第六届计算机工程与应用国际学术会议(ICCEA 2025)

会议时间：
2025年4月25-27日

会议地点：
中国杭州

检索机构：
EI,Scopus

- 关于 ICCEA 2025-

欢迎来到 2025 第六届计算机工程与应用国际会议（ICCEA 2025）官方网站。

2025第六届计算机工程与应用国际学术会议（ICCEA 2025）将于2025年4月25-27日在中国杭州召开。ICCEA 2025 是一项专注于计算机工程和应用的重大学术活动。该会议旨在为来自世界各地的学者、研究人员、工程师和行业专业人士提供一个平台，以分享他们最新的研究成果、经验和创新理念。参与者将有机会聆听和参与高质量的学术报告、技术报告和小组讨论，以促进学术界和工业界之间的知识传播和技术创新，并促进计算机工程和应用的发展。欢迎对这些领域感兴趣的专家学者参加会议，并为会议贡献他们的智慧和经验。

出版

所有受邀和投稿的论文，即被录用的论文，都将出版，以纳入会议论文集，并符合会议范围和质量要求，并提交给 EI Compendex 和 Scopus 进行索引。所有会议论文集论文不能少于 4 页。

邀请嘉宾

马建国教授

IEEE Fellow

中原技术大学

中国

个人简介：马建国 1977 年考入兰州大学，1982 年毕业，获得无线电物理学士学位。1996 年，他在德国杜伊斯堡-埃森大学获得电子工程博士学位，并在加拿大完成博士后研究。1997 年至 2005 年，他在新加坡南洋理工大学（NTU）担任助理教授和副教授。在此期间，他还担任了 NTU 集成电路研究中心的主任。2006 年初，他回到中国从事专门的研究工作。迄今为止，他在研究领域发表了 237 篇 SCI 期刊文章、两本英文书籍和两本中文专著。主持国家重大科技专项03项目、国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划（原973计划）和科技部国际合作项目等多项国家科技项目。此外，他还担任 IEEE 论文集（2013.1-2018.12）的编辑，并且是第一位担任 IEEE Microwave and Wireless Components Letters 副主编的亚洲学者（2003.1-2005.12）。自 2018 年以来，他还担任 IEEE Microwave Magazine 的副主编。他是 IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques 成立近 70 年来第一位来自美国和欧洲以外的学者。

马教授担任第一作者的工作《高带宽小型化微波通信集成电路的设计方法》获得中国通信学会技术发明奖一等奖。自 2019 年以来，他作为第一发明人获得了 53 项国际专利和 80 项中国发明专利。此外，马教授曾在多个学术机构担任关键职务。曾任天津大学电子与信息工程学院院长，浙江大学集成电路学院副院长，浙江实验室智能芯片与器件研究中心（Research Center for Novel Computing Sensing and Intelligent Processing）主任。2024 年 4 月加入河南电子科技大学（中原工业大学）。

演讲题目：物联网与智能制造

摘要：我对物联网（IoT）的定义是“让 othings 说话”。物联网有许多应用，但没有一个像它在制造业中的应用那样重要和紧迫。因此，不幸的是，物联网在国外一直比国内更受欢迎。这是因为制造业是一个国家经济发展和可持续生存的基石，工业过程迫切需要“说话”，产品的制造过程迫切需要“说话”，产品的整个生命周期状态也迫切需要“说话”！这些方面构成了工业 4.0 或工业智能化和智能制造的核心。此外，智能制造在国外的普及程度远远超过国内。本报告使用事实来探讨我国是否仍然有资格成为“制造业强国”。顺便说一句：它指出我国发表的科学论文数量少得可怜，突出了大幅增加出版物的必要性。

潘天宏教授

IEEE 高级会员

中国安徽大学

个人简介：他的研究兴趣包括多模型方法及其应用、机器学习、虚拟计量、预测控制以及运行到运行控制理论和实践。

演讲题目：半导体制造过程的 Run-to-Run Control

摘要：半导体晶片制造工艺是一个典型的批处理过程，具有多个变量和广泛的操作条件。随着制造技术的发展，对设备的利用提出了更高的要求。因此，同一台机器可以同时制造不同规格的晶圆，相同规格的产品可能会出现在不同的机器上，即混合产品工艺。对这一过程控制问题的研究也受到了大量学者的关注。在过去的三十年里，Run-to-Run （R2R）控制理论取得了重大发展。本报告从高混合产品过程中的优化控制、扰动状态估计和测量延迟补偿的角度，总结分析了 JADE、ANOVA、G&P-EWMA、d-EWMA 协同设计、ESO-EWMA 和 DRL-EWMA 等几个重要策略。

