2021年研究生學(xué)術(shù)講座心得體會

1、研究生學(xué)術(shù)講座心得體會company document numberwtut-wt88y-w8bbgb-bwytt-19998學(xué)術(shù)講座心得體會進入研究生院已近三年，在這三年的時間里，我參加了很多的學(xué)術(shù)講座，讓我受益頗多。通過這些講座，我了解到各個領(lǐng)域的最新發(fā)展概況，充實了多方面的知識，拓寬了我的眼界，讓我能夠跟上科學(xué)發(fā)展的步伐。首先是臺灣華梵大學(xué)副校長簡江儒教授，2014年10月16日，來自臺灣華梵大學(xué)的簡江儒教授首先給我介紹了他的工作單位-臺灣華梵大學(xué)，隨后又幽默地比較了青島科技大學(xué)與臺灣華梵大學(xué)的區(qū)別。接著進入正題給我們做了一篇名為trajectory tracking of piezoe

2、lectric actuator using iterative learning control with zero-phase filtering的報告，即使用迭代學(xué)習(xí)控制和零相位濾波器對壓電致動器的軌跡進行跟蹤。他講到迭代學(xué)習(xí)控制（iterative learning control，簡稱ilc）由uchiyama于1978年首先提出。它是指不斷重復(fù)一個同樣軌跡的控制嘗試，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。迭代學(xué)習(xí)控制是學(xué)習(xí)控制的一個重要分支,是一種新的學(xué)習(xí)控制戰(zhàn)略。它通過反復(fù)應(yīng)用先前試驗得到的信息來獲得能夠產(chǎn)生期望輸出軌跡的控制輸入，以此來改善控制質(zhì)量。與傳統(tǒng)的控制方

3、法不同的是，迭代學(xué)習(xí)控制能以非常簡單的方式處理不確定度相當高的動態(tài)系統(tǒng)，且僅需較少的先驗知識和計算量，同時適應(yīng)性強，易于實現(xiàn)；更主要的是，它不依賴于動態(tài)系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，是一種以迭代產(chǎn)生優(yōu)化輸入信號，使系統(tǒng)輸出盡可能逼近理想值的算法。它的研究對那些有著非線性、復(fù)雜性、難以建模以及高精度軌跡控制問題有著非常重要的意義。他提出了將輸入信號序列反轉(zhuǎn)后通過濾波器,然后將所得結(jié)果逆轉(zhuǎn)后再次通過濾波器的rrf濾波方法。還提出通過時間反轉(zhuǎn)法直接構(gòu)造零相位數(shù)字濾波器方法。通過仿真實驗對零相位數(shù)字濾波方法給予驗證。指出零相位數(shù)字濾波器的設(shè)計方法。使數(shù)字信號處理中濾波器引起的相位失真問題得到很好的解決，并且現(xiàn)場

4、展示了他的仿真結(jié)果，取得的成績。第二個報告2014年11月11日，我們科大的大牛泰山學(xué)者遲泰山池榮虎老師的on the adaptive iterative learning control for discrete-time systems報告使我收獲良多。這篇報告主要講的是使用自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)對離散時間系統(tǒng)進行控制。從簡江儒教授的報告中我了解了迭代學(xué)習(xí)控制理論。從池老師的報告中可以了解到，自適應(yīng)是指處理和分析過程中,根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動調(diào)整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件,使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng),以取得最佳的處理效果。自適應(yīng)控制可以看作是一個能根

5、據(jù)環(huán)境變化智能調(diào)節(jié)自身特性的反饋控制系統(tǒng)以使系統(tǒng)能按照一些設(shè)定的標準工作在最優(yōu)狀態(tài)。而離散時間系統(tǒng)有兩種描述方法:輸入-輸出描述法和狀態(tài)變量描述法。輸入-輸出描述法著眼于系統(tǒng)的輸入和輸出信號之間的關(guān)系，并不關(guān)心系統(tǒng)內(nèi)部的工作狀態(tài)。狀態(tài)變量描述法不僅可以給出輸入和輸出信號之間的關(guān)系，還可提供系統(tǒng)內(nèi)部變量的情況。離散時間系統(tǒng)還可分成線性和非線性兩種。同時具有疊加性和齊次性（均勻性）的系統(tǒng)，通常稱為線性離散系統(tǒng)。對于多輸入、多輸出系統(tǒng)，這種方法有其優(yōu)點。系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的求解，大體上可分為時間域方法和變換域方法。前者直接分析作為時間變量的輸入和輸出信號之間的關(guān)系，即利用差分方程式研究系統(tǒng)的時間特性。變

