“国际工程科技高端论坛”定于2020年11月28日在北京市友谊宾馆举办。“国际工程科技高端论坛”主题：面向CPS（信息物理融合系统）工程的建模与仿真技术。
请于2020年11月28日进入观看
直播/点播地址：
http://www.engineering.org.cn/ch/con/CPS2020
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会议网站地址：www.cnsim.org.cn/cass-sim/cn/
李伯虎，中国工程院院士, 北京航空航天大学自动化学院教授、博士生导师。现任中国航天科工集团公司科技委高级顾问，北京航空航天大学自动化学院名誉院长，国家重点实验室“复杂产品智能制造系统技术实验室”学术委员会主任；中国仿真学会、中国计算机学会、中国人工智能学会、中国自动化学会等会士，中国电子学会云计算专家委员会副主任委员，中国工业互联网产业联盟专家委员会副主任；亚洲仿真学会联盟（ASIASIM）Fellow；国际杂志“InternationalJournal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing”联合主编等。曾任中国仿真学会理事长；北京计算机应用和仿真技术研究所所长；北京仿真中心主任；中国航天科工集团公司二院科技委副主任；北京航空航天大学自动化学院院长；国家863计划自动化领域专家委员及现代集成制造系统（CIMS）主题专家组长；亚洲仿真学会联盟首任理事长；国际建模与仿真学会(SCSI)理事；国际杂志“SimulationModeling Practice and Theory”领域编委等。在系统仿真、制造业信息化等方面的成果获国家科技进步一等奖1个、二等奖3个；部级科技进步奖17个；个人或合作发表论文370篇，书15本、译著4本。个人在2012年获国际建模与仿真学会(SCSI)授予的“终身成就奖”，入选名人堂及中国科学技术协会的全国优秀科技工作者等荣誉称号。2017年获中国计算机学会授予的“终身成就奖”。2019年获中国仿真学会授予的“终身成就奖”。本文首先简要介绍了作者团队研究开发的一种面向信息物理系统工程的智能高性能仿真云（ CPSEO-IHPSC ）的研究背景，包括解读信息物理系统（CPS）及面向信息物理系统工程（CPSE）的概念，讨论面向信息物理系统工程对建模与仿真技术挑战及其新技术研究内容。接着，提出了CPSEO-IHPSC的内涵、体系结构和技术体系。进而介绍了作者团队的阶段性研究成果，包括已完成的CPSEO-IHPSC雏型系统、攻克的部分关键技术及其在智能制造系统工程和智慧城市系统工程中的应用范例。最后，讨论了在当前“新互联网+云计算+大数据+新人工智能+”新时代中发展CPSEO-IHPSC的建议。 研究与应用表明：CPSEO-IHPSC 是以CPS工程的需求为牵引，基于泛在互联网，用户能按需、随时随地获取智能高性能仿真资源、能力与CPS产品的服务，进而高效、优质、节省、绿色、柔性、安全地完成CPS工程活动的一种数字化、网络化、云化、智能化智能高性能仿真云系统。
报告人简介：
谭建荣，中国工程院院士，浙江大学 “求是学者”特聘教授、博士生导师。国家973项目首席科学家，担任浙江大学设计工程学系主任，浙江大学工业技术研究院总工程师，浙江大学机器人研究院名誉院长，浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室学术委员会副主任、浙江大学CAD&CG国家重点实验室学术委员会委员，中国机械工程学会副理事长、中国工程图学学会副理事长、教育部工程图学教学指导委员会主任.。 主要从事数据建模与知识工程，虚拟现实与数字孪生，创新设计与智能制造方面的研究，提出了批量与定制相结合的大批量定制设计，工程过渡状态、模糊状态、随机状态建模与数字样机集成仿真，数值与几何相结合的复杂装备多部件关联、多层次配置与多参数匹配分析等技术方法，获国家科技进步奖二等奖4项，国家优秀教学成果3项，其中一等奖1项，二等奖2项，获省、部级科技进步一等奖7项；将提出的技术固化在软件中，开发并获得计算机软件著作权12项，在一批制造企业得到成功的应用；出版专著或编著8本，182篇论文被SCI/EI检索。
