大会专题研讨会1

科学中的系统学

主持人：狄增如 (北京师范大学)

主讲人：贾 韬 教授 (西南大学)

     侯臣平 教授 (国防科技大学）

        弭元元 教授 (重庆大学)

    顾长贵 教授 (上海理工大学)

   李金海 教授 (昆明理工大学)

题目：科学引用中涌现的东方与西方

摘要：记录科研活动的“学术大数据”，为定量地分析科学的产出和回报创造出了前所未有的机遇。数据科学、网络科学，以及人工智能方面的同步发展，为理解数以百万计的数据点提供了强有力的工具和技术。这些条件催生了以“科学”为研究对象的交叉研究，形成了以系统为研究视角，以数据驱动，以规律和演化机制为探索目标的研究范式。本报告中，我们将利用Web of Science上的超过3000万篇论文以及它们之间超过5亿条的引用关系，揭示国际科学版图中的“东方-西方”分级现象，探讨其可能对国际科研奖项带来的影响，分析其时间演化规律以及中国的科研产出在其中的重要作用。

个人简历

贾韬 西南大学信息化建设办公室主任，计算机与信息科学学院教授。2004年获得南京大学物理专业学士学位，2004年至2011年于美国弗吉尼亚理工大学（Virginia Tech）分别获得工业与系统工程专业硕士学位、物理专业硕士和博士学位。2011年至2015年分别在美国东北大学（Northeastern University）和美国伦斯勒理工大学（Rensselaer Polytechnic Institute）从事博士后研究。贾韬研究方向集中于数据科学和复杂网络，以第一作者（兼共同通讯作者）在《Nature Human Behaviour》、《Nature Communications》、《Physical Review Letters》等学术期刊发表工作。2011年获得了国家留学基金委颁发的2010年度国家优秀自费留学生奖学金。2015年获国家人才计划青年项目。

题目：面向开放场景的自适应机器学习

摘要：人工智能在各个领域有着广泛而深入的应用。自适应学习是一种主动应对开放环境带来变化的机器学习新范式。本报告从人工智能视角，把自适应学习看作是模拟人类思考和解决开放环境下复杂问题的结构化求解模式，主要介绍课题组在自适应学习认知机理揭示、表征机制发现、建模方法构造等方面一些初步尝试。最后，对该研究方向进行了简单的总结和展望。

个人简历

侯臣平 国防科技大学教授，博士生导师。主要从事人工智能基础方面的研究工作，在自适应学习理论与应用等方面取得了系列研究成果，并成功应用于军事领域。近年来，在IEEE TPAMI等国内外著名刊物和会议上以第一/通讯作者发表学术论文100余篇（包括IEEE/ACM汇刊长文30余篇），担任ICML、IJCAI、AAAI等会议的AC/SPC/PC等，是Neurocomputing等SCI期刊的编委，多篇论文进入ESI各层次高被引论文。担任军科委基础加强重点项目首席，主持科技创新2030重大项目课题、国家自然科学基金、国防973专题等15项项目。获省部级一等奖1项，获国家优秀青年科学基金、湖南省杰出青年科学基金，享受军队专业技术岗位二类津贴等。

题目：工作记忆相关的神经计算机制研究

摘要：Working memory refers to the phenomenon that the brain can store and manipulate input information temporally, in order to carry out certain cognitive functions. The neural mechanism underlying working memory has been debated constantly in the field. The synapse-based theory proposes that rather than relying on persistent neuronal firings, the temporally facilitated synaptic strengths due to short-term synaptic plasticity (STP) can carry the memory trace of inputs and thus support working memory. In this talk, I will introduce the neural mechanism of information storage and manipulation for working memory with the STP-based theory.

个人简历

弭元元 重庆大学医学院神经智能研究中心教授。2012年于北京师范大学获得理论物理专业博士学位，并先后在以色列Weizmann Institute of Science和美国Columbia University做博士后。研究方向为计算神经科学。专注于采用数理建模等系统科学方法研究脑在网络层面处理动态信息的一般性原理，包括工作记忆的容量与调控、时空信息的网络编码等；并基于此发展了类脑运动模式的快速识别算法、运动目标的预测追踪算法等。合作指导的课题获得《首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛》总决赛一等奖（2017年）。以第一或通讯（含共同）在神经科学领域刊物Neuron, PNAS, Progress in Neurobiology等，和人工智能领域的国际会议NeurIPS，Neural Networks等，发表论文20余篇。获得国家自然科学基金委交叉学部优秀青年基金，北京市科技新星等项目的支持。

