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报告人简介

陈增强， 1987年于南开大学数学系数学专业本科毕业，获理学士学位。分别于1990年和1997于南开大学获控制专业硕士及博士学位。从1990年起在南开大学任教。1999年被聘为南开大学教授、博士生导师，现任南开大学机器人与信息自动化研究所副所长。2000年获得上海宝钢教育奖（教师一等奖）, 2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。主要研究领域为模型预测控制、智能优化计算与智能控制、复杂网络建模与分析、多智能体系统控制等。承担过国家863计划课题、国家自然基金课题、省部级课题及国防和企业合作课题20余项；获省部级科技奖4次。在SCI和EI刊物发表论文300多篇，被SCI他人引用3000多次。主要社会学术职务：现为中国仿真学会理事、中国自动化学会数据驱动控制学习与优化专业委员会副主任，中国人工智能学会智能空天专业委员会副主任、中国自动化学会过程控制专业委员会常务委员、中国自动化学会控制理论专业委员会委员、中国工业应用数学学会复杂系统与复杂网络专业委员会委员等。

报告内容介绍

摘要：网络度量是在许多网络探测问题中的直接或者重要辅助手段（如网络的表示、特征化、分类与建模等）。这个报告主要聚焦网络度量与相似性的性质及应用等，涉及定量化图理论，这是图论的一个新的分支，在网络分析与比较中有重要的实用价值。主要内容包括图的结构分析，基于图相似度的网络分析，采用拓扑指标的图的相似度测量，图的不同度量的定义及相互关系，基于图多项式不变集的图特征化等。这些网络度量理论与方法在智能制造网络、交通网络、信息传输网络、化学生物网络、金融网络、社会网络等领域具有重要的应用前景。

学术活动

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复杂网络的度量与相似性研究

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