报告题目：
从虚拟现实到数字孪生：关键技术与发展趋势
报告摘要：
随着5G技术的推广应用，万物互联，赋能未来，数字孪生将带来制造业设计、生产和维护等多环节的变革。制造业市场需求正发生由批量化转为定制化、单一化转为多品种、周期长转为更新快、大众化变为高端化的变化，应采用智能技术来应对市场需求，解决制造问题。而数字孪生，就是前沿关键的智能技术，将给制造业带来革命性的变化。所谓数字孪生，就是利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射。数字孪生并不仅是复制，还可以将物理设备各种属性映射到虚拟空间中。NASA飞行器健康管理，、西门子安贝格数字化工厂和通用公司工业互联网平台等为，说明了数字孪生技术在智能制造的应用与发展优势。 通过数字孪生技术产生的汽车发动机虚拟装配，不仅可以动起来，看到内部零件、接头运作中的变化，还可以把速度曲线求出来，看看是不是符合企业实际需要。
何友
中国工程院院士
报告人简介：
何友，中国工程院院士，信息融合专家。现为海军航空大学信息融合研究所教授、清华大学双聘教授。中共“十七大”代表，第十二届全国政协委员。国务院学科评议组成员，国家杰出青年科学基金评审委员会委员，国家自然科学基金委信息学部咨询专家委员会委员，中国指挥与控制学会副理事长。 长期从事信息融合理论与技术、智能信息处理、装备模拟仿真、大数据技术与应用研究，是我国信息融合领域的主要开拓者之一。主持研制了测控信息融合系统、跟踪雷达、大型航空模拟训练机等多型工程系统，为国防和军队建设作出了突出贡献。以第一完成人获国家科技进步二等奖4项、国家级教学成果一等奖、二等奖各1项、军队科技进步一等奖7项、二等奖5项、省级技术发明一等奖1项，培养博士、硕士120余人。先后入选国家百千万人才工程，荣获何梁何利基金科学与技术进步奖、“求是”工程奖、全国留学回国人员成就奖、山东省科学技术最高奖、军队专业技术重大贡献奖等。报告题目：
海上智能信息感知与融合研究进展与思考
报告摘要：
当前，人工智能和大数据技术井喷式发展，为信息融合研究提供了新的动力，信息融合正快步迈入智能时代，必将迎来更大的发展机遇和施展空间。在此形势下，自2014年起，团队聚焦多平台多手段信息感知和多源多域信息融合，系统全面地推进智能感知与融合技术研究，目前已取得一定进展和突破。报告结合近年对智能信息感知融合的研究、思考和理解，对智能信息感知与融合的过去、现在和未来进行汇报，以期提供思路和启发。
报告人简介：
苏东林 ，中国工程院院士、北京航空航天大学教授，博士生导师，享受国务院政府津贴，获全国巾帼建功标兵、全国五一劳动奖章、全国创新争先奖状、北京市优秀共产党员、国防科工委“511人才工程”学术学科带头人、国防科技工业与突出贡献中青年专家等称号。现任工信部“智能系统与装备电磁环境效应重点实验室”主任，中国电子学会会士，中国电子学会天线分会副主任委员、电磁环境效应专家委员会主任委员，以及IEEE-AP北京分会主席、URSI-B中国分会主席等。长期致力于电磁兼容基础理论研究、关键技术攻关、重大装备研制，做了较系统性、创新性工作。主持国家安全重大基础研究、国家重大科学仪器专项研究等20多项。以第一完成人获国家技术发明一等奖1项、国家科技进步二等奖2项。
报告题目：
从电磁兼容到电磁安全
报告摘要：
