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『智能、控制与数学』前沿讲习班,自动化学会主办

2018-09-10 10:43 人工智能机器人联盟


传统数学解决问题是依靠一个普适性公理系统和标准逻辑建立起一套数学理论体系来解释客观变化的规律。现在智能化已经走到了学科舞台中央,随着人工智能和大数据的不断发展,新的事物及其变化规律不断地涌现出来,想要建立精确的数学模型有些困难。数学如何促进人工智能,又如何借助人工智能技术促进自身的进一步发展?这是人工智能与数学领域的研究者共同面对的一个问题。


中国自动化学会将以“智能、控制与数学”为主题,于2018年9月18日-9月19日在北京·中国科学院数学与系统科学研究院举办第7期智能自动化学科前沿讲习班。此次讲习班由中科院系统所所长张纪峰研究员和西北工业大学自动化学院院长潘泉教授共同担任学术主任,邀请业界12位知名专家作主题报告,分享交流与“智能、控制与数学”相关的学术前沿、产业发展及应用成果。欢迎相关领域专家学者一起学习交流,共同探讨领域热点方向和最新科研进展。



内容安排




学术报告1


基于变分贝叶斯的联合优化及其在现代信息融合处理中的应用

讲者:潘泉,西北工业大学自动化学院院长,国家保密学院常务副院长,信息融合技术教育部重点实验室主任,中国自动化学会理事


摘要:梳理了近年来信息融合理论的发展,分析了信息融合处理系统中存在的非线性、多模式、深耦合、网络化、高维数和未知扰动输入等问题,讨论了现代信息融合处理系统中联合优化的必要性。系统介绍了解决联合优化问题的主要方法,包括联合检测与估计、联合聚类与估计、联合关联与估计及联合决策与估计等,着重阐述了变分贝叶斯辨识、估计与优化的统一框架,以及融合处理一体优化方法。通过天波超视距雷达等应用案例,给出了多模式多传感器多目标场景下变分贝叶斯跟踪问题求解的一般性描述。最后,讨论了变分贝叶斯理论在信息融合领域的开放问题和未来研究方向。



学术报告2



仿生机器鱼建模与控制研究

讲者:谭民,中国科学院自动化所研究员、博导,国家杰青

 

摘要:本报告重点介绍仿生机器鱼高效、高机动运动控制, 建立机器鱼运动的鱼体波模型, 提出高机动运动控制方法, 通过开展鱼类的仿生运动研究,促进仿生机器鱼控制理论和方法的发展,对于高效率、高机动性、高度环境适应性的新型水下运载系统、作业系统的开发研制与应用具有重要的意义。



学术报告3



梯度之谜 

 

讲者:孟德宇,西安交通大学教授、博导,西安交大大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人

 

摘要:机器学习的传统方法强调具有问题理解与理论基础的模型构建与算法设计,而现代机器学习更强调依赖于数据数量与质量的深度学习策略。两类方法从机理上通常认为存在显著的差异。本次报告将从梯度角度探讨两类方法论对于学习问题认识的本质一致性,并基于该理解尝试引导出一类新型的半监督/无监督深度学习方法,及其在图像去雨及低质量 CT 图像增强方面的应用。



学术报告4



伺服控制系统工程设计—问题与实例 

讲者:苏为洲,华南理工大学自动化学院教授、博导

 

摘要:伺服控制系统是装备制造,国防,移动通讯,深空探测等领域中的基础性单元,其中的控制算法设计是一项瓶颈性技术。我们将结合印刷设备、移动天线中的伺服控制系统,探讨伺服控制系统的建模、分析与设计问题。在建模方面,我们将着重讨论系统模型特别是系统不确定性在频域中的描述与验证;然后,我们将以伯德积分为工具讨论系统设计目标的选取等问题;最后,我们讨论伺服系统的H2-Hinf双目标最优设计问题和相应的设计方法。



