院系統(tǒng)所所長，中國自動化學(xué)會副理事長張紀(jì)峰研究員進(jìn)行致辭。張紀(jì)峰研究員首先對與會代表表示熱烈的歡迎，并對中國自動化學(xué)會智能自動化學(xué)科前沿講習(xí)班和此次講習(xí)班的主題“智能、控制與數(shù)學(xué)”的來源進(jìn)行了簡要的介紹，希望大家能夠通過此次活動有所收獲。

首先為大家?guī)韴?bào)告的是西北工業(yè)大學(xué)潘泉教授，潘泉教授所作報(bào)告題目為“基于變分貝葉斯的聯(lián)合優(yōu)化及其在現(xiàn)代信息融合處理中的應(yīng)用”。潘泉教授的報(bào)告梳理了近年來信息融合理論的發(fā)展,分析了信息融合處理系統(tǒng)中存在的非線性、多模式、深耦合、網(wǎng)絡(luò)化、高維數(shù)和未知擾動輸入等問題,討論了現(xiàn)代信息融合處理系統(tǒng)中聯(lián)合優(yōu)化的必要性，并系統(tǒng)介紹了解決聯(lián)合優(yōu)化問題的主要方法,包括聯(lián)合檢測與估計(jì)、聯(lián)合聚類與估計(jì)、聯(lián)合關(guān)聯(lián)與估計(jì)及聯(lián)合決策與估計(jì)等，著重闡述了變分貝葉斯辨識、估計(jì)與優(yōu)化的統(tǒng)一框架，以及融合處理一體優(yōu)化方法。潘泉教授的報(bào)告通過天波超視距雷達(dá)等應(yīng)用案例，給出了多模式多傳感器多目標(biāo)場景下變分貝葉斯跟蹤問題求解的一般性描述。報(bào)告的最后也討論了變分貝葉斯理論在信息融合領(lǐng)域的開放問題和未來研究方向。

隨后由中國科學(xué)院自動化研究所譚民研究員為大家?guī)眍}為“仿生機(jī)器魚建模與控制研究”的報(bào)告。譚民研究員的報(bào)告重點(diǎn)介紹了仿生機(jī)器魚高效、高機(jī)動運(yùn)動控制，介紹了建立機(jī)器魚運(yùn)動的魚體波模型過程, 提出高機(jī)動運(yùn)動控制方法。并提出了通過開展魚類的仿生運(yùn)動研究，促進(jìn)仿生機(jī)器魚控制理論和方法的發(fā)展的觀點(diǎn)，對于高效率、高機(jī)動性、高度環(huán)境適應(yīng)性的新型水下運(yùn)載系統(tǒng)、作業(yè)系統(tǒng)的開發(fā)研制與應(yīng)用具有重要的意義。

上午最后一個為大家?guī)韴?bào)告的是西安交通大學(xué)孟德宇教授，孟教授為大家?guī)淼膱?bào)告題目為“梯度之謎”。機(jī)器學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)方法強(qiáng)調(diào)具有問題理解與理論基礎(chǔ)的模型構(gòu)建與算法設(shè)計(jì)，而現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)依賴于數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量的深度學(xué)習(xí)策略。兩類方法從機(jī)理上通常認(rèn)為存在顯著的差異。孟教授的報(bào)告從梯度角度探討兩類方法論對于學(xué)習(xí)問題認(rèn)識的本質(zhì)一致性，并基于該理解嘗試引導(dǎo)出一類新型的半監(jiān)督/無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法，及其在圖像去雨及低質(zhì)量CT圖像增強(qiáng)方面的應(yīng)用。 

下午首先由華南理工大學(xué)蘇為洲教授帶來題為“伺服控制系統(tǒng)工程設(shè)計(jì)—問題與實(shí)例”的報(bào)告。伺服控制系統(tǒng)是裝備制造，國防，移動通訊，深空探測等領(lǐng)域中的基礎(chǔ)性單元，其中的控制算法設(shè)計(jì)是一項(xiàng)瓶頸性技術(shù)。蘇教授的報(bào)告結(jié)合印刷設(shè)備、移動天線中的伺服控制系統(tǒng)，探討伺服控制系統(tǒng)的建模、分析與設(shè)計(jì)問題。報(bào)告著重討論系統(tǒng)模型特別是系統(tǒng)不確定性在頻域中的描述與驗(yàn)證，并以伯德積分為工具討論系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)的選取等問題；報(bào)告的最后蘇教授討論了伺服系統(tǒng)的H2-Hinf雙目標(biāo)最優(yōu)設(shè)計(jì)問題和相應(yīng)的設(shè)計(jì)方法。

