（陈源作学术报告）

（副院长李龙博士作学术报告）

(报告会现场)

5月4日下午，我院在数学楼三楼学术报告厅举行了两场学术报告：我院陈源副教授作了题为“Some properties of the inexact Scholtes relaxation method for mathematical programs with complementary constraints”的学术报告,副院长李龙博士作了题为“A Smoothing Algorithm with Constant Learning Rate for Training Fuzzy Neural Networks and its Convergence”的学术报告。报告会由副院长李龙博士主持。

陈源副教授首先简单介绍了带有互补约束的数学规划问题的背景以及几种常用的松弛方法，接着，陈老师讲述了利用一种非精确Scholtes 松弛方法获得一类带有互补约束的数学规划问题的C-平衡点、B-平衡点及M-平衡点存在的充分条件，所得结果改进或推广已有的结果。最后，陈教授举了几个实例来验证所获得的结果，并与与会教师交流了在自己作学术研究方面的心得体会以及下一步要进行研究的问题。

李龙博士在报告中首先介绍模糊神经网络在智能控制、图像处理和模糊系统等方面的应用，接着介绍了取大-取小和取大-乘积两类模糊逻辑运算，并从这两类运算的特点和已有的关于这两类运算的求导法则出发，从数值逼近的角度提出了一种光滑化学习算法，讨论了该算法的逼近精度和收敛性，再接着，李博士通过数值实验验证了该算法的有效性和可行性。最后，李博士向大家说明了问题可以结合优化思想以可以进一步研究，并希望与感兴趣的教师可以一起讨论、合作。

两位教师的报告内容丰富，深入浅出，逻辑清楚，与会教师受益非浅，将对我院相关教师的研究工作会带来新的启发。