报告开篇从目前我国电子信息系统研制和使用时出现的电磁兼容问题出发，针对人们在理解电磁兼容工作时存在的困惑，提出了若干问题，并给出了几点思考。然后从现代电子系统发展趋势出发，结合未来信息系统智能化、网络化和电磁化的特点，分析了电磁兼容和电磁安全工作的重要性；针对当前几个容易混淆的概念，包括复杂电磁环境问题与电磁兼容，电子对抗与电磁兼容，以及电磁环境适应性与电磁兼容等，简要介绍了他们之间的关联性，并提出电磁兼容与电磁安全相关工作具有复杂性的特点。接下来，从电磁干扰与电磁兼容性角度，重点介绍了相关基本概念的内涵和关联关系，引出了电磁干扰是电子设备的固有属性，电磁兼容性是对电磁干扰提出限值要求的认识，并介绍了电磁干扰表征和检测、电磁兼容性量化设计的相关关键技术。然后，在电磁干扰与电磁兼容性的基础上，介绍了电磁环境效应和电磁安全的相关概念与逻辑关系。最后，分析和介绍了当前电子信息系统研制工作中面临的电磁干扰特性测试、电磁环境效应测试与评估等方面存在的难题，并从人才培养、基础研究和重大设施布局等角度，提出了促进电磁兼容与电磁安全领域相关工作开展的建议。
报告人简介：
王飞跃，1990年获美国伦塞利尔理工学院（RPI）计算机与系统工程博士学位。1990年起在美国亚利桑那大学先后任助教授、副教授和教授，机器人与自动化实验室主任，复杂系统高等研究中心主任。曾任中国科学院自动化研究所副所长，现为中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任，青岛智能产业技术研究院院长。王教授是智能控制、智能机器人、无人驾驶、智能交通等领域早期开拓者之一。自上世纪80年代起，师从机器人和人工智能领域开拓者G. N.Saridis和R. F. McNaughton教授，开展智能控制、机器人、人工智能和复杂系统的研究与应用工作，提出并建立了智能系统的协调结构和理论、语言动力学理论、代理控制方法、复杂系统的ACP方法等。现已完成“AdvancedStudies of Flexible Robotic Manipulators: Modeling, Design, Control andApplication”、“Autonomous Rock Excavation: Intelligent ControlTechniques and Experimentation”、“Advanced MotionControl and Sensing for Intelligent Vehicles”、“Advancesin Computational Intelligence: Theory and Applications”、《社会计算》、《智能汽车》、《智能轮胎》、《区块链理论与方法》等十多本学术专著，皆为相关领域的首部学术著作。自二十一世纪初，发起并开拓了社会计算、社会制造、平行智能、平行艺术、平行控制、平行管理、知识自动化等新的研究领域。王教授现任IEEE计算社会系统汇刊（IEEETransactions on Computational Social Systems）、指挥与控制学报主编，1996创办Int’lJ. of Intelligent Control and Systems和WorldScientific Series on Intelligent Control and Intelligent Automation，2006年创办IEEE ITS杂志，2014年创办IEEE/CAA Journalof Automatica Sinica，2019年创办《智能科学与技术学报》。曾任自动化学报、IEEE/CAAJAS、IEEE智能交通系统汇刊（IEEETransactions on Intelligent Transportation Systems）、国际智能控制与系统杂志和IEEE智能系统（IEEE IntelligentSystems）主编及多份IEEE以及其它国际期刊主编、副主编或编委。曾任IEEE智能交通系统学会主席（2005–2007年）、旅美科协主席（2005年）、北美竺可桢教育基金会会长（2007–2008年），中国自动化学会副理事长兼秘书长（2008–2018年）。现任中国自动化学会监事长、IEEE射频识别理事会（IEEE Council on RFID）主席、IEEE SMC学会副主席。2003年起先后当选IEEE、INCOSE、IFAC、ASME和AAAS等国际学术组织Fellow。2007年获国家自然科学二等奖和ACM杰出科学家称号，2014年获IEEE诺伯特•维纳奖。相关论文获IEEE 智能交通学会（2012年）、IEEE计算智能学会最佳论文奖（2017年）和IEEE SMC学会的Franklin V.Taylor奖（2002年）和Andrew P. Sage奖（2019年）。报告题目：