接下來由中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）陳鑫教授帶來題為“仿人音樂機(jī)器人關(guān)鍵智能技術(shù)”的報(bào)告。音樂機(jī)器人是機(jī)器視覺、智能學(xué)習(xí)與決策、機(jī)械臂設(shè)計(jì)與控制等多個人工智能技術(shù)交叉融合的典型代表。其研究不僅在音樂領(lǐng)域?yàn)橥黄迫祟愌葑嗷蜃髑膶I(yè)極限，豐富音樂的表現(xiàn)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(xié)調(diào)控制等智能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的重要平臺。 陳鑫教授的報(bào)告以揚(yáng)琴演奏機(jī)器人的智能化關(guān)鍵技術(shù)為主要內(nèi)容，介紹了基于機(jī)器視覺的智能識譜技術(shù)，包括五線譜譜線校正與分離、多層次音符識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對紙質(zhì)樂譜實(shí)時辨識與編碼；陳教授的報(bào)告也介紹了基于類人經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的演奏技法在線決策技術(shù)，在樂理分析基礎(chǔ)上，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得類人演奏技法，實(shí)現(xiàn)演奏的高實(shí)時性決策；采用擬人相似度優(yōu)化方法，建立具有似人特性的機(jī)械臂運(yùn)動軌跡規(guī)劃與運(yùn)動控制技術(shù)；報(bào)告介紹了面向中國民族音樂的多元音樂屬性識別和作曲系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于人機(jī)交互的智能在線作曲。在報(bào)告的最后，陳教授介紹了基于ROS系統(tǒng)的音樂機(jī)器人高實(shí)時性決策與控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。通過音樂智能機(jī)器人技術(shù)的介紹，提出在音樂機(jī)器人高實(shí)時性應(yīng)用環(huán)境下，機(jī)器視覺、情感計(jì)算、機(jī)器人學(xué)習(xí)等技術(shù)中存在的問題和未來研究方向。

18號最后一個報(bào)告為北京科技大學(xué)賀威教授帶來的題為“撲翼飛行機(jī)器人的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究”的報(bào)告。撲翼飛行機(jī)器人是受昆蟲和鳥類飛行方式啟發(fā)的一類飛行機(jī)器人，與常見的固定翼和旋翼飛行器相比，撲翼飛行機(jī)器人具有質(zhì)量輕、效率高、機(jī)動性強(qiáng)、能耗低等優(yōu)點(diǎn)，是飛行機(jī)器人發(fā)展的重要方向。仿生撲翼飛行機(jī)器人的動力學(xué)特性較為復(fù)雜，在控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方面具有一定的難度。撲翼飛行機(jī)器人在飛行中受到氣流作用會產(chǎn)生預(yù)期之外的振動和形變，從而影響飛行性能，甚至縮短使用壽命。賀威教授的報(bào)告研究了撲翼機(jī)器人的自主控制和振動控制問題，分析了撲翼飛行機(jī)器人的動力學(xué)模型，并針對自主控制問題提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，針對振動問題提出自適應(yīng)邊界控制策略，建立了一套有效的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和穩(wěn)定性分析方法。賀威教授的團(tuán)隊(duì)搭建了幾款仿生撲翼飛行機(jī)器人和柔性翼振動控制平臺，并將所提出的智能控制方法應(yīng)用到這些撲翼飛行機(jī)器人平臺上。

第二天首先為大家?guī)韴?bào)告的是清華大學(xué)賈慶山副教授，賈慶山老師帶來報(bào)告的題目為“信息物理融合能源系統(tǒng)中的人工智能-事件驅(qū)動的學(xué)習(xí)與優(yōu)化方法”。在以城市能源互聯(lián)網(wǎng)、智能建筑等為代表的信息物理融合能源系統(tǒng)中，信息流、能源流深度融合。這為實(shí)現(xiàn)多種能源綜合互補(bǔ)、供需匹配，提高系統(tǒng)的整體能效水平，同時提升用戶的舒適體驗(yàn)，均提供了巨大的機(jī)遇。但此類系統(tǒng)的綜合優(yōu)化一般涉及在多個時間和空間尺度上的動態(tài)過程。比如在城市能源互聯(lián)網(wǎng)中，在供能一側(cè)，風(fēng)能與太陽能等新能源的發(fā)電量每分鐘均可能發(fā)生較大幅度的變化，且有逐時、逐日等不同時間尺度的發(fā)電預(yù)測模型，有單臺設(shè)備、風(fēng)電場等不同時間尺度的發(fā)電預(yù)測模型。在用能一側(cè)，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(yù)測模型，有停車場、城區(qū)、城市等不同空間尺度的預(yù)測模型。如何綜合利用這多個尺度的模型，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的優(yōu)化，具有重要的實(shí)際意義，也有巨大的科學(xué)挑戰(zhàn)。賈慶山老師的報(bào)告簡單介紹了人工智能在本領(lǐng)域的巨大應(yīng)用前景，并著重匯報(bào)事件驅(qū)動的學(xué)習(xí)與優(yōu)化方法近期的研究成果，以及應(yīng)用在多尺度信息物理融合能源系統(tǒng)綜合優(yōu)化中的研究進(jìn)展。 

