讲座时间：2024年1月20日 14:00-16:00

讲座地点：九里校区机械馆 J2223报告厅

主讲人简介：周彤，博士，清华大学自动化系教授/博导，国家杰出青年科学基金获得者，中国自动化学会会士，IEEE Fellow。1984年7月于成都电讯工程学院获自动控制工学学士学位，1988年7月于电子科技大学获自动控制理论与应用工学硕士学位，1991年3月于日本国金沢大学获电气与电子工程工学硕士学位，1994年3月于日本国大阪大学获产业机械专业工学博士学位。主要研究领域为：网络化系统建模与控制、鲁棒控制与滤波、面向控制的系统辨识、磁悬浮技术、基因调控网络建模与分析等。研究工作得到了“教育部优秀青年教团队助计划”、“教育部跨世纪优秀人才培养计划”、“国家杰出青年科学基金”等人才基金的支持。研究结果获教育部提名国家科学技术奖自然科学奖一等奖，中国自动化学会自然科学奖一等奖。曾担任IEEE Transactions on Automatic Control的Associate Editor（连续二届）。目前担任Automatica的Associate Editor（连续五届）。

讲座内容简介：随着技术的进步和对性能要求的提高，系统规模日益增大。另外，人工智能等领域的发展促使人造大规模网络层出无穷。然而，这类系统的结构可辨识性判断等基本问题依然未能得到很好解决。本报告引入一种基于输出连接的大规模网络化系统描述方式，讨论其结构可辨识性判断、数据采样点选择、松懈性度量等，以及这些特性对子系统及其连接的要求。研究结果表明，可以得到一种独立依赖于每个子系统动态特性的结构可辨识性判断方法，以及不可辨识性区域的显式刻画。在此基础上，给出一种可保障结构可辨识性的频域数据采样点递推确定方法。引入网络化系统参数松懈性等问题，探讨其对模型预测性能、系统性能等的潜在影响，给出其明确数学定义，以及具有显著应用背景的几种特殊情形下的具体计算方法。

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