学术报告5



扑翼飞行机器人的控制系统设计与研究 

讲者:贺威,北京科技大学教授、博导,自动化学院副院长,国家优青,青年长江学者


摘要:扑翼飞行机器人是受昆虫和鸟类飞行方式启发的一类飞行机器人,与常见的固定翼和旋翼飞行器相比,扑翼飞行机器人具有质量轻、效率高、机动性强、能耗低等优点,是飞行机器人发展的重要方向。仿生扑翼飞行机器人的动力学特性较为复杂,在控制系统设计和实现方面具有一定的难度。扑翼飞行机器人在飞行中受到气流作用会产生预期之外的振动和形变,从而影响飞行性能,甚至缩短使用寿命。本报告将研究扑翼机器人的自主控制和振动控制问题,分析扑翼飞行机器人的动力学模型,针对自主控制问题我们提出神经网络控制,针对振动问题我们提出自适应边界控制策略,建立了一套有效的控制系统设计和稳定性分析方法。我们搭建了几款仿生扑翼飞行机器人和柔性翼振动控制平台,并将所提出的智能控制方法应用到这些扑翼飞行机器人平台上。



学术报告6



城市污水处理过程智能优化控制 

讲者:韩红桂,北京工业大学教授、博导,国家优青、青托人才

 

摘要:城市污水处理是保护环境、实现水资源循环利用的有效途径,污水处理优化运行控制技术是保证其排放达标、降低能耗的核心技术。然而,由于城市污水处理过程具有大规模、多流程、非平稳、强耦合、非线性等特点,目前城市污水处理厂运行状况不容乐观,自动化、智能化已成为污水处理行业未来发展的方向。智能优化控制以攻克城市污水处理过程运行工况不稳定、出水水质超标、处理成本过高的共性难题为目标,研究关键水质参数在线检测、操作变量自组织控制、异常工况自愈控制和全流程协同优化等理论与关键技术,推动智能控制理论发展,引领污水处理行业技术进步。



学术报告7



信息物理融合能源系统中的人工智能-事件驱动的学习与优化方法

讲者:贾庆山,清华大学长聘副教授,国家优青

 

摘要:在以城市能源互联网、智能建筑等为代表的信息物理融合能源系统中,信息流、能源流深度融合。这为实现多种能源综合互补、供需匹配,提高系统的整体能效水平,同时提升用户的舒适体验,均提供了巨大的机遇。但此类系统的综合优化一般涉及在多个时间和空间尺度上的动态过程。比如在城市能源互联网中,在供能一侧,风能与太阳能等新能源的发电量每分钟均可能发生较大幅度的变化,且有逐时、逐日等不同时间尺度的发电预测模型,有单台设备、风电场等不同时间尺度的发电预测模型。在用能一侧,电动汽车的出行需求也有较大的不确定性,有逐时、逐日等不同时间尺度的预测模型,有停车场、城区、城市等不同空间尺度的预测模型。如何综合利用这多个尺度的模型,实现系统整体性能的优化,具有重要的实际意义,也有巨大的科学挑战。本报告简单介绍人工智能在本领域的巨大应用前景,并着重汇报事件驱动的学习与优化方法近期的研究成果,以及应用在多尺度信息物理融合能源系统综合优化中的研究进展。



学术报告8



关于机器学习和深度学习的若干问题 

讲者:张志华,北京大学数学科学学院统计学长聘教授,北京大学大数据科学研究中心教授。




学术报告9



机电系统建模、分析与控制研究 

讲者:李世华,东南大学教授、博导,自动化学院副院长


摘要:机电系统存在各类非线性环节:摩擦、间隙迟滞、饱和等,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。与高增益以及PID等控制等方法相比,基于时域频域先进建模、分析与干扰估计前馈补偿的复合控制方法给出了另外一种不同的解决途径,它可以很好地提升闭环系统的精度和抗干扰性能。本次报告将讨论如何从时域/频域建模、干扰建模和前馈、先进复合控制角度提高闭环系统的抗干扰性能和精度,分析了传统PID控制算法的理论局限性,给出了这方面的一些最新理论研究进展和成果;结合运动控制、电力电子系统、过程控制、飞控系统等不同应用特点,探讨了几种不同的应用设计案例,展示了实验验证结果。



