主讲人：王世民 博士后研究员

邀请人：苏子诚 特聘研究员

时间：2025年6月18日（周一）下午14:00-15:00

地点：通达馆103会议室

主讲人简介：

王世民博士现任美国麻省理工学院（MIT）博士后研究员。在国家工程院院士Richard D. Braatz教授的指导下，从事控制与机器学习方向研究。在加入MIT前，他曾是加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）博士后奖学金获得者，并在皇后大学和阿尔伯塔大学从事博士后研究工作，期间与电气与化工工程领域的顶尖专家合作，包括Martin Guay教授和陈通文教授。

王博士于香港中文大学获得博士学位，在IEEE Life Fellow黄捷教授的指导下，对多智能体系统作出了基础性贡献。他因其在科研与教学方面的杰出表现多次获奖，包括2024年非线性系统与控制会议最佳海报奖、MIT教学证书（Kaufman Teaching Certificate, 2024）、加拿大NSERC博士后奖（2022），以及2018年IEEE信息与自动化国际会议最佳论文奖。

主讲内容简介：

智能系统在现代工程中发挥着至关重要的作用，它们能够实现自主决策、自适应控制以及高效的信息处理，广泛应用于各个领域。本文探讨了智能系统在学习、估计与控制方面的基本原理与最新进展。在学习方面，重点介绍了数据驱动与模型驱动的方法，包括机器学习、强化学习以及自适应算法，用于在不确定性下提升参数识别与决策性能。在估计方面，研究了分布式估计和非参数学习等技术，以增强动态环境中的状态重构能力。在控制方面，深入分析了鲁棒控制、最优控制和模型预测控制策略，以确保复杂、非线性及不确定系统的稳定性与性能。通过将学习、估计与控制三大支柱相融合，智能系统在现实应用中实现了更高的自主性、韧性与效率，涵盖从机器人与自动驾驶车辆到工业自动化与生物医学工程等多个领域。本报告将重点介绍当前面临的关键挑战，并展望未来在融合学习、估计与控制方面的研究方向，助力新一代智能系统的发展。

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