主题一： 信号通过衰落信道后的迭代学习控制方案
主讲：梁承熙
（导师：韦蕴珊）
主题二：面向负载均衡的在网分布式神经网络关键技术研究
主讲：郭振正
（导师：刘外喜）
主题三：带有编解码机制的迭代学习控制
主讲：陈永贤
（导师：韦蕴珊）
主办机构
广州大学电子与通信工程学院
时间安排
2024年12月17日10：30-12：00
地点
黄埔研究院A1栋303教室
为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，广州大学电子与通信工程学院主办的“研途青年说”第87讲于2024年12月17日10：30-12：00在黄埔研究院A1栋303教室举行。本次主讲人为22级研究生梁承熙、郭振正和陈永贤。
梁承熙同学汇报的主题是：信号通过衰落信道后的迭代学习控制方案。他的汇报主要说明了迭代学习控制现实应用过程中可用数据往往涉及大量的不确定性和随机因素，使得精确的跟踪控制变得极具挑战性。现如今网络化设计结构快速实现大大增强了系统灵活性，同时也带来了许多探索性挑战和额外的不确定性。网络结构包含了诸多问题，如信号采样，数据量化，通信延时，数据丢包，信道衰落及功率约束等。其中相对于其他问题而言，信道衰落的控制问题是讨论较少的。
郭振正同学汇报的主题是：带面向负载均衡的在网分布式神经网络关键技术研究。他主要汇报了可编程数据平面智能是6G实现高性能和灵活性的关键。将神经网络模型分布在多个网络设备上可以带来部署更大模型和实现更精确感知的优势。然而，控制平面和数据平面之间的协作是一个挑战。为此，提出了分布式网络内神经网络（DIN3），在控制平面上构建孪生神经网络以优化数据平面上的数据包转发，并通过选择最佳观测节点和时隙实现时空观察网络行为。实验结果表明，DIN3作为负载均衡方案，在数据中心网络工作负载下，相比其他典型负载均衡方案，可以显著缩短流完成时间，有效性分别提高了29%、42%和50%。
陈永贤同学汇报的主题是：带有编解码机制的迭代学习控制。他主要汇报了迭代学习控制在网络控制系统中得到了广泛的应用，解决了时延、丢包、信道衰落等问题。值得注意的是，有限的信道容量的网络控制系统可能会被破坏，由于大量的数据传输造成的通信负担。量化数据是提高网络资源利用率、降低能耗的有效方法。编码解码机制的出现，正好可以解决这个问题。同时还伴随着数据丢失这一问题，可以通过高阶反馈学习律对数据进行补偿和更新，加快系统的收敛速度。
梁承熙
2022级电子与通信工程学院
电子与通信工程专业型硕士
导师：韦蕴珊
主要研究方向：随机迭代学习控制
主要科研成果：《一种永磁直线电机迭代学习控制方法、系统、设备及介质》
郭振正
2022级电子与通信工程学院
电子与通信工程学术型硕士
导师：刘外喜
主要研究方向：在网智能
主要科研成果：SCI在投
陈永贤
2022级电子与通信工程学院
电子与通信工程学术型硕士
导师：韦蕴珊
主要研究方向：迭代学习控制
主要科研成果：EI会议、专利