6、換域方法則將時間變量轉(zhuǎn)換成相應(yīng)變換域中的變量函數(shù)。應(yīng)用z變換求解差分方程就是人們熟知的一種變換域方法。在變換域中進行計算較為簡便，因此應(yīng)用較廣。離散時間系統(tǒng)的優(yōu)點在于精度高，便于實現(xiàn)大規(guī)模集成；重量輕、體積??；靈活，通用性。遲老師準尊教誨我們要謹記科研的任務(wù)，為實現(xiàn)科教興國而努力，遲老師不僅科研能力強，品行也深深感動著我們。第三個報告由知網(wǎng)的工作人員做，主要是針對研究生期間需要對知網(wǎng)有一個全面的了解。中國知網(wǎng)，是國家知識基礎(chǔ)設(shè)施（national knowledge infrastructure，nki）的概念，由世界銀行于1998年提出。cnki工程是以實現(xiàn)全社會知識資源傳播共享與增值利用為

7、目標的信息化建設(shè)項目，由清華大學(xué)、清華同方發(fā)起，始建于1999年6月。在黨和國家領(lǐng)導(dǎo)以及教育部、中宣部、科技部、新聞出版總署、國家版權(quán)局、國家發(fā)改委的大力支持下，在全國學(xué)術(shù)界、教育界、出版界、圖書情報界等社會各界的密切配合和清華大學(xué)的直接領(lǐng)導(dǎo)下，cnki工程集團經(jīng)過多年努力，采用自主開發(fā)并具有國際領(lǐng)先水平的數(shù)字圖書館技術(shù)，建成了世界上全文信息量規(guī)模最大的cnki數(shù)字圖書館，并正式啟動建設(shè)中國知識資源總庫及cnki網(wǎng)格資源共享平臺，通過產(chǎn)業(yè)化運作，為全社會知識資源高效共享提供最豐富的知識信息資源和最有效的知識傳播與數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺。（一般評定職稱所說的中國期刊網(wǎng)，是中國知網(wǎng)）提供以下檢索服務(wù)文獻搜

8、索，精確完整的搜索結(jié)果、獨具特色的文獻排序與聚類，是您科研的得力助手學(xué)術(shù)定義寫論文需要引用權(quán)威的術(shù)語定義怎么辦cnki學(xué)術(shù)定義搜索幫您輕松解決。數(shù)字搜索，“一切用數(shù)字說話”，cnki數(shù)字搜索讓您的工作、生活、學(xué)習(xí)和研究變得簡單而明白學(xué)術(shù)趨勢關(guān)注學(xué)術(shù)熱點，展示學(xué)術(shù)發(fā)展歷程，發(fā)現(xiàn)經(jīng)典文獻，盡在cnki學(xué)術(shù)趨勢翻譯助手。文獻、術(shù)語中英互譯的好幫手，詞匯句子段落應(yīng)有盡有新概念。和您我們自動發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)新概念。圖形搜索，各專業(yè)珍貴的學(xué)術(shù)圖片，研究成果和復(fù)雜流程的直觀展現(xiàn)表格搜索各專業(yè)珍貴的學(xué)術(shù)圖表，為您匯總、對比各類信息數(shù)據(jù)提供方便。專業(yè)主題，168個專業(yè)主題數(shù)字圖書館，各領(lǐng)域?qū)W者均有屬于自己的專業(yè)知識搜索

9、引擎大眾熱點特色熱點話題，幫您了解大眾關(guān)心的熱點知識。學(xué)術(shù)資源，全面的學(xué)術(shù)資源導(dǎo)航紅樓夢三國演義水滸傳。學(xué)術(shù)統(tǒng)計分析，對學(xué)術(shù)文獻進行績效評價及統(tǒng)計分析。第四個報告2015年7月2日，黃彪教授作了名為sparse parameter regression and bayesian interpretation的報告，即稀疏系數(shù)的回歸和貝葉斯解釋。稀疏表示最重要的思想即是，在一個足夠大的訓(xùn)練樣本空間內(nèi)，對于一個類別的物體，可以大致的由訓(xùn)練樣本中同類的樣本子空間線性表示，因此在當該物體有整個樣本空間表示時，其表示的系數(shù)是稀疏的。這是稀疏表示思想最重要的一個假設(shè)，當然這也是之后進一步分析的基礎(chǔ)。其優(yōu)點

