【CAC2022专题论坛】“恰是风华正茂 创新舍我其谁—优博成长论坛”重磅来袭，一手信息抢先看！

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智慧起航，共创未来

2022中国自动化大会将于2022年11月25-27日在厦门国际会议中心举行。

本届大会设置共计30余个专题论坛，“恰是风华正茂 创新舍我其谁—优博成长论坛”集结完毕，将于2022年11月25日召开！敬请期待！

恰是风华正茂 创新舍我其谁—优博成长论坛

中国自动化大会--优博成长论坛旨在为自动化领域的优秀青年学者们打造深入探讨交流平台，凝聚科研力量，促进学科交叉融合，推动科技创新，积极发挥青年科技人才的学术引领作用，为国家优秀人才的培养奠定基础，支撑自动化领域高质量发展。

专题主席

伍冬睿

华中科技大学教授

董山玲

浙江大学特聘研究员

专题报告

龙锦益

暨南大学教授

报告题目：

面向运动功能恢复的人机交互干预技术研究

报告摘要：

人机交互中的关键技术包括脑机接口、虚拟现实、生物反馈与神经刺激等，这些技术的发展对于促进运动功能障碍患者的神经可塑性与运动功能恢复能力至关重要。要实现这些技术的有效性并大范围推广，运动控制的机制与模型的泛化性是其中需要解决的关键技术。因此，本报告将首先介绍运动功能中的单手运动与双手协调控制的神经机制；然后汇报推进面向零、小训练集场景的解码算法研究，减少脑机接口训练时间；最后介绍如何利用脑机接口反馈技术与交互过程中的视觉反馈技术，结合经颅磁刺激手段（TMS），构建以机制为驱动的人机交互与融合新技术，实现促进偏瘫侧上肢运动功能恢复的干预方法。

报告人简介：

龙锦益，教授、博导，现为暨南大学计算机系主任、国际学院专业副院长、华侨医院兼职博导。

李泽超

南京理工大学教授

报告题目：

细粒度视觉分析与推理

报告摘要：

图像视频大数据智能分析与识别在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如无人驾驶、网络空间内容安全以及社会公共安全等。然而实际应用中多媒体内容类别粒度多样。为此，我们研究了开放环境下多媒体内容细粒度分析与识别问题，主要是小样本细粒度识别、弱监督多媒体细粒度分析、细粒度哈希等，提出了基于知识迁移的小样本识别、深度协同因子分解模型、基于区域定位哈希的细粒度图像检索、基于注意力金字塔特征的细粒度小样本识别方法等。最后介绍一些相关的实际应用。

报告人简介：

李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院教授、博士生导师。担任IEEE TNNLS、Information Sciences编委。研究兴趣主要是媒体智能分析、计算机视觉等。

孟文超

浙江大学研究员

报告题目：

高阶非线性系统高效控制

报告摘要：

实际物理系统存在大量的非线性特性，如机器人、飞行器等都属于典型的非线性系统。本报告将围绕非线性系统的两类主要问题进行阐述。针对非线性系统的高阶特性，将介绍一种基于系统转换的自适应控制方法，可解决传统反步法的带来的维数灾难问题，大大减少控制器设计的复杂度。针对非线性系统的性能要求，将介绍一种基于误差转换的可保证系统稳态性能和瞬态性能的控制策略。

报告人简介：

孟文超，浙江大学研究员，博士生导师，IEEE高级会员。受邀担任智能电网领域权威期刊IEEE Trans. Smart Grid编委。长期致力于基于智能控制及其在新能源系统中的应用。

戴荔

北京理工大学教授

报告题目：

选择 专注 合作

报告人简介：

戴荔，北京理工大学自动化学院准聘教授，博士生导师。担任中国指挥与控制学会云控制与决策专业委员会委员，中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专业委员会委员，中国自动化学会预测控制与智能决策专业委员会委员等。研究方向为模型预测控制、空天地一体化网络协同控制、多智能体系统、云控制理论与应用等。

伍小龙

北京工业大学副教授

报告题目：

面向城市污水处理过程的矢量数据驱动模型设计与应用

报告摘要：

城市污水处理过程通常是由一系列推流式反应器串联组成，各反应器采集的数据变量不同，造成数据变量间存在时间和空间的差异性。然而，目前城市污水处理过程常用的数据驱动模型忽略了这一特征，导致模型存在可解释差、精度不高等问题。为了解决该问题，论文提出了一种矢量数据驱动模型，准确表征了污水处理过程变量之间的关系。该模型具有如下特点：首先，设计一种矢量化数据集表征方法，运用矢量数据集表征污水处理过程变量的时间与空间特征，实现对污水处理过程变量物理信息的准确评价与解释；其次，构建基于自组织神经网络的特征模型，运用模块化网络的模块表征不同变量的物理信息，同时设计网络自组织机制精简化网络结构，实现对污水处理过程变量间复杂关系的映射表达；最后，设计一种模型的一体化在线学习算法，协同更新过程变量表征参数和网络参数，实现对污水处理过程变量的在线准确表征。设计的矢量数据驱动模型在实际城市污水处理应用案例中显示出优异的性能。

报告人简介：

伍小龙，北京工业大学副教授、硕士生导师，主要研究方向为城市污水处理过程智能特征建模与智能控制。

韩洁

中南大学讲师

报告题目：

具有模糊不确定参数的鲁棒优化方法及应用

报告摘要：

在实际工程问题中，随着生产规模的扩大以及复杂性的增加，不可避免地存在着各种不确定性，严重影响了最优化问题的求解和实际工程的高效稳定生产。鲁棒优化作为不确定优化新崛起的一个方向，旨在找到对不确定参数不敏感且性能指标最优的候选解。本报告首先分析鲁棒优化的基本策略，并以模糊不确定优化问题为例介绍基于博弈理论的鲁棒优化方法，然后以实际工程案例给出优化效果，最后浅谈面对科研生活中的不确定性时，如何选择最佳鲁棒方案。

报告人简介：

韩洁，中南大学自动化学院讲师，硕士生导师。长期致力于复杂工业过程智能优化方法及应用、模糊鲁棒优化方法、多属性决策等研究方向。

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内容来源|大会组委会编辑|曹艺华责任编辑|叩颖

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