题目：生物节律中的同步现象

摘要：地球上的生物受自然光的周期驱动都能显示出精确的24小时周期。即使在没有周期光照的情况下，生物也能显示出接近24小时的周期，这说明在生物体内有一个内源性时钟在控制着体内节律。在哺乳动物体内， 这一内源性时钟位于脑内视交叉上核（主时钟）。同步对节律的形成和调控至关重要。将报告生物节律在不同空间尺度下（时钟基因层次、神经元层次、主时钟网络层次、动物社会网络层次等）涌现出的同步现象。

个人简历

顾长贵 上海理工大学管理学院教授，博士生导师，系统科学系主任，系统科学与工程专业负责人。2011年12月获得华东师范大学理论物理博士学位，2012.4-2014.12在荷兰莱顿大学医学院从事博士后工作。研究领域为复杂系统理论及其在具体领域的应用，包含时间生物学等。以第一作者或者通讯作者在PNAS、New Journal of Physics、Physical Review E、Chaos、Journal of Biological Rhythms等期刊发表SCI论文六十余篇，相关研究成果被《纽约时报》、美国物理联合会主页等报道。主持国家自然科学面上项目两项、青年项目一项。获得上海市首届青年东方学者称号。目前担任中国系统工程学会系统理论专业委员会委员和上海市非线性科学研究会理事。已培养系统科学博士生四名。

题目：概念认知系统的不确定性研究

摘要：概念认知学习是数据科学和人工智能领域中的热点问题。概念泛化性能是评价概念认知系统学习结果优劣的核心指标。然而，现实中概念认知系统存在各种不确定性，如数据缺失、数据具有模糊性、属性识别过程呈现随机性、认知主体遗忘信息不确定等。这些情况处理不好，会弱化概念认知系统的概念泛化性能。因此，概念认知系统的不确定性研究是一个重要的课题。

本报告从概念泛化的角度介绍概念认知系统的不确定性研究进展，包括渐进式概念认知系统、模糊概念认知系统、随机概念认知过程建模、不完备图网络数据的概念认知学习等，对该领域存在的问题进行梳理，并给出一些研究建议。

个人简历

李金海 昆明理工大学数据科学研究中心副主任，教授，博士生导师，西北农林科技大学客座教授，云南省中青年学术和技术带头人，云南省高层次人才计划青年拔尖人才，兼任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员、知识工程与分布智能专委会常务委员、人工智能基础专委会委员，CCF B类期刊International Journal of Approximate Reasoning领域编辑，SCI期刊International Journal of Machine Learning and Cybernetics、Journal of Intelligent and Fuzzy System副编辑，Mathematics编委。主要研究兴趣为大数据环境下的数据挖掘技术、概念认知学习、智能系统分析与集成。主持国家自然科学基金4项（含子项目）。在国际期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、Pattern Recognition，以及国内一级学报《计算机学报》《软件学报》《电子学报》等发表学术论文40余篇，SCI引用3000余次，曾获陕西省优秀博士学位论文。

大会专题研讨会2

系统科学发展展望

主持人：洪奕光 (同济大学)

主讲人：韩战钢 教授 (北京师范大学)

虞文武 教授 (东南大学)

林  伟 教授 (复旦大学)

刘志新 教授 (中科院数学与系统科学研究院)

题目：集群行为的order-disorder

摘要：生物集群行为中有很多奇妙现象。我们试图寻找集群行为底层的普适规律。本研究报告了一系列集群行为中观测到的有序-无序交互、并存的特性。

实验表明，蚁群在静息态与恐慌疏散态间转换，在随机漫步与攻击状态间切换；鱼群在有序与动态无序间切换；集群行为模型也展现不仅有有序与动态无序间的切换，还有有序与淬火无序态间的切换。我们甚至利用机器学习，进行相变的识别与类型划分。

我们从实验和模型方法出发研究其长程关联和近邻界特性。观测与研究蚁群群体数量与群体反应时间的长程关联与尺度无关规律，以及蚁群攻击自由程的尺度无关规律。系统处于近邻界态，为对于集群系统的深刻认识与集群系统的调控都提供了全新的视角。

个人简历

韩战钢 北京师范大学系统科学学院教授，副院长，校系统分析与集成实验室主任，国务院学位办系统科学评议组成员，联合国教科文组织复杂系统数字校园(UNESCO-UniTween-CS-DC)副主席、亚洲区主席。

    他现在的科学研究集中于演化算法与群体智能；通过实验和模型方法研究蚁群、鱼群和机器人群体的集群行为(collective behavior)；以蚁群和鱼群为科学观测对象，通过机器人群体实现仿生控制；研究包括几类群体的集群行为中信息获取、传播和对集群行为的影响，对称破缺(symmetry breaking)的出现与机制分析，系统处于临界态的实验设计、观测与机制分析，系统追逃行为研究，机器人系统自组织行为实现，机器人系统处于临界态的工程实现。

