会议日程

  报告1

11月8日9:00–9:40

人工智能学院102会议室（北楼）

大规模图信号处理及其在若干应用中的新结果

柴利 教授 浙江大学

摘要：通过图拓扑表征节点信号之间的内在关联，图信号处理（GSP）为解决非欧氏空间数据的建模与分析问题提供了崭新的理论框架。近年来， GSP在高维异构数据分析、脑功能网络分析、物联网大数据处理、动态医学图像处理、流形学习等领域得到了广泛应用。本报告首先介绍大规模图信号处理的基本概念和核心方法，包括图信号描述、图拉普拉斯矩阵、图滤波器和图傅里叶变换等。然后将图信号处理应用于化合物QSAR/QSPR建模、PET图像重构与去噪、脑功能网络分析、以及多智能体系统平均一致性控制等研究中，介绍GSP在不同应用中得到的新结果。

报告人简介：

柴利，教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、国务院政府特殊津贴专家。现为浙江大学控制科学与工程学院求是特聘教授，校学术委员会委员。2008-2022年于武汉科技大学信息科学与工程学院工作，为首批“全国高校黄大年式教师团队”负责人，湖北省楚天学者特聘教授。曾获湖北省先进科技工作者、湖北省高等学校优秀共产党员等荣誉奖励。曾入选首批湖北省高端人才引领培养计划、湖北省新世纪高层次人才计划、教育部新世纪优秀人才支持计划等。柴利教授的主要研究兴趣为智能自主系统、图信号处理与学习、分布式优化、网络化控制系统等。在IEEE TAC、TSP、TPAMI等国际知名期刊和会议发表论文100余篇。现为中国自动化学会CPS控制与决策专委会副主任委员、过程控制专委会委员等。任《控制与决策》、《控制工程》等期刊编委。

报告2

11月8日9:40–10:20

人工智能学院102会议室（北楼）

协同控制：当资源受限遇上开放网络

许文盈  教授 东南大学

摘要：本报告探讨开放网络环境下，由资源受限智能体构成的协同控制系统所面临的核心挑战与前沿解决方案。传统协同控制理论多建立在通信与计算资源充足、网络拓扑稳定的理想假设之上。然而，在诸如大规模无人系统、边缘计算、物联网等实际应用中，系统必须在通信带宽、计算能力、能源供给等严格资源约束下，于动态甚至不安全的开放网络中运行。这一“资源受限”与“开放网络”的交叉，催生了一系列全新的科学问题，包括但不限于：事件触发通信如何减少不必要的带宽占用？分布式控制如何适应时变环境并高效利用计算资源？本报告将系统梳理上述问题，介绍我们在通信资源受限和开放网络下协同架构方面的最新研究进展。

报告人简介：

许文盈，东南大学数学学院教授、副院长、博士生导师, 国家高层次青年人才，江苏省杰青。2017年获香港城市大学博士学位，随后在新加坡南洋理工大学、德国洪堡大学PIK研究所从事博士后研究。主持国家级项目4项，应邀在ICAISC国际会议和全国复杂网络会议作大会报告，任国际权威期刊 IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst.、Syst. Control Lett. 等期刊编委，获中国仿真学会自然科学一等奖（排1）、中国人工智能学会青年科技奖，江苏省数学成就奖，国际旗舰会议ASCC2024最佳论文。

报告3

11月8日10:20–11:00

人工智能学院102会议室（北楼）

复杂约束环境下分布式集群协同控制研究

陈向勇  教授 大连理工大学

摘要：多智能体在低空集群中面临通信受限、拓扑变化和外界干扰等多重挑战，而传统控制方法难以兼顾快速响应与系统鲁棒性的双重需求。预设时间控制机制为提升协同效率提供了新思路，恶意攻击防御则保障了系统运行的安全底线。本报告重点介绍多智能体系统在复杂低空环境下的分布式协同控制方法，探讨动态拓扑、一致性保持与异构智能体协调控制等关键技术，给出面向智能车、无人车模型的预设性能控制及其在低空集群系统中的最新研究进展。

