華南理工大學大學自動化科學與工程學院導師：王聰 正文

　　姓名：王聰　 性別：男　　職稱：教授　　
　　學院：自動化科學與工程學院　 最后學歷：博士
　　主要研究方向：智能控制，動態模式識別，振動故障診斷，動態視覺，動態并行計算，智能機器人

　　王聰，1989年7月和1997年4月畢業于北京航空航天大學自動控制系并獲得學士和碩士學位，2002年6月獲得新加坡國立大學電子與計算機工程系博士學位。1989－1998年在中國航空工業總公司第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。2005－2007年在國家自然科學基金委員會信息科學部自動化學科任流動項目主任。現任華南理工大學自動化學院教授、博士生導師，華南理工大學控制與優化研究中心副主任。

　　研究興趣包括非線性系統的自適應神經網絡控制與辨識，以及在此基礎上提出的確定學習理論、動態模式識別、基于模式的智能控制等。在Automatica、IEEE Transactions on Neural Networks等國際著名刊物，以及控制界國內外重要會議發表論文逾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《確定學習理論》英文專著1部。學術兼職包括《控制理論與應用》編委，IEEE控制系統學會會議編委，中國人工智能學會空天智能系統專業委員會委員，IEEE控制系統學會智能控制技術委員會委員。2006年入選教育部新世紀優秀人才支持計劃。2006年獲廣東省自然科學獎一等獎。

　　研究方向：

　　1、確定學習理論
　　確定學習原理運用自適應神經網絡辨識/控制和非線性動力學系統的概念與方法，研究未知動態環境下的知識獲取、表達、存儲和再利用等問題。確定學習為未知動態環境下非線性系統的辨識、控制與識別提供了系統化的研究方法，其學術應用領域包括：動態模式識別、基于模式的智能控制、振蕩故障診斷與預測、認知計算與模擬計算、等等。確定學習是機器學習、智能控制、模式識別等領域的新方向，它將成為未來高級智能系統的一項關鍵技術。

　　2、動態模式識別及其應用
　　動態模式的識別問題是模式識別領域最具挑戰性的課題之一。基于確定學習理論，我們提出了對動態模式以時不變且空間分布的方式進行表達的方法，給出了刻畫動態模式之間相似性的定義，并在此基礎上提出了對動態模式進行快速識別的方法。這種動態模式識別方法代表了一種以連續和模擬方式進行的動態并行分布（Dynamic Parallel Distributed Processing DPDP）信息處理新模型，在實際工程中具有廣闊應用前景。目前，我們在航空航天發動機故障檢測、動態視覺目標識別等方面開展應用研究。

　　3、基于模式的智能控制
　　理想的智能控制系統不但應具有適應未知動態環境（Adaptation）的能力，還應具有模擬人類學習（Learning）的能力，即對未知動態環境中的信息進行獲取、表達、記憶，并利用學到的知識進一步提高控制性能的能力。 基于確定學習理論，我們研究一種基于動態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模式，首先對不同的控制情形進行學習、分類和存儲；然后，當一個新的控制情形出現時，能基于動態模式識別方法迅速判斷新的控制情形是否與曾經歷的某種控制情形相似, 并選用包含相應經驗的神經網絡控制器進行控制。對這一方向的深入研究將為智能控制理論的進一步發展做出有意義的貢獻。

　　4、動態模式識別系統開發
　　動態模式識別系統的實現有兩種方式：（1）以多核計算平臺和包含動態模式識別算法的并行計算方法實現，這可用于空間不受限制的動態環境；（2）以大規模動態RBF神經網絡的數模混合集成電路實現，這可用于空間受限的動態環境。這種動態模式識別系統可以高效地求解動態環境下的計算問題。目前，我們采用曙光16核服務器為硬件平臺，采用并行計算實現動態模式識別算法，開發了一臺動態模式識別系統原型機，初步實現了對動態模式進行快速識別的原理性驗證。

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