谢磊教授

IEEE 高级会员

中国浙江大学

个人简介：谢磊教授于 2000 年获得学士学位，并于 2005 年获得博士学位。2005 年至 2006 年，他在柏林工业大学担任博士后研究员。2005 年至 2008 年，他担任助理教授，目前担任浙江大学控制科学与工程系正教授。他的研究工作成果是在国际知名期刊和会议上发表了 90 多篇文章，出版了 3 个书籍章节，并出版了一本应用多元统计和建模领域的书籍。他的研究兴趣集中在统计学和系统控制理论的跨学科领域。

演讲题目：工业预测控制系统的协同控制与优化

摘要：本报告简要综述了工业预测控制系统协同控制与优化的研究现状和现状。首先，挖掘复杂过程系统中的关联知识和动态特性，形成数据驱动的因果分析耦合建模方法，有助于建立良好的设计与合理的设备关联关系，解决了传统优化集成问题中过程设计与控制优化链接模型脱节、连接不足、计算效率低等问题。随后，从实际生产情况出发，考虑各设备生产过程性能指标之间的决策状态层次问题，基于撤退机制设计合理的在线水平调整策略，以合理协调和平衡各子系统的参数指标。此外，考虑到在全局约束存在的情况下多个子系统稳态协调的复杂问题，提出了一种基于人为参数和奇异值分解的协同控制策略，该策略可以在保证终端集可行性的同时，实现多设备、多级全局约束条件下的协同控制。最后，从优化策略的角度，系统分析了影响过程设计和控制的不确定性因素，提出了一种基于极值搜索的实时优化与控制集成方法，以补偿优化控制周期的差异，提高了不确定环境下集成优化设计决策的灵活性和可信度。

刘金峰教授

加拿大阿尔伯塔大学

个人简介：Jinfeng Liu 教授就职于阿尔伯塔大学化学与材料工程系。他在加州大学洛杉矶分校（UCLA）获得化学工程博士学位，在浙江大学获得硕士和学士学位。刘教授的研究兴趣在于过程系统和控制工程。他与人合著了 3 本书，发表了 200 多篇期刊和会议论文，并编辑了一些特刊。刘教授目前担任 IChemE 期刊 Digital Chemical Engineering 的主编。他还担任其他几份期刊的副主编，包括 IFAC Journal of Process Control、Control Engineering Practice、International Journal of Systems Science 和 MDPI 期刊 Mathematics。

演讲题目：通过闭环灌溉实现农业用水可持续性

摘要：世界经济论坛一直将确保水和粮食安全的挑战视为最重要的全球风险之一。农业约占世界淡水消耗量的 70%。然而，平均灌溉用水效率较低，估计约为 50% 至 60%。这种低效率主要是由于当前灌溉策略的开环性质，在确定灌溉量和时间时，该策略没有考虑实时田间条件，例如土壤水分。从系统工程的角度来看，提高用水效率需要闭合决策支持循环并形成精确灌溉的闭环系统。这涉及使用传感器收集实时田间信息，然后将这些信息反馈给控制算法以计算最佳灌溉命令。事实证明，在受控环境下，闭环灌溉可以为温室和苗圃带来显著的节水和经济效益。然而，目前尚不清楚闭环灌溉是否能在大规模灌溉农业中实现相同的好处，因为大规模灌溉农业受到天气和传感条件等重大不确定性的影响。

为了实现闭环灌溉系统，使用土壤湿度传感器、蒸散量计和热像仪等各种传感仪器来收集有关土壤湿度、温度和其他因素的实时现场信息。然后将这些信息融合在一起以估计整个油田的状况，并将其反馈给控制系统。控制系统根据田间模型、估计的田间条件、当地天气预报和其他预先指定的灌溉要求，计算出未来几小时或一天的最佳灌溉命令。然而，由于非线性、不确定性和田地面积大，为大规模农田实施这样的系统带来了重大挑战。我们一直致力于通过开发田间建模、土壤水分估算、灌溉调度和控制技术，实现大面积田地的闭环灌溉系统。在这次演讲中，我将分享我们在这段旅程中的成就和经验教训。