第二個為大家?guī)韴?bào)告的是北京大學(xué)張志華教授，張教授所作報(bào)告題目為“關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的若干問題”。張老師的報(bào)告指出統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的黃金發(fā)展十年為1995年-2006年，說明統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)即統(tǒng)計(jì)建模和算法計(jì)算。經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展和時代的變化，大模型大數(shù)據(jù)大計(jì)算使得統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)得到了長足的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)的定義也可以更新為統(tǒng)計(jì)與計(jì)算思維的綜合，同時說明淺層模型中統(tǒng)計(jì)的作用更加突出，而深層模型中計(jì)算的作用更突出。

上午最后一個報(bào)告為東南大學(xué)李世華教授所作題為“機(jī)電系統(tǒng)建模、分析與控制研究”的報(bào)告。機(jī)電系統(tǒng)存在各類非線性環(huán)節(jié)：摩擦、間隙遲滯、飽和等，參數(shù)不確定、攝動以及外部干擾無處不在，這些因素極大地影響了機(jī)電系統(tǒng)閉環(huán)性能。與高增益以及PID等控制等方法相比，基于時域頻域先進(jìn)建模、分析與干擾估計(jì)前饋補(bǔ)償?shù)膹?fù)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(huán)系統(tǒng)的精度和抗干擾性能。李教授的報(bào)告討論了如何從時域/頻域建模、干擾建模和前饋、先進(jìn)復(fù)合控制角度提高閉環(huán)系統(tǒng)的抗干擾性能和精度，分析了傳統(tǒng)PID控制算法的理論局限性，給出了這方面的一些最新理論研究進(jìn)展和成果；并結(jié)合運(yùn)動控制、電力電子系統(tǒng)、過程控制、飛控系統(tǒng)等不同應(yīng)用特點(diǎn)，探討了幾種不同的應(yīng)用設(shè)計(jì)案例，展示了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果。

下午第一個報(bào)告為中科院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院洪奕光研究員所作題為“多智能體系統(tǒng)的分布式優(yōu)化”的報(bào)告。當(dāng)今的熱門方向包括機(jī)器學(xué)習(xí)和群體智能都離不開優(yōu)化算法的分析和設(shè)計(jì)，洪奕光老師的報(bào)告從凸優(yōu)化說起并將原來的集中式算法推廣到分布式，其中包括帶有各種約束（局部，耦合等）的優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)和收斂性分析等。這與群體智能的算法設(shè)計(jì)有著密切的關(guān)系，相關(guān)的研究也為分布式機(jī)器學(xué)習(xí)打下了基礎(chǔ)。

下午的第二個報(bào)告為北京工業(yè)大學(xué)韓紅桂教授所作題的為“城市污水處理過程智能優(yōu)化控制”的報(bào)告。城市污水處理是保護(hù)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)水資源循環(huán)利用的有效途徑，污水處理優(yōu)化運(yùn)行控制技術(shù)是保證其排放達(dá)標(biāo)、降低能耗的核心技術(shù)。然而，由于城市污水處理過程具有大規(guī)模、多流程、非平穩(wěn)、強(qiáng)耦合、非線性等特點(diǎn)，目前城市污水處理廠運(yùn)行狀況不容樂觀，自動化、智能化已成為污水處理行業(yè)未來發(fā)展的方向。智能優(yōu)化控制以攻克城市污水處理過程運(yùn)行工況不穩(wěn)定、出水水質(zhì)超標(biāo)、處理成本過高的共性難題為目標(biāo)，研究關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)在線檢測、操作變量自組織控制、異常工況自愈控制和全流程協(xié)同優(yōu)化等理論與關(guān)鍵技術(shù)，推動智能控制理論發(fā)展，引領(lǐng)污水處理行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

最后一個為大家?guī)韴?bào)告的是天津大學(xué)吳華明博士，吳博士所作報(bào)告題目為“深度度量學(xué)習(xí)及其應(yīng)用”。機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是特征學(xué)習(xí)，獲得好的特征是識別成功的關(guān)鍵。傳統(tǒng)方法往往依賴手動構(gòu)建距離函數(shù)，人工選取特征費(fèi)時費(fèi)力、需要啟發(fā)式專業(yè)知識，且對數(shù)據(jù)的改變不魯棒。度量學(xué)習(xí)可作為手動選取特征的理想替代，根據(jù)不同的任務(wù)來自主學(xué)習(xí)出相應(yīng)的距離度量函數(shù)。吳博士的報(bào)告從度量角度出發(fā)，探討距離度量學(xué)習(xí)或深度度量學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)原理，介紹如何針對樣本之間的異構(gòu)性、類別的差異性來構(gòu)造不同的損失函數(shù)，實(shí)現(xiàn)刻畫不同樣本之間的相關(guān)、比較關(guān)系。報(bào)告也重點(diǎn)介紹了幾種目前流行的深度度量函數(shù)及其在人臉識別、物體識別、姿態(tài)估計(jì)和信息檢索等領(lǐng)域的應(yīng)用。

最后，中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院趙延龍研究員對為期兩天的講習(xí)班進(jìn)行了總結(jié)，對各位報(bào)告專家的精彩報(bào)告和各位參會代表的大力配合表示衷心的感謝，希望各位學(xué)員能夠通過此次活動有所收獲！

 

學(xué)會秘書處 供稿