报告题目：管理学领域自科和社科项目申报经验分享

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：刘鲁宁（哈尔滨工业大学）

报告时间：2026年4月27日 09:00-11:00

报告地点：经管学院702室

报告摘要：本次讲座聚焦管理学领域自科与社科基金申报，结合申报与评审经验，浅聊管理学领域自科、社科基金申报的差异与要点，分享选题策略、申报书撰写技巧。

报告人简介：

刘鲁宁，哈尔滨工业大学教授，博士生导师，经济与管理学院副院长，国家级青年人才，国家社科基金重大项目首席专家，国家自然科学基金重点项目负责人，黑龙江省哲学社会科学重点实验室主任。近年来共主持国家自然科学基金5项（重点项目、重大研究计划培育项目、面上项目、国际合作与交流项目、青年基金项目），作为首席专家主持国家社科基金重大项目（已结题），发表学术论文150余篇。主要研究方向为：数字政府、智能社会治理、数字经济、数字乡村。

报告题目：System Identification in Complex Networked Systems

报告人：成晓东教授

报告时间：2026年4月30日14:30

报告地点：自动化学院1号楼405会议室

主持人：张康康教授

报告内容简介：In many application domains, including biochemical systems, energy systems, and integrated circuits, extracting governing equations from data is a fundamental challenge that underpins effective control and optimization. Compared with classical system identification, network identification is considerably more demanding: it requires collecting data from large-scale interconnected nodes and constructing dynamical models while accounting for intricate interdependencies and correlations across the network. In this presentation, I will briefly introduce several model identification problems arising in large-scale networked systems. In particular, I will focus on the problem of network identifiability, showing how graph-theoretical tools can serve as a key enabler for characterizing when and how network models can be identified. Finally, I will present a method for allocating external excitation signals in a way that enables accurate identification of complex networked system models.

报告人简介：

成晓东博士，安徽人，现任荷兰瓦赫宁根大学应用数学组助理教授，IEEE高级会员。于2011年和2014年分别在西北工业大学获得学士和硕士学位，于2018年以最高荣誉（cum laude）获得荷兰格罗宁根大学博士学位。2019至2022年间，先后在荷兰埃因霍温理工大学和英国剑桥大学工程系担任博士后研究员。主要研究方向包括系统辨识、模型降阶和数据驱动方法，以及控制理论在农业系统，水和能源中的应用。曾获得2019年IFAC旗舰期刊《Automatica》的优秀论文奖以及2020年《IEEE Transactions on Control Systems Technology》杰出论文奖。