10、是建立的模型簡單，容易理解，容易操作；較以前的方法，對圖像的識別是從整體的方面來把握的，但是nn，ns等方法更有局限性，像nn是一對一的進行匹配，計算歐氏距離，ns雖然利用分塊的思想增加了對圖像局部特征的匹配，但是仍然不能從整體上進行把握，對圖像只是一個距離上的相似度。而稀疏表示的方法，是對所有的訓(xùn)練樣本集進行抽取，獲得一個相關(guān)系數(shù)，通過這個相關(guān)系數(shù)進行分類；特征提取的個數(shù)相對于特征提取的方法更為重要。通過實驗，用pca、downsample、randomsample等方法提取特征，在低維還是不穩(wěn)定的，但是較高維就顯得不那么重要了，這當然與預(yù)期是相符的，獲得原始圖像的信息越多，對于識別越有效。

11、貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計，然后用貝葉斯公式對發(fā)生概率進行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。貝葉斯決策理論方法是統(tǒng)計模型決策中的一個基本方法，其基本思想是1、已知類條件概率密度參數(shù)表達式和先驗概率。2、利用貝葉斯公式轉(zhuǎn)換成后驗概率。3、根據(jù)后驗概率大小進行決策分類。并且我在這個報告上有幸向黃彪老師提問問題，我提問的是如果將公式中小級別的成分忽略，會不會跟蝴蝶效應(yīng)的基本思想相悖。黃彪教授作了認真的解答他指出，并不是對小級別成分忽略，而是減少他們的影響。這令我茅塞頓開，非常開心。2015年7月14日，智能交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究與應(yīng)用聯(lián)合實驗室揭牌儀式

12、的報告在第一會議室舉行。智能交通系統(tǒng)(intelligent traffic system，簡稱its)又稱智能運輸系統(tǒng)(intelligent transportation system)，是將先進的科學(xué)技術(shù)(信息技術(shù)、計算機技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)、自動控制理論、運籌學(xué)、人工智能等)有效地綜合運用于交通運輸、服務(wù)控制和車輛制造，加強車輛、道路、使用者三者之間的聯(lián)系，從而形成一種保障安全、提高效率、改善環(huán)境、節(jié)約能源的綜合運輸系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)(intelligent traffic systems, its)的前身是智能車輛道路系統(tǒng)(intelligent vehicl

13、e highway system, ivhs)。智能交通系統(tǒng)將先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)以及計算機技術(shù)等有效地綜合運用于整個交通運輸管理體系，從而建立起一種大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的綜合運輸和管理系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用范圍主要包括機場、車站客流疏導(dǎo)系統(tǒng)，城市交通智能調(diào)度系統(tǒng)，高速公路智能調(diào)度系統(tǒng)，運營車輛調(diào)度管理系統(tǒng)，機動車自動控制系統(tǒng)等。智能交通系統(tǒng)世界上應(yīng)用最為廣泛的地區(qū)是日本，如日本的its系統(tǒng)相當完備和成熟，其次美國、歐洲等地區(qū)也普遍應(yīng)用。中國的智能交通系統(tǒng)發(fā)展迅速，在北京、上海、廣州等大城市已經(jīng)建設(shè)了先進的智能交通系統(tǒng);其中，北京建立

14、了道路交通控制、公共交通指揮與調(diào)度、高速公路管理和緊急事件管理的4大its系統(tǒng);廣州建立了交通信息共用主平臺、物流信息平臺和靜態(tài)交通管理系統(tǒng)的3大its系統(tǒng)。隨著智能交通系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，智能交通系統(tǒng)將在交通運輸行業(yè)得到越來越廣泛的運用。目前的中國its 體系框架(第二版)的基本情況如下:用戶服務(wù)包括9 個服務(wù)領(lǐng)域、47 項服務(wù)、179項子服務(wù);邏輯框架包括10個功能領(lǐng)域、57 項功能、101項子功能、406個過程、161 張數(shù)據(jù)流圖;物理框架包括 10個系統(tǒng)、38個子系統(tǒng)、150個系統(tǒng)模塊、51張物理框架流圖;應(yīng)用系統(tǒng)包括58 個應(yīng)用系統(tǒng)。2016年11月22日，丁峰老師的最小二乘辨識方法與論

15、文寫作的報告告訴了我們什么是最小二乘法的應(yīng)用。最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優(yōu)化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。對給定數(shù)據(jù)點(xi，yi)(i=0,1，m），在取定的函數(shù)類中，求p(x），使誤差的平方和e2最小，e2=p(xi)-yi2。從幾何意義上講，就是尋求與給定點 (xi，yi)(i=0,1，m）的距離平方和為最小的曲線y=p(x）。函數(shù)p(x）稱為擬合函數(shù)或最小二乘解，求擬合函數(shù)p(x）的方法稱為曲線擬合的最小二乘法?？偠灾葜v者們的講解