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组合设备是半导体晶圆制造的核心装备,其调度与控制优化是半导体制造领域极具挑战性的课题.Petri网因其强大的建模能力和简约的图形化表达优势,被广泛地应用于组合设备的建模与调度.对基于Petri网的组合设备建模与调度方法进行综述,归纳总结了组合设备的结构类型、晶圆流模式、调度策略及Petri网建模方法,并系统阐述组合设备的7类典型调度问题,包括驻留时间约束、作业时间波动、晶圆重入加工、多品种晶圆加工...
孪生网络跟踪算法在训练阶段多数采用L2正则化,而忽略了网络架构的层次和特点,因此跟踪的鲁棒性较差.针对该问题,提出一种分段式细粒度正则化跟踪(Segmented fine-grained regularization tracking,SFGRT)算法,将孪生网络的正则化划分为滤波器、通道和神经元三个粒度层次.创新性地建立了分段式细粒度正则化模型,分段式可针对不同层次粒度组合,利用组套索构造惩罚函...
针对传统技术难以解决规模化混杂生产线缓冲区容量分配问题(Buffer allocation problem,BAP),提出了一种规模化生产线递阶分解建模并行寻优技术(Hierarchical decomposition modeling parallel optimizing technique of large-scale production lines,HDMPOT).该技术结合混杂生产线系...
叶峰,武汉文理学院信息与计算机学院副教授,历任电子信息工程系教研室主任、系主任等职,时刻铭记教师职责。
周明洋,毕业于中国科技大学复杂网络实验室,研究方向为系统科学和复杂网络,重点研究基础设施网络的级联失效问题和在线社交网络舆情的爆发式传播现象,以及相关推荐系统设计,并进行数学建模和实证分析,为大规模复杂网络的信息传播控制提供指导。加入深圳大学后以第一作者(或通讯)共发表SCI论文超过20篇,中科院一区论文7篇,二区论文4篇,授权专利3项。作为主要作者完成两本编著《大数据计算理论基础》(2017)、...
It is well-known that modern neural networks are vulnerable to adversarial examples. To mitigate this problem, a series of robust learning algorithms have been proposed. However, although the robust t...
反问题和正问题是成对出现的。通常,学术界将已知原因(输入)、过程(模型)而探求结果(输出)的一类问题称为正问题。与此相对应,就有了两种反问题:已知模型、输出求未知输入的“溯源”问题和已知输入、输出来反求模型(或模型参数)的系统辨识问题。在现实社会和人类生活中,反问题无处不在;在关系国家命脉的经济生产和国防军事领域中反问题更是随处可见。例如,与人类健康福祉密切相关的无痛无损伤、在体表进行测量的医学诊...
马叶涵,上海交通大学自动化系助理教授。科研方向:工业物联网;信息物理系统;边缘计算;机器学习。科研项目:主持,国自然基金青年项目,“基于端-边动态分流的工业信息物理系统协同控制及性能优化”,在研;主持,上海市“晨光计划”,“基于边缘计算动态调度的工业控制系统性能优化”,在研;骨干,国自然“未来工业互联网基础理论与关键技术”重大研究计划,“面向多场景端到端性能可控的信息工业互联网架构”,在研;主持,...
龙承念,上海交通大学自动化系博士生导师、教授。研究兴趣主要集中在信息物理系统。主持国家自然科学基金重点、面上和上海市科委“科技创新行动计划”高新技术领域项目等10余项,与中国船舶工业集团、上汽集团、蚂蚁集团等建立了深度的科研合作。
李贤伟,上海交通大学自动化系博士生导师、副教授。研究方向:鲁棒控制理论,网络化控制理论,多智能体控制理论。承担项目:国家自然科学基金面上项目:具有时/空稀疏通信的多智能体输出反馈协同控制研究(2022,54万),上海市自然科学基金面上项目:基于边事件触发机制的多智能体协同控制(2021,20万),国家自然科学基金青年项目:线性多智能体系统的自适应事件触发协同控制(2020,26万)等。
戴文斌,上海交通大学自动化系博士生导师、教授。科研方向工业边缘计算系统建模语言,软件模型工程与代码自动生成。科研项目:2022-2024国家自然基金优秀青年项目(主持),2021-2023科技部重点研发计划-网络协同制造与智慧工厂专项(主持),2020-2023国家自然基金面上项目(主持),2019-2021工信部工业互联网发展专项(参与),2018-2023科技部重点研发计划-面向智能制造的软件...
现存的含未知输入系统的卡尔曼滤波方法假设噪声协方差矩阵已知而且要求系统强可观。针对实际中广泛存在的不精确知道噪声协方差矩阵或系统非强可观的情况,如何在工程应用如机器人定位中实现卡尔曼滤波是一个重要且亟需解决的难题。本报告中,报告人将探讨含未知输入滤波领域的研究现状,并以基于相关性的方法为典型,讨论含未知输入下噪声协方差矩阵的可辨识性问题。如果时间允许,报告人也将探讨其在机器人智能感知与决策方面的一...

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