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  人工智能已成为全世界计算机科学家非常感兴趣的话题。人们也越来越关注计算机化系统能够解释其决策的需求,现实世界中的数据和知识的特点是不确定性。模糊系统可以提供决策支持,既能处理不确定性,又能明确表示不确定知识和推理过程。然而,还不清楚如何评估任何决策支持系统,包括那些以模糊方法为特征的系统,以确定它们的使用是否被允许。


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文章导读

      迭代学习控制是智能控制方法的一种,仅利用系统的输入输出数据以及跟踪目标就能实现对给定轨迹的精确跟踪。之所以能够实现高精度的跟踪效果,在于迭代学习控制充分利用了已有运行批次的经验并逐步加以改进。具体而言,迭代学习控制适用于能够在有限时间内完成某一指定任务并不断重复的系统,例如机械臂搬运、工业批次生产过程等。对这些系统,迭代学习控制可以充分借鉴已完成批次的跟踪经验,并将其用于下一批次的改进过程中。


 

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该综述结合中国自动化科学与技术的发展状况和中国绝大多数大学设有自动化专业的现状, 借鉴自动化科学与技术发展历程中的成功经验, 结合国家社会经济发展和国家安全对自动化系统的未来需求, 以生产制造系统、重要运载工具和人参与的信息物理系统为主要对象, 以自动化系统的发展方向—智能自主控制系统、智能优化决策系统和智能优化决策与控制一体化系统的愿景功能为目标, 以研究实现愿景功能的建模、控制与优化新算法和新的自动化系统的设计方法和实现技术以及结合重大应用领域开展的应用研究为主线, 提出了自动化科学与技术的发展方向, 并结合新兴应用领域对自动化科学与技术的需求与挑战, 提出了未来自动化科学与技术的发展方向.

 

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科学性、创新性和规范性是一份高质量的申请书最基本和重要的特征。具有创新学术思想是申请项目获得资助的根本,这由国家自然科学基金的定位决定;申请书的写作须符合基金指南、基金管理规定和申请书撰写要求。在此基础上,保证申请书的文字表达清楚、逻辑性强, 把研究背景、创新性和意义、研究思路、研究方案等内容有效地传递给评审专家,成为提高申请竞争力的重要因素。

 

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智能交通是自动化领域研究的热点方向之一。欢迎阅读IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica和《自动化学报》近期发表的智能交通文章。 

W. C. Xu, H. B. Zhou, N. Cheng, F. Lyu, W. S. Shi, J. Y. Chen, X. M. Shen, “Internet of vehicles in big data era,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 5, no. 1, pp. 19-35, Jan. 2018.

 

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

Special Issue on Resilient Control in Large-Scale Networked Cyber-Physical Systems

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刘乃军鲁涛蔡莹皓王硕机器人操作技能学习方法综述

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**美国工程院院士Dimitri P. Bertsekas教授: 基于特征的聚合与深度强化学习**


该篇综述介绍了策略迭代的发展,总结近似策略迭代方法相关问题,回顾了基于神经网络的近似策略迭代的核心思想。文中讨论了有限状态下马尔可夫决策问题近似解的策略迭代,提出将深度神经网络的特征提取能力与聚合提供的非线性近似可能性相结合以及策略改进方法的新思路。

 

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本期推荐怀德海荣誉讲座专栏首篇文章--英国诺丁汉大学Jonathan M. Garibaldi 教授撰写的“The Need for Fuzzy AI”,澳大利亚科学院院士Dacheng Tao教授团队关于道路检测的阶段性光学雷达适应算法,以及美国Indiana University-Purdue University Indianapolis、美国Lehigh University、美国Michigan State University

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