11月15日下午， 青岛大学首席教授、博士生导师侯忠生教授应数理学院数学系的邀请，在D2-220会议室作了题为《Does R. E. Kalman’s Paradigm Still Works at the Big Data/AI Age?》的学术报告，报告会由数理学院院长杨树国教授主持，学院部分教师和研究生聆听了此次报告。

    侯忠生教授首先介绍了卡尔曼架构下控制方法存在的诸多问题以及典型范式，即精确模型困难与未建模动力学、模型复杂与模型简约、持续激励条件与闭环工作等，以及严谨收敛性证明模式。然后，探讨如何保持原有卡尔曼架构下控制理论与方法的优点，同时又需要解决建模困难与未建模动态这对关键孪生问题的途径；其次，探讨模型可获取时，如何可以不利用模型设计控制器，而是运用“numerical control theory”的思想设计迭代形式的控制器；当模型不可获取时，如何应用数据驱动控制方法来解决问题。再次探讨，后卡尔曼时代的控制理论如何与大数据/AI结合；最后指出后卡尔曼时代的控制理论与方法应该具备的基本能力。报告会后，侯忠生教授耐心解答了师生提出的相关问题。

    此次报告，不仅给学院老师带来了控制科学的前沿概况及相关的研究进展，并结合学院老师的数学背景，给出了如何进行控制理论研究及应用的有益的建议；同时对控制理论与应用感兴趣的本科生和研究生，本次报告会也对他们以后的职业规划和研究方向起到良好的促进作用。

    侯忠生教授简介：

原北京交通大学二级教授、卓越百人计划“领军人才”入选者。现为青岛大学自动化学院首席教授。

中国自动化学会会士；IEEE 高级会员、IFAC "Adaptive and Learning Systems" 技术委员会委员、"Transportation Systems"技术委员会委员。

中国自动化学会“数据驱动控制、学习与优化”专业委员会创始主任。“自动化学报”、“控制理论与应用”、“控制与决策”、“系统科学与数学”编委；曾是IEEE神经元网络与学习系统会刊“基于数据的控制、决策、调度与故障诊断”专刊客座编委； IEEE工业电子学会刊专刊“数据驱动控制与学习系统”责任客座编委。

代表性科研项目：主持国家自然科学基金重点项目3项，国家自然科学基金重大国际合作项目1项。H指数40。

主要学术成果如下：

1、创立并完善了“无模型自适应控制（MFAC）理论”。MFAC内容已经被10部专著作为整章和部分章节引用；已经在160余个不同实际系统中得到应用。

2、提出了系列的交通系统（包括道路和高铁）数据驱动学习预报与控制方法。

3、是迭代学习控制理论研究领域具有国际影响的活跃学者。

4、是数据驱动控制理论研究具有国际影响的领航者之一。