CPSS与基于ACP的平行仿真：跨越Lighthill认知鸿沟
报告摘要：
社会物理信息系统（Cyber-Physical-Social Systems, CPSS）通过信息与通信、计算、控制、人工智能等技术，实现信息空间、物理空间、社会空间的深度融合，为复杂社会系统和复杂物理系统的管理与控制提供基础架构。在此基础上，ACP（Artificial Societies, Computational Experiments, Parallel Execution）方法从建立复杂社会系统和复杂物理系统的闭环反馈控制回路的角度出发，通过数据、模型、算法等在虚空间中建立其相应的人工系统，并在虚拟空间中开展计算实验，以研究各种可能的现实情境，对影响复杂系统行为的各种可能因素进行定量分析，再通过数据感知与数据同化方法实现人工系统与真实系统的平行执行，实时测量实际系统状态数据，更新和矫正人工系统模型、参数、算法，确保人工系统计算实验结果的可靠性，以达到实际系统的优化管理与控制。平行仿真是将仿真模型或者仿真系统作为人工系统，与实际系统协同运行、虚实互动、共同演化发展及互相控制的一种仿真技术应用方法。平行仿真以动态数据驱动、数据建模、参数估计、传感器、数据同化、自适应建模等技术方法为实现途径，要求仿真系统不再与实际系统串行执行，而是将仿真系统嵌入到实际系统中，实现仿真系统与实际系统的平行执行。对于预先定义的模型和参数难于准确描述实时变化的系统状态和行为，以及仿真系统长时间运行导致较大的累计误差，以难于预测系统状态，甚至导致错误的预测和判断等问题，平行仿真可以通过仿真系统与真实系统的实时互动，以及数据交换，更新仿真模型和参数，矫正仿真系统状态，提高仿真结果可靠性。
孙彦广
中国钢研科技集团副总工程师
报告人简介：
孙彦广，现任中国钢研科技集团副总工程师，冶金自动化研究设计院副院长, 混合流程工业自动化与装备技术国家重点实验室主任。新世纪百千万人才国家级人选。主要从事复杂工业过程建模和智能控制、钢铁工业智能制造等方面研究，在智能电炉控制系统、冶金能源优化、炼钢动态调度等方面取得多项创新成果。
报告题目：
基于多智能体流程仿真的生产调度和能源调配
报告摘要：
钢铁制造流程是由复杂的物质流网络、能量流网络和信息流网络所组成的“三网协同”的信息物理系统，因此物质、能量、信息“三网”协同优化是实现钢铁智能制造的关键技术之一。报告首先从钢铁生产全流程集成优化的视角讨论了钢铁智能制造信息流网络的构建、全流程对象建模和仿真，以及基于信息物理系统的物质、能量、信息“三网”协同优化功能和协同优化运行流程。然后，结合基于多智能体仿真的炼钢厂计划调度和基于能量流网络的钢铁工业多能源介质优化调配，介绍了物质、能量、信息“三网”协同优化的两个应用案例。
王子栋
欧洲科学院院士
报告人简介：
王子栋，现任英国伦敦Brunel University讲席教授，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，Neurocomputing主编，国际系统科学杂志执行主编。多年从事控制理论、信号处理、生物信息学方面研究，在SCI刊物上发表国际论文六百余篇。现任或曾任十二种国际刊物的主编、副编辑或编委。曾任旅英华人自动化及计算机协会主席、东华大学讲座教授。
网络攻击情形下矿山信息物理融合系统的分布式故障诊断研究
报告摘要：