学术报告10



多智能体系统的分布式优化 

讲者:洪奕光,中科院数学与系统科学研究院研究员,中科院系统控制重点实验室主任,IEEE Fellow,国家杰青

 

摘要:当今的热门方向包括机器学习和群体智能都离不开优化算法的分析和设计,在本报告中我们将从凸优化说起并将原来的集中式算法推广到分布式,其中包括带有各种约束(局部,耦合等)的优化算法的设计和收敛性分析等。这与群体智能的算法设计有着密切的关系,相关的研究也为分布式机器学习打下了基础。



学术报告11



仿人音乐机器人关键智能技术 

讲者:陈鑫,中国地质大学(武汉)教授、博导,自动化学院副院长,楚天学者特聘教授

 

摘要:音乐机器人是机器视觉、智能学习与决策、机械臂设计与控制等多个人工智能技术交叉融合的典型代表。其研究不仅在音乐领域为突破人类演奏或作曲的专业极限,丰富音乐的表现形式提供新的途径,更是探索人类情感建模,类人行为决策与控制,高速手眼协调控制等智能系统关键技术的重要平台。 本次报告以扬琴演奏机器人的智能化关键技术为主要内容。介绍基于机器视觉的智能识谱技术,包括五线谱谱线校正与分离、多层次音符识别技术,实现对纸质乐谱实时辨识与编码;介绍基于类人经验学习的演奏技法在线决策技术,在乐理分析基础上,通过机器学习方法获得类人演奏技法,实现演奏的高实时性决策;采用拟人相似度优化方法,建立具有似人特性的机械臂运动轨迹规划与运动控制技术;介绍面向中国民族音乐的多元音乐属性识别和作曲系统,实现基于人机交互的智能在线作曲。最后介绍基于ROS系统的音乐机器人高实时性决策与控制系统实现。通过音乐智能机器人技术的介绍,提出在音乐机器人高实时性应用环境下,机器视觉、情感计算、机器人学习等技术中存在的问题和未来研究方向。



学术报告12



深度度量学习及其应用  

讲者:吴华明,天津大学应用数学中心讲师

 

摘要:机器学习的关键是特征学习,获得好的特征是识别成功的关键。传统方法往往依赖手动构建距离函数,人工选取特征费时费力、需要启发式专业知识,且对数据的改变不鲁棒。度量学习可作为手动选取特征的理想替代,根据不同的任务来自主学习出相应的距离度量函数。本次报告将从度量角度出发,探讨距离度量学习或深度度量学习背后的数学原理,介绍如何针对样本之间的异构性、类别的差异性来构造不同的损失函数,实现刻画不同样本之间的相关、比较关系。将重点介绍几种目前流行的深度度量函数及其在人脸识别、物体识别、姿态估计和信息检索等领域的应用。



讲习班致辞



张纪峰,中国科学院数学与系统科学研究院系统所所长。研究方向为随机系统、有限信息系统、多自主体系统的分析与控制等。1997年获国家杰出青年基金资助,2009年获全国优秀博士学位论文指导教师荣誉证书, 2010年和2015年先后两次获国家自然科学二等奖,2014年当选为美国电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow),2016年当选为国际自动控制联合会会士(IFAC Fellow)和国际系统与控制科学院院士,2018年当选为欧洲科学与艺术院院士。 现为国务院学位委员会系统科学评议组召集人、国际自动控制联合会技术局副主席、中国自动化学会副理事长、中国系统工程学会副理事长等。



报名及注册费



1、本期讲习班限报 100 人,根据缴费先后顺序录取,报满为止;

2、2018年09月16日(含)前注册并缴费:自动化学会会员2000 元/人,非会员报名同时入会2500元/人;

3、现场缴费:会员2500元/人,非会员3000元/人(包含提前报名现场缴费、现场报名现场缴费);

4、在校生参会可享受学生优惠价格1200元/人;

5、同一单位3人及以上团体报名,按会员标准缴费;

6、即日起至 2018年9月16日,扫描下方二维码进行注册报名



联系方式



联系人

周老师/辛宇

电话

010-62522472

手机

18811748370

邮箱

caa_assia@163.com


 

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