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2020年7月9日学术报告

编辑:jdb电子游戏时间:2020-07-08点击数: 来源:  

报告题目(Title): 分布式优化及其在智能电网的应用

报告人姓名(Speaker):杨涛

时间(Date&Time): 2020年7月9日上午09:30-10:30

地点(Location): jdb电子游戏C317

报告摘要(Abstract):

分布式优化算法通过多智能体之间的相互合作协调来解决大规模的优化问题。与传统的集中式优化算法相比,分布式优化算法更为灵活、方便、高效。分布式优化算法在电力系统、交通系统、信息物理系统等领域有广泛应用。本报告首先回顾和总结现有的分布式优化算法;接下来,针对智能电网中分布式能源的最优协同控制问题,提出两种分布式协同优化算法,并严格理论证明了算法的收敛性,同时在典型的IEEE-39节点系统中进行了验证。

报告人简介(Biography):

杨涛,东北大学教授、博士生导师。2012年获美国华盛顿州立大学博士学位;2012至2014年在瑞典皇家理工学院仼职博士后;2014至2016年在美国太平洋西北国家实验室先仼职博士后,后晋升为Scientist;2016至2019年在美国北德克萨斯州大学仼助理教授;2019年入选国家青年高层次人才类项目,加入东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室。主要从事工业人工智能、智能优化与控制一体化、信息物理系统、分布式协同控制和优化等领域的研究,主持国家自然基金重大项目课题等。在国际权威期刊和学术会议上发表论文80多篇,其中IEEE汇刊和IFAC会刊论文20多篇。现任《自动化学报》副主编、IEEE控制系统协会和IFAC多个技术委员会委员。曾任Annual Reviews in Control等多个杂志客座编委。2018年获美国橡树岭大学联盟Ralph E Powe青年教授奖;作为导师获第14届IEEE International Conference on Control and Automation国际会议最佳学生论文奖。


报告题目(Title): 基于机器学习的医工智能诊断理论及应用

报告人姓名(Speaker):袁烨

时间(Date&Time): 2020年7月9日上午10:30-11:30

地点(Location): jdb电子游戏C317

报告摘要(Abstract):

制造业和医疗业是关系国富民强的基础行业,又是与国外先进水平尚有距离的“卡脖子”难点。与此同时,我国作为人口与制造大国,在两个领域又都具有数据资源丰富的天然优势,这为机器学习提供了得天独厚的条件。因此,本项目针对智能制造与智慧医疗的共性基本需求——“异常诊断”,以航空制造和新冠肺炎这两个具有代表性的医工场景为载体,针对传统基于黑箱的机器学习理论不能较好解决医工诊断中数据样本不均衡、数据噪声和数据标签不准、多源异构、场景复杂多变等问题,研发数据驱动的机器学习新理论,开发通用、精准、鲁棒、可解释的智能诊断方法,搭建通用的医工场景诊断平台,并针对医工场景实际应用问题进行验证。发展基于大数据的医工场景“诊断”技术既对这两个战略基础行业具有推动意义,也对建立新一代人工智能共性基础理论和共性关键技术具有突破意义,同时将为其它行业的智能诊断提供可迁移的理论与方法。

报告人简介(Biography):

袁烨,自2016年起担任华中科技大学人工智能与自动化学院教授,博导,国家级特聘专家(青年),图像信息处理与智能控制教育部重点实验室副主任。2008年获得上海交大本科学位,2009和2012年分别在剑桥大学获得硕士,博士学位,2012至2016年分任剑桥大学博士后、达尔文学院研究员、加州大学伯克利博士后。一直从事基于信息物理系统的人工智能(学习、控制、优化)理论及其在工业、医疗方面的研究工作。以第一作者或者通信作者发表或录用Nature子刊(Communications, Machine Intelligence)、IEEE Trans. AC、IEEE Trans. Mech、Automatica、Lancet子刊(Digital Health)等国际顶尖期刊论文10余篇。担任IEEE Trans. on Control of Network Systems副编辑,《中国科学·技术科学》、ARC、IJRNC和IEEE Trans. on Mechatronics工业人工智能方向专刊编辑。


邀请人(Inviter):栾小丽

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