报告人简介：

陈向勇，大连理工大学教授，博士生导师，教育部奖励计划青年、沂蒙学者人才工程特聘教授、国家一流课程负责人、山东省自动化学会理事&兼职副秘书长、中国自动化学会TCCT物流系统智能控制学组秘书长、山东省高等学校“复杂系统与智能计算”重点实验室副主任、中国指挥与控制学会青工委委员、集群智能与协同控制专委会委员、网络科学与工程专业委员会委员、中国自动化学会认知计算与系统专业委员会会员，担任Journal of Applied Mathematics and Informatics编委、Intelligence and Control、《信息与控制》、《海军航空大学学报》青年编委等。近年来，主要从事复杂网络与复杂系统的控制方面的研究，已在IEEE汇刊等发表学术论文数十篇，主持国家自然科学基金和省部级课题十余项。曾获得淮海科技二等奖、山东省自动化学会自然科学一等奖、山东省自然科学学术创新奖，山东省高等学校科学技术奖等多项科研奖励。

报告4

11月8日11:00–11:40

人工智能学院102会议室（北楼）

依赖有限视觉感知信息的多智能体协同控制

李晓丽 副教授 东华大学

摘要：视觉传感器模仿了人类的眼睛，具有极高的信息丰富度和AI支持下的语义理解能力，且成本低廉，应用场景广泛。随着具身感知技术的深入发展，利用机载的视觉传感器获取邻居实时信息，成为智能体之间信息交互的有效补充和替代方式。报告聚焦智能体借助视觉传感器感知信息和实施协同控制时面临的关键问题，研究限定方位信息交互约束及面向非线性欠驱动智能体的分布式协同控制方法和理论保障；同时，面向单目RGB相机，探索环境三维感知信息的获取方法和工程实践效果，支撑视觉传感器在“低成本”、“轻量化”智能体上的丰富应用。

报告人简介：

李晓丽，博士，副教授，现为东华大学信息与智能科学学院电气电子工程系副主任，主要研究领域包括：多智能体系统、图像处理、人工智能等，先后主持国家自然科学基金等项目等10余项，在IEEE汇刊等发表论文50余篇，申请发明专利7项，软件著作权3项；曾获省部级教学成果奖6项、2022年IEEE国际无人系统大会最佳论文奖、2017年IEEE国际控制与自动化大会最佳论文奖提名等，现为中国自动化协会预测控制与智能决策专业委员会委员。

报告5

11月8日14:00–14:40

人工智能学院102会议室（北楼）

面向神经影像数据的大脑网络建模及其异常脑区识别

孙伟刚 教授 杭州电子科技大学

摘要：在当前技术手段和理论方法尚不足以精确构建符合真实生理连接的大脑网络的背景下，如何从多维度、多尺度、多角度对大脑进行合理建模成为一项极具挑战性的任务。本报告首先概述网络科学和网络神经科学的基本研究框架，介绍了多种大脑网络的建模方法；随后，基于神经影像数据构建大脑网络，通过引入网络拓扑指标识别异常脑区，并比较神经疾病患者与健康对照者在网络结构与动力学特征方面的异同；最后，借助人工智能技术及子网络分析方法对阿尔茨海默病的病理状态进行识别与预测，展示了其在疾病诊断与临床应用方面的潜力。

报告人简介：

孙伟刚，教授，博士生导师，数学一级学科硕士学位点和校十佳导学团队-复杂网络与动力系统团队负责人，浙江省应用数学研究会副秘书长，现担任美国物理联合会期刊-AIP Advances 副主编。曾访问香港城市大学、美国亚利桑那州立大学和美国得克萨斯大学阿灵顿分校。研究方向为复杂网络动力学、分数阶微积分和分数阶人工智能等。2020年获浙江省自然科学奖三等奖一项，主持并完成5项省部级以上科研项目，参与一项国家自然科学基金重点项目(排名第2)。现已发表SCI收录论文80余篇，总引用次数1600余次。