研究生學(xué)術(shù)講座心得體會(huì)

1、1學(xué)術(shù)講座心得體會(huì)進(jìn)入研究生院已近三年，在這三年的時(shí)間里，我參加了很多的學(xué)術(shù)講座，讓我受益頗多。通過(guò)這些講座，我了解到各個(gè)領(lǐng)域的最新發(fā)展概況，充實(shí)了多方面的知識(shí)，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(tái)灣華梵大學(xué)副校長(zhǎng)簡(jiǎn)江儒教授，2014年10月16日，來(lái)自臺(tái)灣華梵大學(xué)的簡(jiǎn)江儒教授首先給我介紹了他的工作單位臺(tái)灣華梵大學(xué)，隨后又幽默地比較了青島科技大學(xué)與臺(tái)灣華梵大學(xué)的區(qū)別。接著進(jìn)入正題給我們做了一篇名為《TrajectyTra

2、ckingofPiezoelectricActuatusingIterativeLearningControlwithZeroPhaseFiltering》的報(bào)告，即使用迭代學(xué)習(xí)控制和零相位濾波器對(duì)壓電致動(dòng)器的軌跡進(jìn)行跟蹤。他講到迭代學(xué)習(xí)控制（iterativelearningcontrol，簡(jiǎn)稱ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。它是指不斷重復(fù)一個(gè)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

3、學(xué)習(xí)控制是學(xué)習(xí)控制的一個(gè)重要分支是一種新的學(xué)習(xí)控制戰(zhàn)略。它通過(guò)反復(fù)應(yīng)用先前試驗(yàn)得到的信息來(lái)獲得能夠產(chǎn)生期望輸出軌跡的控制輸入，以此來(lái)改善控制質(zhì)量。與傳統(tǒng)的控制方法不同的是，迭代學(xué)習(xí)控制能以非常簡(jiǎn)單的方式處理不確定度相當(dāng)高的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，且僅需較少的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算量，同時(shí)適應(yīng)性強(qiáng)，易于實(shí)現(xiàn)；更主要的是，它不依賴于動(dòng)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(hào)，使系統(tǒng)輸出盡可能逼近理想值的算法。它的研究對(duì)那些有著非線性、復(fù)雜性、難以建模以

4、及高精度軌跡控制問(wèn)題有著非常重要的意義。他提出了將輸入信號(hào)序列反轉(zhuǎn)后通過(guò)濾波器然后將所得結(jié)果逆轉(zhuǎn)后再次通過(guò)濾波器的RRF濾波方法。還提出通過(guò)時(shí)間反轉(zhuǎn)法直接構(gòu)造零相位數(shù)字濾波器方法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)零相位數(shù)字濾波方法給予驗(yàn)證。指出零相位數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法。使數(shù)字信號(hào)處理中濾波器引起的相位失真問(wèn)題得到很好的解決，并且現(xiàn)場(chǎng)展示了他的仿真結(jié)果，取得的成績(jī)。第二個(gè)報(bào)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《OntheAd

5、aptiveIterativeLearningControlfDiscretetimeSystems》報(bào)告使我收獲良多。這篇報(bào)告主要講的是使用自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)對(duì)離散時(shí)間系統(tǒng)進(jìn)行控制。從簡(jiǎn)江儒教授的報(bào)告中我了解了迭代學(xué)習(xí)控制理論。從池老師的報(bào)告中可以了解到，自適應(yīng)是指處理和分析過(guò)程中根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動(dòng)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(jì)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

6、看作是一個(gè)能根據(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(biāo)準(zhǔn)工作在最優(yōu)狀態(tài)。而離散時(shí)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(hào)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(hào)之間的關(guān)系，還可提供系統(tǒng)內(nèi)部變量的情況。離散時(shí)間系統(tǒng)還可分成線性和非線性兩種。同時(shí)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(duì)于多輸入、多輸出系

