（通讯员：喻昕 史晓龙）4月17日上午，应澳门新浦新京5197邀请，华南理工大学张智军教授进行了主题为“变参递归神经网络及其在智能机器人中的应用”的学术报告，本次报告由澳门新浦新京5197代建华院长和肖林副院长主持，科研办组织召开，2020级、2021级和2022级研究生及相关老师参加。

在此次报告中，张智军博士讲述他如何受启发于自然界万事万物随着时间变化是永恒的、绝对的，而静止只是相对的这一自然界基本规律，基于神经动力学方法，设计并提出了变参递归神经网络。张博士设计并推导出了变参递归神经网络的多种形式，从理论上证明了该网络在求解时变问题及机器人运动规划问题时具有超指数收敛的性质。实验表明在解决含噪声问题时，这种模型更可以有效的抑制噪声，比同类方法具有明显的优势。由于现有方法存在只能针对特定类型机器人，且收敛速度慢与鲁棒性弱的局限，该网络模型在针对复杂环境下机器人系统中时变、非线性、欠定、多解问题时能够有效克服该局限，具有求解精度高、误差收敛快和鲁棒性强的优势。在实际系统中，张博士提出的方法可以有效应用于机器人运动规划、自然人机交互及飞行控制器设计及众多方面。

此次学术交流内容丰富、主题新颖、实用性强，老师同学们纷纷表示对此次报告内容深感兴趣，在报告结束后热情地与张博士进行了学术交流，张博士也耐心仔细地解答老师同学们的疑惑。此次学术报告将为信息学院老师和同学们的研究拓宽思路。

主讲人简介：

张智军，华南理工大学教授，博导，国家青年拨尖人才。广油自动化与人工智能研究院院长，科研处副处长。IEEE CIS(计算智能)Guangzhou Chapter主席，IEEE Senior member。华南理工大学仿生智能机器人实验室负责人、华南理工大学宏乾智能人机交互联合实验室负责人、华南理工大学天下谷人工智能与数字农业联合实验室负责人，华南理工大学高层次人才学者，广东省杰青，广东省科技创新青年拔尖人才。长期从事神经网络、机器学习、大数据分析、控制优化、群体无人系统和机器人研究工作。现任中国自动化学会混合智能委员会委员、共融机器人委员会委员、自适应动态规划与强化学习委员会委员、中国图形图像学会视觉感知与计算委员会委员，SCI期刊《Electronics》编委、《Global Journal of Neural Science》执行主编，《International Journal of Robotics and Control》 副主编，国际上20多个SCI专业期刊评审人，中国国家基金委评审专家，广东省高新企业评审专家。国际上首创变参动态学习神经网络，误差收敛律达到超指数级别，是时变系统问题求解领域第一次可证明量化达到该层级;也是第一次实现大噪声强干扰有限时间抑制到零效果的网络模型。用于预测、识别、控制、优化等场景。第一次在国际上提出飞行冗余度机器人概念，并设计研发了样机，首创飞行机器人神经控制器。提出的基于神经动力学的实时自然人机交互方法，解决了机器人实时自然交互问题，提出基于形态学的证券价格预测模型与方法、基于医学影像的深度动态学习检测策略。自主研发移动巡检机器人、护士机器人、多模态极类人情感交互智能机器人、智能飞行机器人、多模态康复辅助轮椅机器人、复杂环境抗疫口罩检测智能机器人等样机，部分成果正在向产业化道路上迈进。

张智军在重要国际期刊(如nature子刊，IEEE汇刊)和会议发表/录用论文100余篇，SCI期刊论文83篇，英文著作2部/章。论文总引用次数2998次，他引1988次。受理发明专利100余项，授权发明专利46项。主持或参与包括国家重点研发项目，国家自然科学基金、横向课题30余项。获IEEE ICAL2011国际会议最佳论文奖1项，ARM2020国际会议最佳论文奖，ISAS2020国际会议最佳分场论文奖，《中国科学》-中国控制会议SCIS-CCC张贴论文提名奖1项，IROS2019国际机器人旗舰会议Workshop Best Poster Award。

编辑：喻昕 史晓龙

一审：崔玉茹

二审：肖林

三审：周劲松