華南理工大學(xué)大學(xué)自動化科學(xué)與工程學(xué)院導(dǎo)師：王聰 正文

　　姓名：王聰　 性別：男　　職稱：教授　　
　　學(xué)院：自動化科學(xué)與工程學(xué)院　 最后學(xué)歷：博士
　　主要研究方向：智能控制，動態(tài)模式識別，振動故障診斷，動態(tài)視覺，動態(tài)并行計算，智能機(jī)器人

　　王聰，1989年7月和1997年4月畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)自動控制系并獲得學(xué)士和碩士學(xué)位，2002年6月獲得新加坡國立大學(xué)電子與計算機(jī)工程系博士學(xué)位。1989－1998年在中國航空工業(yè)總公司第613研究所任助理工程師、工程師，2001－2004年在香港城市大學(xué)電子工程系任博士后研究助理、高級研究助理、Research Fellow。2004年加入華南理工大學(xué)。2005－2007年在國家自然科學(xué)基金委員會信息科學(xué)部自動化學(xué)科任流動項目主任。現(xiàn)任華南理工大學(xué)自動化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，華南理工大學(xué)控制與優(yōu)化研究中心副主任。

　　研究興趣包括非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與辨識，以及在此基礎(chǔ)上提出的確定學(xué)習(xí)理論、動態(tài)模式識別、基于模式的智能控制等。在Automatica、IEEE Transactions on Neural Networks等國際著名刊物，以及控制界國內(nèi)外重要會議發(fā)表論文逾50篇；其中，被SCI收錄的國際期刊論文16篇，被EI收錄的國際期刊與會議論文20篇，被SCI引用逾200次。在美國CRC出版社出版《確定學(xué)習(xí)理論》英文專著1部。學(xué)術(shù)兼職包括《控制理論與應(yīng)用》編委，IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會會議編委，中國人工智能學(xué)會空天智能系統(tǒng)專業(yè)委員會委員，IEEE控制系統(tǒng)學(xué)會智能控制技術(shù)委員會委員。2006年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃。2006年獲廣東省自然科學(xué)獎一等獎。

　　研究方向：

　　1、確定學(xué)習(xí)理論
　　確定學(xué)習(xí)原理運用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識/控制和非線性動力學(xué)系統(tǒng)的概念與方法，研究未知動態(tài)環(huán)境下的知識獲取、表達(dá)、存儲和再利用等問題。確定學(xué)習(xí)為未知動態(tài)環(huán)境下非線性系統(tǒng)的辨識、控制與識別提供了系統(tǒng)化的研究方法，其學(xué)術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域包括：動態(tài)模式識別、基于模式的智能控制、振蕩故障診斷與預(yù)測、認(rèn)知計算與模擬計算、等等。確定學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制、模式識別等領(lǐng)域的新方向，它將成為未來高級智能系統(tǒng)的一項關(guān)鍵技術(shù)。

　　2、動態(tài)模式識別及其應(yīng)用
　　動態(tài)模式的識別問題是模式識別領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的課題之一?；诖_定學(xué)習(xí)理論，我們提出了對動態(tài)模式以時不變且空間分布的方式進(jìn)行表達(dá)的方法，給出了刻畫動態(tài)模式之間相似性的定義，并在此基礎(chǔ)上提出了對動態(tài)模式進(jìn)行快速識別的方法。這種動態(tài)模式識別方法代表了一種以連續(xù)和模擬方式進(jìn)行的動態(tài)并行分布（Dynamic Parallel Distributed Processing DPDP）信息處理新模型，在實際工程中具有廣闊應(yīng)用前景。目前，我們在航空航天發(fā)動機(jī)故障檢測、動態(tài)視覺目標(biāo)識別等方面開展應(yīng)用研究。

　　3、基于模式的智能控制
　　理想的智能控制系統(tǒng)不但應(yīng)具有適應(yīng)未知動態(tài)環(huán)境（Adaptation）的能力，還應(yīng)具有模擬人類學(xué)習(xí)（Learning）的能力，即對未知動態(tài)環(huán)境中的信息進(jìn)行獲取、表達(dá)、記憶，并利用學(xué)到的知識進(jìn)一步提高控制性能的能力。 基于確定學(xué)習(xí)理論，我們研究一種基于動態(tài)模式的智能控制新框架。這一框架把不同類別的控制情形定義為不同的動態(tài)模式，首先對不同的控制情形進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和存儲；然后，當(dāng)一個新的控制情形出現(xiàn)時，能基于動態(tài)模式識別方法迅速判斷新的控制情形是否與曾經(jīng)歷的某種控制情形相似, 并選用包含相應(yīng)經(jīng)驗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行控制。對這一方向的深入研究將為智能控制理論的進(jìn)一步發(fā)展做出有意義的貢獻(xiàn)。

　　4、動態(tài)模式識別系統(tǒng)開發(fā)
　　動態(tài)模式識別系統(tǒng)的實現(xiàn)有兩種方式：（1）以多核計算平臺和包含動態(tài)模式識別算法的并行計算方法實現(xiàn)，這可用于空間不受限制的動態(tài)環(huán)境；（2）以大規(guī)模動態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)?；旌霞呻娐穼崿F(xiàn)，這可用于空間受限的動態(tài)環(huán)境。這種動態(tài)模式識別系統(tǒng)可以高效地求解動態(tài)環(huán)境下的計算問題。目前，我們采用曙光16核服務(wù)器為硬件平臺，采用并行計算實現(xiàn)動態(tài)模式識別算法，開發(fā)了一臺動態(tài)模式識別系統(tǒng)原型機(jī)，初步實現(xiàn)了對動態(tài)模式進(jìn)行快速識別的原理性驗證。

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