我校拟派离散数学与理论计算机科学研究中心博士生陈光永于2018年8月赴德国开展课题研究，现予以公示。公示期自2018年7月6日至7月12日，如有异议，敬请监督。联系电话：22865273 （对外合作与交流处）
因公出国（境）团组信息公开表（2016年9月18日更新）
团组负责人 | 陈光永 | 学院或部门 | 离散数学与理论计算机科学研究中心 | 学号 | 155410001 | 年级 | 3年级 |
团组其他 成员姓名、 学院或 部门、 职称、职务 | 无 | 出访国家 或地区 | 德国 | 出访任务 （会议中、 英文名称） | 与StevenLiu教授合作，开展“基于核矩阵的柔性系数回归模型及其在风速时序间歇性建模中的应用”的课题研究。 |
具体 日程 安排 | 从2018年8月19日抵境时间至2018年12月14日返回时间，期间于凯泽斯劳滕大学与Steven Liu 教授交流，开展课题的研究。 2018年8月19日至2018年9月18日：讨论研究几类可分离的算法在回归模型的参数估计方面的性能； 2018年9月19日至2018年10月18日：撰写关于几类可分离算法在回归模型的参数估计的性能分析的论文； 2018年10月19日至2018年11月18日：讨论研究基于核矩阵的柔性系数回归模型的稳定性； 2018年11月19日至2018年12月14日：讨论研究利用遗传算法得到稳定的基于核矩阵的柔性系数回归模型。 |
往返航线 | 出行：福州—>上海—>美因河畔法兰克福; 返程：美因河畔法兰克福—>上海—>福州 |
本次出访 经费来源 | （须写明该经费的项目名称和经费卡号，卡号含部门编号和项目编号，编号之间用“—”隔开） 国家自然科学基金 “基于核矩阵的柔性系数回归模型及其在风速时序间歇性建模中的应用研究”， 0030-83417105 | 本次出访 费用估值 （元人民币/团组， 申请人估算） | 70000 |
邀请 单位 简介 | 凯撒斯劳滕工业大学(Technische Universit t Kaiserslautern)位于德国西南部凯撒斯劳滕市，它的前身是马克思故乡特里尔市享有“千年学府”和“德国最美大学”声誉的特里尔大学(Universit t Trier)。凯泽斯劳滕工业大学的科研和教学方向与实践紧密相联，同工业界密切合作，在大学内成立了一系列的研究所，也吸引了一大批的工业企业在大学附近驻扎。德国人工智能科研中心、德国弗劳恩霍夫协会（Fraunhofer-Institut）实验软件工程研究所、工程数学和经济数学研究所与凯泽斯劳滕工业大学合作紧密，并以获得国际声誉。凯泽斯劳滕工业大学还在校内设立了专利信息中心，作为德国专利商标局在莱茵兰-普法尔茨州授权的合作单位，支持对大学的科研成果进行工业转化。 |
注：1）请用计算机填写，提供电子文档及打印文稿各一份。
2）即使是一人出访，也需填写、提交本表。
3）学生填写本表时，请自行将表格中的“职称”均改为“学号”，“职务”均改为“年级”。
4）如不乘坐飞机，“往返航线”一栏则填写往返路线。
附件：邀请函
出访成果报告
单 位：福 州 大 学
出访人员：陈光永
出访国家（地区）： 德国
出访任务：与Steven Liu教授合作，开展“基于核矩阵的柔性系数回归
模型及其在风速时序间歇性建模中的应用”的课题研究
(英文名称：Collaboration with Professor Steven Liu to develop a
"matrix-based flexible coefficient regression model and its application
in intermittent modeling of wind speed timing")
实际出访时间： 2018年 10月 15日至 2018年 12月 15日
出访人所在学院（或部门） | 离散数学与理论计算机科学研究中心 | 领队姓名 | 陈光永 |
出访人员名单（含领队） | 陈光永 |
出访国家（地区） | 德国 | 实际 出访时间 | 2018年 10月 15日 至 2018年 12月 15日 |
实际出访路线 | 去程：福州—>上海（高铁）、上海—>法兰克福（飞机）、法兰克福—>凯泽斯劳滕 返程：凯泽斯劳滕—>法兰克福—>上海—>福州（飞机） |
出访任务 | 与Steven Liu教授合作，开展“基于核矩阵的柔性系数回归模型及其在风速时序间歇性建模中的应用”的课题研究 |
出 访 成 果 报 告 | 本次出访，与StevenLiu教授开展了深入的讨论研究，突破了过往研究中的许多瓶颈，大大开拓了学术研究的视野，取得了丰硕的成果。出访期间主要的日程安排与成果如下： 2018年10月15日至2018年10月31日，与StevenLiu教授讨论研究基于改进的Gram-Schmidt变量投影算法的实现，其结果比利用经典的Gram-Schmidt分解实现的VP算法数值稳定性更好，同时又比利用矩阵奇异值分解和有限差分实现的VP算法更加高效。在此基础上完成论文 “Modified Gram-Schmidt Method Based Variable Projection Algorithm for Separable Nonlinear problems”的写作。 2018年11月1日至2018年11月15日，与StevenLiu教授共同讨论关于系统辨识中可分离非线性最小二乘模型的优化算法的性能。讨论不同算法，包括交替最小二乘算法、联合优化算法、嵌入点迭代算法、VP算法的区别及其联系。得到了嵌入点迭代算法与变量投影算法的等价性，于此得到了变量投影算法的具有直观形式的刻画，这对理解变量投影算法具有重要的意义。 2018年11月16日至2018年11月30日，在StevenLiu教授的指点下，完成了联合优化算法、嵌入点迭代算法以及VP算法收敛性能及其稳定性的分析。同时，构造了数值仿真实验，将VP算法、交替最小二乘算法、联合优化算法用于RBF-AR模型参数估计以及图像去模糊问题，验证了VP算法在稳定性和收敛性方面优于联合优化算法和交替最小二乘算法。 2018年12月1日至2018年12月14日，撰写论文“Insights into algorithms for separable nonlinear least squares problems”并于StevenLiu教授交流论文的写作问题与技巧。 该团组已进行事后公示。（对外处公章） （领队签字） 年 月 日 |
遵守外事纪律情况（含意见和建议等）： |
