经信息处理与自动化技术重中之重学科邀请，中国著名系统与控制学家陈翰馥院士专程来我院，与10月18日为我院师生做关于系统控制和函数求根问题的学术报告。

    陈翰馥院士从系统控制的参数估计问题入手，把参数估计转化为求未知回归函数的的根，这样就能把在系统控制、信号处理等领域中许多看起来与求根无关的问题，用随机逼近方法来求解，并介绍了随机逼近RM-算法、扩展截尾的随机逼近算法。接着，陈院士列举系统控制和信号处理中一些诸如一大类分块非线性系统的辨识、非线性迭代学习控制等重要问题，如何使用随机逼近方法得到了解决。最后，以辨识ARMA过程为例，陈院士展示如何用随机逼近方法递推地给出系数阵的强一致性估计。

陈翰馥院士，中国著名系统与控制学家，中科院系统科学研究所所长，原中国自动化学会理事长，1993年当选为中国科学院院士，1996年当选为IEEE Fellow，2005年当选为第三世界科学院院士。陈院士研究领域包括随机系统的辨识、适应控制、参数及状态估计、随机逼近和优化及其对系统控制、信号处理等领域的应用。发表期刊论文150余篇，专著7本。陈院士发现的辨识算法收敛性条件，被国外专著称为“陈氏条件”。他关于同时使控制和估计最优的论文，被国外同行专家称为1984至1986年间适应控制领域的“最重要的论文”之一。与合作者给出了自校正跟踪器收敛性和最优性的严格证明，被国际控制界称为重大贡献。陈翰馥院士1987年及1997年两次获国家自然科学三等奖，1999年获中科院自然科学一等奖。