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华南理工陈俊龙教授当选顶级期刊IEEETransactionsonCybernetics主编

发布时间:2020-01-22 14:33:36    浏览次数:92    来源:华南理工大学

近日,欧洲科学院院士、中国自动化学会副理事长、华南理工大学计算机科学与工程学院陈俊龙教授当选国际顶级期刊IEEE Transactions on Cybernetics主编 (2020-2022)。

网页截图

IEEE Transactions on Cybernetics期刊创刊于1960年,主要报道人工智能、机器学习、控制论和机器人技术等领域的最新研究进展,及其在控制论领域的推广研究。在前任主编王钧教授的努力下,该期刊当前影响因子为10.387,属于中科院SCI一区TOP期刊,是系统与控制方向与计算机控制论双学科的最顶级期刊。

陈俊龙教授曾担任IEEE SMC学会国际总主席,连续多年担任IEEE Fellow (SMC学会)评审专家委员会主席。在担任IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems期刊主编的六年里,提升期刊影响因子到7.351。该期刊在计算机控制论双学科的顶级期刊排名第二,是中科院计算机类一区期刊。

IEEE全称为Institute of Electrical and Electronics Engineers(电子电气工程师协会),是国际上最大的非营利性专业技术学会,其会员40余万人遍布160多个国家,按领域分为36个技术学会。IEEE SMC学会是其中一个资深学会,已有50多年的历史,并且与中国自动化学会一直保持非常密切的互动。(图文/计算机科学与工程学院 编辑/卢庆雷)

附:陈俊龙教授简介

陈俊龙教授在国际重要学术刊物上发表论文500余篇,其中SCI文章300余篇(200余篇在IEEE Transactions),在Web of Science他人引用10000余次,谷歌学术引用20000多次。2016年获得美国普度大学的杰出电机及计算机工程奖。2018年获IEEE系统人机控制论的最高学术奖——IEEE 诺伯特·维纳奖。2018和2019年连续两年入选科睿唯安全球高被引科学家。

陈俊龙教授在近年来致力于解决深层结构神经网络和学习问题,提出“宽度学习系统”(Broad Learning System,BLS)的网络结构概念。宽度学习系统是基于将映射特征作为RVFLNN输入的思想设计的。此外,该系统可以在新加入数据后以有效和高效的方式更新系统。

BLS的主要应用场景集中在智能控制的环境中进行实时更新学习,譬如在智能家居的环境中更新语音识别、人物识别、物体识别的相关系统,那么BLS也能在其中发挥它的重要优势,甚至成为主流。目前,陈俊龙教授将工作重点放在BLS的算法优化和稳定研究上,除此之外,寻找应用的行业与场景也成为了陈俊龙教授接下来一段时间的工作要点。

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