题目：打造系统科学优势学科-应用转型校企共建探讨

摘要：本报告先简单回顾系统科学的发展起源与多学科交叉优势特色，接着针对信息产业国家重大战略需求中前瞻性、关键性科学问题与核心技术，探讨打造国际一流水平的系统科学中心平台。重点提出发展系统科学应用转型，服务我省产业和社会经济重点领域的理论-应用复合型高技能人才，主要面向未来通信、双碳、物联网、人工智能、智能电网、大数据、生命健康等重点行业和产业链，与华为等共建校企“东南大学-华为系统科学应用转型优势学科”合作平台，全面在人才培养、科学研究、队伍建设、研发平台等方面打造中国特色系统科学转型方向。

个人简历

虞文武 东南大学首席教授（二级）、博士生导师，入选教育部长江学者、青年长江、国家“万人计划”青年拔尖人才、国家优秀青年科学基金获得者；东南大学校学术委员会委员、江苏省网络群体智能重点实验室常务副主任、复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室副主任、江苏国家应用数学（东南大学）中心常务副主任、网络通信与安全紫金山实验室数理基础研究中心课题负责人、华为-东南大学网络群体智能联合创新实验室主任；2014-2022连续九次入选科睿唯安/原汤森路透全球高引科学家（工程学）。

主要从事网络群体智能分布式协同分析、控制、优化、学习等相关研究，出版合编书1部、专著2部，教材1章节，发表IEEE汇刊文章100余篇；Google和SCI引用过2万次，SCI H指数60；30篇ESI高被引论文(学科前1%)；相关研发核心技术支撑人工智能新兴产业的无人系统、智能电网、智能交通、大数据、智慧城市等领域。主持国家科技部重点研发计划项目、基金委重点、教育部、国家部委重大专项、华为公司、国网公司等多项科技项目。相关成果获国家自然科学二等奖1项，省科学技术奖/自然科学奖一等奖2项及国家一级学会科学技术奖一等奖1项等奖项；曾任IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Trans. Industrial Informatics、IEEE Trans. Circuits and Systems II、中国科学信息科学、中国科学技术科学、自动化学报、智能科学与技术等杂志编委。

题目：当机器学习遇见复杂系统

摘要：最近关于人工智能以及机器学习的研究非常受到关注，其中“如何利用机器学习的诸多框架来对复杂复杂系统实现有效的重构、预测、调控”是一个重要的研究领域。我们将回顾一些典型的机器学习与复杂动力系统结合的工作，也将介绍最近的一些进展，同时也会进一步展望其中一些有趣的、亟待解决的问题，并对这个领域的发展路径提出一些前瞻性的建议。

个人简历

林伟 复旦大学特聘教授，博导。致力于生物数学、复杂系统理论、人工智能数学理论及交叉应用。获国家杰出青年基金、国家重点研发计划重点项目、上海市教委自然科学重大项目等。任复旦智能复杂体系实验室主任，上海数学中心双聘教授，国家实验室双聘研究员。获选IEEE高级会员，ICCM最佳论文奖、上海市自然科学一等奖、上海市五一劳动奖章等。是中国数学会生物数学专委会副主任委员，上海非线性科学研究会副理事长、秘书长，上海市住建委智慧城市专委会副主任委员，还担任非线性科学领域重要学术期刊Chaos，CSF，IJBC以及综合学术期刊Research的编辑工作。

题目：数字化社会感知和疏导的智能方法

摘要：信息技术的快速发展使得数字化社会呈现“信息-物理-社会”系统强耦合的特征，社会风险具有源头多、传播速度快、波及面广、冲击力强等复杂特征。控制论自诞生以来在推动工程领域的发展和进步中起着重要的作用。如何将调控工程系统的理论和方法与数字化社会风险的识别和疏导相结合极具挑战。本报告将介绍数字化社会风险协同态势感知与预测、数字化社会风险调控与疏导等方面的挑战性问题，并展望相关理论与方法在数字化社会调控的作用。

个人简历

刘志新 中科院数学与系统科学研究院研究员，中科院系统控制重点实验室主任。主要研究方向包括多智能体系统分析、分布式滤波、分布式控制等。主持国家自然科学基金委重大项目、重点支持项目、GF科技创新项目、KJW智创基金等多项科技项目。现担任中国工业与应用数学学会复杂系统与复杂网络专业委员会副主任、中国系统工程学会系统理论专委会副主任、中国自动化学会控制理论专业委员会秘书长等，担任《系统科学与数学》副主编，《Science China Information Sciences》《IEEE Control Systems Letters》等杂志编委，曾获美国工业与应用数学学会的旗舰杂志SIAM Review的SIGEST论文奖，中国自动化学会自然科学一等奖，中国自动化学会青年科学家奖，中国工业与应用数学学会优秀青年学者奖等奖励和荣誉。