本报告讨论矿山信息物理融合系统的研究意义、现状分析、科学问题与研究内容，阐述现代通信、传感、信息与通讯技术在矿山信息物理融合系统中的重要性，指出实现矿山生产过程的自动检测、智能监测、智能控制与智慧调度中的关键问题。进一步讨论影响矿山系统安全的生产故障及网络攻击的类型与区分，重点分析网络拓扑结构对分布式故障诊断性能的定量影响。最后以在研的三个关于工业制造4.0及数字矿井平台的欧盟项目来说明研究矿山信息物理融合系统的重要性与必要性。
报告人简介：
SarahSpurgeon，英国皇家工程院院士、英国伦敦大学学院控制工程电子与电气工程系主任，英国测量与控制研究协会会长。她分别在1985年和1988年获得英国约克大学的理学士和哲学博士。她曾在英国拉夫堡大学、莱斯特大学和肯特大学担任学术职务。她于2002年被任命为莱斯特大学工程学教授，并于2006年至2008年任莱斯特大学工程系系主任。2008年至2016年，她担任肯特大学(University of Kent)控制工程教授和工程与数字艺术学院(Schoolof Engineering and Digital Arts)院长。Spurgeon教授的研究包括系统建模与分析、鲁棒控制与滤波。已发表相关学术论文270篇，被引用超过8850次。她在非线性控制和估计领域的贡献是众所周知的，特别是在使用所谓的变结构和滑模技术上的突破。最近的理论贡献包括:当有限的信息可供控制器使用时，鲁棒滑模控制器的开发和分析，时滞不确定系统的鲁棒控制，用于估计的滑模方法，以及大型互联系统的控制和观测。在她的整个职业生涯中，她同样重视不同领域的应用导向研究，包括固定翼飞机和旋翼飞机(工作得到BAE系统公司的支持)、包括国防应用的自主和半自主系统控制(工作得到国防公司的支持)。2010年被授予霍尼韦尔国际奖章，以表彰她在控制和测量技术方面的杰出贡献，并在2000年获得了IEEE千禧年奖。目前Spurgeon教授兼任国际自动控制联合会(IFAC)理事会会员与欧洲控制协会会员。此外，Spurgeon教授还担任英国国防科学咨询委员会(DSAC)的独立成员，该委员会可向英国国防部长直接提供独立建议，为国防科技、技术、工程、分析以及数学问题提供咨询，同时也是英国工程技术委员会的董事会成员。报告题目：
基于模拟工具的应用分析细菌生长的控制机制
报告摘要：
维生素B12是维生素钴胺的氰化物衍生物，是一种水溶性维生素，其生物形态在代谢中发挥关键作用，影响人类大脑、神经系统的正常功能和红细胞的形成。维生素B12的独特之处在于它只由特定的原核生物制造，微生物群落中如何控制B12的生产以及这种营养物质如何通过食物链进入动物体内等问题越来越受到人们的关注。为更好地了解维生素B12的动态，促使了建模仿真方法在该研究上的使用。在许多细菌中，B12的产生和摄取是由核糖体控制的。在实际研究中，虽然从实验中获得细菌生长的测量结果相对容易，但要测量与核糖酶操作有关的数量就困难得多。本报告将解释如何使用观测器设计方法来设计软件传感器，以使用仿真工具探索B12核糖酶的动态运作。此外，本报告的第二部分将展示使用不连续控制理论概念的模拟方法用于研究藻类如何通过与细菌的共生关系获取维生素B12。这从进化论和生态学的角度来看，将对加深对藻类细菌共生与产生维生素B12之间的相互作用的理解至关重要。
加拿大卡尔顿大学教授
国际建模仿真学会会士
报告人简介：
GABRIEL A. WAINER, 加拿大卡尔顿大学系统与计算机科学系教授，国际建模仿真学会（SCS） Fellow。于UBA/法国艾克斯-马赛第三大学获得博士学位。2000年7月，加入卡尔顿大学系统与计算机工程系，现为该系副主任，先进实时仿真实验室负责人。曾担任美国亚利桑那大学，法国LSIS (CNRS)、保罗塞尚大学、尼斯大学、因里亚索菲亚-安提波利斯、波尔多大学，西班牙UCM、UPC，阿根廷布宜诺斯艾利斯大学、罗萨里奥国立大学客座教授。出版3本专著，发表400多篇研究论文，并组织了诸多会议，包括作为建模和仿真理论研讨会SIMUTools和SimAUD的创始人之一。