7、統(tǒng)，這種方法有其優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的求解，大體上可分為時(shí)間域方法和變換域方法。前者直接分析作為時(shí)間變量的輸入和輸出信號(hào)之間的關(guān)系，即利用差分方程式研究系統(tǒng)的時(shí)間特性。變換域方法則將時(shí)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(jìn)行計(jì)算較為簡(jiǎn)便，因此應(yīng)用較廣。離散時(shí)間系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于精度高，便于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模集成；重量輕、體積?。混`活，通用性。遲老師準(zhǔn)尊教誨我們要謹(jǐn)記科研的任務(wù)，為實(shí)現(xiàn)科教

8、興國(guó)而努力，遲老師不僅科研能力強(qiáng)，品行也深深感動(dòng)著我們。3通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、電子控制技術(shù)、自動(dòng)控制理論、運(yùn)籌學(xué)、人工智能等)有效地綜合運(yùn)用于交通運(yùn)輸、服務(wù)控制和車輛制造，加強(qiáng)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(yùn)輸系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)(IntelligentTrafficSystemsITS)的前身是智能車輛道路系統(tǒng)(IntelligentVehicleHighwaySystemI

9、VHS)。智能交通系統(tǒng)將先進(jìn)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(jì)算機(jī)技術(shù)等有效地綜合運(yùn)用于整個(gè)交通運(yùn)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(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合運(yùn)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(jī)場(chǎng)、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(yùn)營(yíng)車輛調(diào)度管理系統(tǒng)，機(jī)動(dòng)車自動(dòng)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(dāng)完備和成熟，其次美國(guó)

10、、歐洲等地區(qū)也普遍應(yīng)用。中國(guó)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(jìn)的智能交通系統(tǒng)其中，北京建立了道路交通控制、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(tái)、物流信息平臺(tái)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(yùn)輸行業(yè)得到越來(lái)越廣泛的運(yùn)用。目前的中國(guó)ITS體系框架(第二版)的基本情況如下:用戶服務(wù)包括9個(gè)服務(wù)領(lǐng)域、47項(xiàng)服務(wù)

11、、179項(xiàng)子服務(wù)邏輯框架包括10個(gè)功能領(lǐng)域、57項(xiàng)功能、101項(xiàng)子功能、406個(gè)過(guò)程、161張數(shù)據(jù)流圖物理框架包括10個(gè)系統(tǒng)、38個(gè)子系統(tǒng)、150個(gè)系統(tǒng)模塊、51張物理框架流圖應(yīng)用系統(tǒng)包括58個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)。2016年11月22日，丁峰老師的《最小二乘辨識(shí)方法與論文寫作》的報(bào)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(guò)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(jiǎn)便地求得未知的數(shù)

12、據(jù)，并使得這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)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(wèn)題也可通過(guò)最小化能量或最大化熵用最小二乘法來(lái)表達(dá)。對(duì)給定數(shù)據(jù)點(diǎn)(Xi，Yi)(i=01，…，m），在取定的函數(shù)類Φ中，求p(x）∈Φ，使誤差的平方和E^2最小，E^2=∑[p(Xi)Yi]^2。從幾何意義上講，就是尋求與給定點(diǎn)(Xi，Yi)(i=01，…，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

13、合函數(shù)p(x）的方法稱為曲線擬合的最小二乘法?？偠灾?，演講者們的講解條理清楚、生動(dòng)有序，時(shí)常舉一些實(shí)例，讓講的內(nèi)容深入清楚，滲透人心，我們大家都被深深的吸引住了。通過(guò)老師們的講座，使我能初步領(lǐng)略了專家的一種思想以及思維方式，接觸到平時(shí)一般接觸不到的更深層次的理論知識(shí)和更前端的知識(shí)發(fā)展概況，提升了我們的專業(yè)技能，拓寬了我們的視野，使我們受益良多，真心的感謝那些為我們盡心盡力做出精彩講座的老師和專家們！雖然講座活動(dòng)已經(jīng)過(guò)去好長(zhǎng)時(shí)間，但是我