2025信号处理、传感器与智能系统国际会议
发布时间：2024-12-02 点击数：98
2025信号处理、传感器与智能系统国际会议
2025 International Conference on Signal Processing, Sensors and Intelligent Systems (SPSIS 2025)
截稿日期：2025年1月11日
会议地址：西安
IEEE Conference Publishing Services出版，并提交EI Compendex数据库检索
从学术理论层面深入剖析，SPSIS 2025 所涵盖的主题领域广泛且深邃。信号处理作为现代信息科学的关键基石，旨在运用数学算法与模型对各类信号（如音频、视频、生物电信号等）进行采集、变换、分析与合成，以提取有价值的信息或实现特定的功能。例如在通信工程中，信号处理技术能够有效消除噪声干扰，提高信号的传输质量与速率；在医学领域，通过对心电图、脑电图等生物电信号的处理，可以辅助医生进行疾病诊断。传感器则是感知物理世界信息的 “触角”，它能够将诸如温度、压力、光强、位移等物理量转换为电信号或其他可处理的信号形式，为后续的信号处理与智能系统决策提供数据来源。随着微机电系统（MEMS）技术的飞速发展，传感器正朝着小型化、高精度、低功耗的方向不断演进，如智能手机中的加速度传感器、陀螺仪传感器等，为实现各种智能应用（如体感游戏、运动监测等）奠定了基础。智能系统作为融合了人工智能、自动控制、计算机技术等多学科知识的复杂体系，具备自主感知、决策与执行的能力。分布式智能系统则强调多个智能体之间的协同合作与信息共享，通过分布式计算与通信机制，实现对复杂任务的高效处理，例如在智能交通系统中，多辆自动驾驶汽车之间的分布式智能协同，能够有效提高交通流量与安全性。多层次系统注重系统在不同层次（如物理层、数据层、决策层等）的结构与功能设计，以满足复杂系统的多目标需求。智能控制运用先进的控制算法（如模糊控制、神经网络控制等），使智能系统能够根据环境变化自动调整控制策略，实现精准、高效的控制效果。多机器人系统与无人机协调系统则聚焦于多个机器人或无人机之间的协作任务规划、路径规划与资源分配等问题，在军事侦察、物流配送、灾害救援等领域有着广阔的应用前景。
在实际应用维度考量，SPSIS 2025 所关注的重点领域更是紧密贴合现代科技发展的脉搏。自主系统作为智能系统的典型应用形态，涵盖了自动驾驶汽车、自主无人机、自主工业机器人等多个方面。自动驾驶汽车依靠先进的传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）感知周围环境信息，通过强大的信号处理与智能决策系统，实现自主导航、避障、路径规划等功能，有望彻底改变未来的交通出行模式。工业机器人系统在现代制造业中扮演着举足轻重的角色，从汽车制造到电子生产，工业机器人凭借其高精度、高速度、高可靠性的特点，承担着焊接、装配、搬运等繁重且复杂的生产任务，并且随着智能技术的不断融入，工业机器人正逐步实现智能化升级，具备自适应控制、人机协作等新功能。多机器人系统在复杂任务场景下展现出独特的优势，例如在大型建筑施工中，多个机器人协同作业可以提高施工效率与质量；在搜索救援任务中，多机器人团队能够快速搜索大面积区域，提高救援成功率。飞行器作为航空航天领域的核心装备，其设计、制造与控制涉及众多先进技术，从信号处理角度看，飞行器的导航、通信、雷达探测等系统都离不开信号处理技术的支持；从智能系统角度，飞行器的自动驾驶、智能故障诊断等功能也日益完善。水下机器人在海洋探索、海底资源开发、水下工程检测等领域发挥着不可替代的作用，它需要克服水下复杂的环境（如高压、低温、黑暗等），通过特殊的传感器（如声纳传感器、压力传感器等）获取信息，利用智能控制算法实现自主航行与作业。基于传感器的控制则贯穿于上述各个应用领域，通过传感器实时反馈的信息，智能系统能够及时调整控制参数，确保系统稳定、高效运行。
提交的主题包括但不限于：
1.智能控制系统及其优化
遗传算法，模糊控制，决策支持系统，机器学习在控制中的应用，基于知识的系统应用，混合学习系统，分布式控制系统，进化计算与控制，优化算法，软计算，智能控制系统中的软件代理，基于神经网络的控制系统，计划和调度，智能故障检测与诊断，工程应用
2.机器人技术与自动化
图像处理，视觉、识别与重构，机器人设计、开发与控制，控制和监督系统，遥操作机器人与遥操作，车辆控制应用，工业网络与自动化，人机界面，网络机器人学，自治代理，智能交通技术与系统，空间和水下机器人，建模、仿真和体系结构，人机界面，仿人机器人，机器人学的认知方法，移动机器人与智能自主系统，机电一体化系统，虚拟环境、虚拟与增强现实，感知和意识，监视、故障检测和诊断，工程应用
3.信号处理、传感器、系统建模和控制
自适应信号处理与控制，环境监测与控制，信号处理中的优化问题，信号重建，基于计算机和微处理器的控制，实时系统控制，基于信息的控制模型，非线性信号与系统，系统标识，仪表网络和软件，变更检测问题，时频分析，机械、力和触觉传感器，仿生传感器，传感器融合，智能控制组件，系统建模，离散事件系统的建模、分析与控制，混合动力系统的建模、分析与控制，工程应用
4.工业工程、生产和管理
精益企业，供应链与物流工程，虚拟企业与互操作性，生产计划、调度和控制，基于计算机的制造技术，设施规划和管理，质量控制和管理，能源效率与绿色制造，精密工程，工业自动化和机器人，智能设计与制造，工业资源与知识管理，制造系统工程，系统建模与仿真，性能评估和优化，人为因素与人机界面，成本与价值工程，业务流程建模
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