曾任SCS出版及会议副主席，Simulation杂志专刊主编，IEEE Computing in Science and Engineering, Wireless Networks (Elsevier), Journal of DefenseModeling and Simulation (SCS)等杂志编委。曾获多个奖项，包括IBMEclipse创新奖、SCS领导力奖和各种最佳论文奖，卡尔顿大学研究成就奖(2005年、2014年)、卡尔顿大学导师奖(2013年)，第一届BernardP. Zeigler DEVS建模和仿真奖、SCS杰出研究奖(2011年)、SCS突出贡献奖(2013年)。报告题目：
用于建筑物内COVID-19传播特性研究的元胞模型
报告摘要：
基于传统易感者（Susceptible）-感染者(Infectious)-康复者(Recovered)SIR方程的仿真模型被用来预测流感的传播趋势。目前，这些模型依然被世界上的各个国家用来预测疾病的流行趋势。COVID-19的相关研究是根据能够揭示疾病传播机理的传染病动力学理论开展的。最早的传染病动力学模型出现在1972年，它将在疾病传播范围内的人群分为三大类，分别是易感染病毒的人群，已经感染病毒的人群和最终康复的人群。SIR模型被不断拓展以用于研究其他各类疾病的发展态势，并且被加以改进以形成新的模型。例如，现代SEIR模型就是在SIR模型的基础上增加了一类方程，用来表示在疾病传播中的高危人群（Exposed）。SARS流行病学建模的最新进展就考虑了疾病的潜伏期和隔离患者的影响。同样的，也有研究考虑了疫苗和封闭隔离的影响。这些更为先进的模型将网络动力学、常微分方程、有限元方程和其他理论方法运用到传染病的研究中。虽然这些理论方法对定义和描述传染病理论非常有用，但是有些时候却很难在实践中运用。正如我们在过去的几个月中所见到的，这些基于微分方程的模型方法对于预测感染者的人数以及指导全球防控措施制定有着非常重要的意义。然而，这类方法不能方便地被调整以包含最新获得的疫情信息，或者说将模型与物理世界中的数据按需结合非常困难。因此，导致了大型的专家团队需要一起合作开发疾病模型，然而，他们得到的仿真结果的精度往往也是有限的。这类理论方法的另外一个局限性是它们不能将数学模型的结果与许多可视化工具和先进的图形界面接口融合（包括地理信息系统GIS、建筑信息模型BIM和空间图等）。这些可视化工具却是目前亟需的用于支持更好的分析和决策的手段。我们将介绍CELL-DEVS形式的主要特性，并且展示如何用CELL-DEVS建模一个复杂的元胞空间并将其应用于COVID-19。我们将提供不同的应用仿真实例来模拟疾病的传播，并且讨论该领域一些尚待解决的问题。然后，我们将重点讨论应用于COVID-19的简单SIR模型，并且展示如何将疾病的传播模型纳入到地理空间层面，也将讨论集成了BIM软件和GIS的室内传播模型的定义。
Bengt Lennartson
哥德堡查尔姆斯理工大学教授
报告人简介：
Bengt Lennartson，1999年起担任瑞典哥德堡查尔姆斯理工大学自动化系主席教授，电气工程学院系统和控制系主任，IEEE Fellow，在服务于自动化和可持续生产的混合和离散事件系统领域做出了突出贡献。Bengt Lennartson教授曾任Automatica和IEEE Transaction on Automatica Science and Engineering的副主编，IEEECASE 2015、WODES 2008主席，查尔姆斯理工大学教育学院院长。他已发表300多篇同行评议的国际论文，目前的研究重点为人工智能规划学习以及可持续生产。
报告题目：
信息物理融合系统的逻辑、学习和优化
报告摘要：