袁晓峰教授

中国中南大学

个人简介：袁晓峰分别于 2011 年和 2016 年获得中国杭州浙江大学控制科学与工程系的工程学士和博士学位。2014 年 11 月至 2015 年 5 月，他是加拿大阿尔伯塔大学化学与材料工程系的访问学者。他目前是中南大学自动化学院的教授。他的研究兴趣包括深度学习和人工智能、工业物联网、过程数据分析等。他是 IFAC Industry Commettee、IFAC TC 1.1 等的成员。他还担任 IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE Sensors Journal 等的副主编。

演讲题目：边云协同框架下的工业大数据分析与系统

摘要：工业物联网（IIoT）对于实现工业智能具有重要意义。构建大数据智能分析技术和平台，实现数据互联和高效的业务协作，是 IIoT 的核心组成部分。目前，IIoT 的大数据分析与应用面临数据分析能力不足、边云协同时延高等挑战。本报告将介绍我们课题组在边云协同框架下的大数据分析和系统的最新工作。主要涵盖基于边缘开发套件和云服务器的边云一体化硬件平台、数据/参数/推理三效的高效边云协同框架、复杂工业数据处理的深度学习算法、边云工业大数据的智能分析软件平台。

Pietro S. Oliveto 教授

中国南方科技大学

个人简介：Pietro Oliveto 于 2005 年获得意大利卡塔尼亚大学计算机科学荣誉学位，并于 2009 年获得英国伯明翰大学博士学位。他的学术旅程获得了多项享有盛誉的奖学金，包括伯明翰大学的 EPSRC 博士+奖学金（2009-2010 年）和 EPSRC 博士后奖学金（2010-2013 年），随后在谢菲尔德大学获得校长奖学金（2013-2016 年）和 EPSRC 早期职业奖学金（2015-2020 年）。在加入南科大之前，他曾担任谢菲尔德大学计算机科学系算法系主任。

Oliveto 教授的主要研究重点是仿生计算技术的性能分析，尤其是时间复杂度。这些技术包括进化算法、遗传编程、人工免疫系统、超启发式和算法配置。目前，他正在南科大牵头建立人工智能理论实验室。

他对学术界的贡献不仅限于研究，他还为《计算机科学与技术》、《进化计算》、《理论计算机科学》、《IEEE 进化计算汇刊》和《算法》等期刊担任客座编辑特刊。他还于 2015 年至 2021 年共同主持了 IEEE 计算智能基础研讨会（FOCI），并担任 ACM 遗传算法基础会议（FOGA 2021）的联合项目主席。此外，他还担任过 GECCO 2022 和 GECCO 2023 的理论专题联合主席。Oliveto 教授是随机搜索启发式理论（ThRaSH）年度研讨会指导委员会的成员，曾担任 COST Action ImAppNIO 基准工作组的负责人，是 EPSRC 同行评审学院的成员，并担任 IEEE Transactions on Evolutionary Computation 的副主编。

演讲标题：性进化的计算复杂性分析，用于为 AI 设计更好的通用算法

摘要：现代人工智能和机器学习技术的核心是大类通用优化算法，其灵感来自达尔文进化论的模型。在本次演讲中，我们将展示此类算法的基础计算复杂性分析如何导致对其行为和性能的理解。这种理解反过来又允许就如何设置其许多参数以及如何改进算法以在更短的时间内获得更好的解决方案做出明智的决策。我们提供了两个具体的例子，说明这种分析如何导致对如何设计受性进化启发的算法（使用种群和重组）以及如何设置它们的参数，以便它们在爬山单峰函数和逃避局部最优值方面能够大大优于单轨迹和仅突变（无性恋）的对应物。在演讲的最后，我们通过介绍实验结果来结束演讲，这些结果证实了所设计算法的优越性，这些算法已被证明用于具有重要结构的基准函数，适用于实际应用中的经典组合优化问题。

征文

2025 第六届计算机工程与应用国际会议为展示计算机工程与应用领域的新进展和研究成果提供了一个首屈一指的论坛。该会议将汇集来自世界各地的相关领域的领先研究人员、社会工作者和科学家。

提交的主题包括但不限于：

1. 计算机科学与工程

2. 应用技术

3. 信息科学

4. 工业工程

5. 电子工程

6. 软件工程

7. 软件工程

8. 智能系统

9. 图像处理