5月5日，香港理工大学李帅博士应大数据挖掘及应用中心邀请访问我院，并作了题为“基于灰箱模型的大数据大系统分析”的学术报告。  

　　报告首先基于深度学习作为黑箱模型的本质，探讨了先验信息及模型在大数据分析中的重要作用。随后结合基于灰箱模型的群体机器人寻源跟踪、基于灰箱模型的多机械臂神经动力学控制两个应用案例，详细介绍了如何利用灰箱模型进行无监督无学习的大系统高精度控制，从而开辟深度学习与大系统高精度控制研究的新角度。报告会后，李帅博士与我院科研人员进行了互动交流及深入探讨。 

    李帅，工学博士，香港理工大学研究助理教授。目前主要从事大数据与机器人控制的交叉学科研究，具体包括大系统的稳定与同步，冗余机械臂的智能控制，多机器人协调等。目前担任国际先进机器人系统学报、神经计算及应用、神经处理快报等多个SCI期刊的副主编及编委，并担任国际智能控制与信息处理会议、神经网络年会、国际智能计算会议、国际车辆技术会议等IEEE国际会议的程序委员会委员。近3年发表会议论文14篇，期刊论文近50篇，期刊论文全部被SCI收录，包括IEEE Transactions论文近20篇，大部分为论文第一作者或通讯作者，参编专著3本。曾参加美国自然科学基金及美国陆军等多项科研课题。目前在香港理工大学、国家自然科学基金委、香港自然科学基金委的资助下，从事分布式竞争控制，基于软件定义的超大规模电池阵列，在线估计优化的分布式非线性大系统控制，通信局限下基于分布式动态神经网络的多机器人协作等多个科研项目的研究。（周霞供稿）

报告会现场