在信息物理融合系统中，物理组件通过网络通信与计算机交互。一般来说，CPS包括连续时间动力学和离散逻辑行为，这种同时具有连续和离散混合动力学的系统被称为混合系统。本次报告的重点是如何在基于混合谓词转换模型的通用框架中对混合系统进行建模和优化。完整的CPS模型通过同步本地模型来生成，包括连续和离散状态变量，这些模型既可用于仿真和软件验证，也可用于优化。报告中将具体讨论包含混合动力学的工业机器人系统的能耗优化问题，以及基于强化学习的不确定动态系统的优化问题。同时会特别关注通过学习机制来改进仿真模型的系统，这类系统包括一个智能装配应用程序，通过学习和优化来提高精度。
Jorge A. Prozzi，国际著名道路工程专家，现为德克萨斯大学奥斯汀分校土木工程系正教授。Prozzi 教授在加州大学伯克利分校获得博士学位。Prozzi 教授具有30年道路工程工业界和学术界的经历，技术专长主要包括：沥青材料、路面检测与评价、路面设计和分析、加速路面测试以及交通基础设施管理系统整合和优化。Prozzi 教授在国际多个交通协会担任会员和主席，包括TransportationResearch Board，American Society of Civil Engineers等。
安全在交通基础设施管理中起着至关重要的作用。在高速公路上行驶时，正确的车胎与路面的相互作用对驾驶员的安全至关重要。在网络运输基础设施管理中，现有的方法大多采用接触法来测量公路路面摩擦或打滑次数。这些方法存在着因为轮胎和水的消耗，不可持续、效率低、覆盖率低等缺点。考虑到路面表面纹理是造成轮胎与路面摩擦的主要因素，研究人员最近转向了非接触和快速的方法。这项新技术利用激光线扫描装置在高速公路上采集路面表面纹理。这次演讲的重点是使用内部高分辨率线激光扫描仪(LLS)来收集路面纹理。真实的纹理是基于来自LLS的高分辨率纹理数据来模拟的。一个深入的统计分析进行了相关的纹理指标的摩擦数据。结果表明，纹理与摩擦数据之间有很强的正相关关系。研究结果表明，用纹理来表征公路路面摩擦是可行的，在工程和实践中都很有吸引力。这将大大推进与安全相关的交通基础设施管理。Seán McLoone
英国女王大学教授
报告人简介：
Seán McLoone，英国女王大学（Queen’s University Belfast）应用计算智能研究领域教授，智能自主制造系统中心（I-AMS）主任。研究兴趣包括：计算智能技术，数据分析在先进制造和电力系统中的应用。Prof. McLoone的研究工作具有很强的应用背景，与工业界合作开展了诸多项目，目前是英国特许工程师，IET fellow，IEEE高级会员，爱尔兰制造研究公司董事会的非执行董事，同时也担任Engineering Applications of ArtificialIntelligence，Transactions of the Institute of Measurement and Control期刊的编委。
报告题目：
前向选择成分分析——算法与应用
报告摘要：
无监督变量选择是许多数据分析应用中的一个重要步骤，或者作为其本身的目标。例如，对于传感器选择和数据可视化，作为预处理步骤解决高维数据中出现的维数灾难和共线性问题等。主成分分析（PCA）是一种成熟的降维技术，可用于许多相关应用。但是，PCA缺乏透明性，因为所产生的缩减变量集是所有原始变量的线性组合，使得难以确定最重要的变量。在这个主题报告中，我将介绍前向选择成分分析（FSCA）方法，其可以用来替代PCA方法用于无监督变量选择。FSCA方法采用探索识别少量关键变量的思路，以期代表数据集中所有变量的观测方差。FSCA最初是在等离子体蚀刻工艺的光发射光谱数据分析的应用中提出的，其思想是隔离少量波长对于理解潜在的等离子体化学是重要的。最近，已经发现FSCA是一种特别有效的工具，可以用于优化半导体制造工业中空间晶片计量的测量位置选择。除了介绍这些例子之外，报告还将简要介绍基本FSCA算法的最新扩展方法，包括前向选择独立变量（FSIV）算法，其适用于异常检测中的变量选择，以及如何使用组合优化领域的结果来实现高效的算法。
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