报告主题：正则化系统辨识

主讲人：陈天石教授（香港中文大学（深圳））

主持人：刘兆波

时间：2025年3月11日周二15：00

地点：深圳大学致知楼706

嘉宾简介：

陈天石于2008年12月获香港中文大学自动化与计算机辅助工程博士学位。在2009年4月至2015年12月期间，他在瑞典林雪平大学电气工程系自动控制组工作，先任博士后，后任（自2011年4月开始）助理教授。他现在是香港中文大学（深圳）的教授。

他的研究兴趣主要集中在系统辨识和数据驱动控制的人工智能方法，高效算法和理论的研究，包括但不限于深度学习方法，贝叶斯推理方法，核方法和正则化方法。他发表了100多篇论文，包括IFAC自动化学报（IFAC Automatica）和IEEE自动控制汇刊（IEEE Transactions on Automatic Control）上的35篇论文，其中包含1篇综述论文和18篇regular/full类型的论文。他在瑞典、欧洲和中国参与了若干科研项目，作为项目负责人，他迄今为止获得的研究资助总额为1000万元人民币+360万瑞典克朗。

他担任了若干期刊和会议的编委，包括：

 IFAC自动化学报（IFAC Automatica）的编委（2017年1月至今），

 IEEE自动控制汇刊（IEEE Transactions on Automatic Control）的编委（2023年10月至2026年12月），

系统与控制快报（Systems & Control Letters）的编委（2017年1月至2020年12月），

 IEEE自动控制系统协会会议编委会（IEEE CSS Conference Editorial Board）的编委（2016年7月至2019年8月）。

他获得了多项研究和教学奖项，包括：

2015年入选中国海外高层次青年人才计划，

2020年香港中文大学（深圳）校长学者奖，

2021-2024年世界前2%顶尖科学家，

2021年香港中文大学（深圳）校长模范教学奖，

2022年广东省一流本科课程，

2022年深圳市优秀教师奖。

他是2021年在意大利帕多瓦举行的第19届IFAC系统辨识会议的四位大会报告人之一，是正则化系统辨识第一本专著《正则化系统辨识-从数据中学习动态模型》一书的合著者。

报告摘要：

系统辨识是研究基于观测到的输入输出信号构建动态系统数学模型的一个研究领域，其不但是控制理论中的一个重要研究方向，也是控制工程中的一项基本技术。然而，系统辨识在很大程度上一直坚持最大似然（或相关）方法为框架，为了应对日益增长的需求，需要吸收其他领域新技术的精髓，推动系统辨识的方法、算法和理论的进一步发展。在过去十几年中，系统辨识领域的一项主要进展是所谓的正则化系统辨识。正则化方法在统计、机器学习和人工智能中被广泛用于处理偏差-方差权衡和诱导稀疏性。研究表明，正则化方法在系统辨识中的模型估计和寻找稀疏解的问题上可以优于经典方法。本次报告的目的是介绍正则化系统辨识的基本思想。