5月18日，应数学与统计学院邀请，北京航空航天大学李文玲教授做客“牧野格致”讲堂为学院师生作题为“图动态系统滤波”的学术报告，数学与统计学院相关研究领域的教师及研究生参加此次报告。本次报告由数学与统计学院李钧涛教授主持。
李文玲教授的研究围绕图动态系统滤波方法展开，重点解决复杂系统中状态估计与图拓扑矩阵联合估计的挑战。李教授通过图信号建模，将节点和边分别表征为状态值和连接关系，并应用于三维点云运动估计和社交网络分析等场景。其中车辆跟驰模型成为典型范例，通过代数图描述多车动态系统，结合Kalman滤波与ADMM或梯度下降算法实现拓扑矩阵的在线与离线联合估计。针对系统模型随机切换问题，李教授提出交互式多模型估计方法，融合KF-ADMM算法有效降低了车辆跟驰模型中的状态与拓扑估计误差。在隐私保护方面，李教授通过添加噪声平衡隐私参数与估计误差的关系，并以SEIR流行病模型为例制定了隐私参数设置准则。此外，李教授还探索了非线性滤波方法，如多项式滤波和深度学习辅助设计，提出基于牛顿方法的非线性滤波器，利用测量值依赖的增益向量提升性能，并在KITTI数据集的移动机器人实验中验证了其有效性。
报告结束后，李文玲教授与现场师生就图动态系统滤波在智能交通、社交网络分析等领域的应用前景展开深入的讨论和交流。李教授的报告内容丰富，为我校加强数学与智能控制等学科的交叉研究提供了宝贵的思路和方向指引。
专家简介：
李文玲，北京航空航天大学教授、博导，国家级青年人才，IEEE Senior Member，主要研究方向是动态系统滤波、随机优化、机器学习、目标跟踪。发表论文100余篇，授权发明专利12项，出版专著2部，主持国家自然科学基金4项，获吴文俊人工智能自然科学奖二等奖、教育部自然科学奖一等奖、中国电子学会科技进步奖一等奖。担任中国自动化学会智能自动化专委会副主任、中国人工智能学会智能服务专委会副秘书长、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，以及3个SCI期刊编委。
（数学与统计学院 李钧涛）
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