7月5日- 7月28日，应皇冠刘禄老师邀请，加州大学默塞德分校工程学院YangQuan Chen教授于线上开展分数阶微积分与机器学习课程，选课学生一共20人，其中本科生9人，研究生11人，本课程一共32学时，以分数阶微积分（非整数阶微分或积分）及其在大数据和机器学习中的应用为主线，介绍国际热点研究问题分数阶微积分基础和分数阶思想、分数阶微积分与大数据、机器学习的关联，并介绍数值分数阶微积分技术、分数阶梯度和静动态最优化问题等，以及复杂动态系统的分数阶动态建模和控制、分数阶信号处理的基础知识。

YangQuan Chen教授于1998年获得新加坡南洋理工大学博士学位。2000年至2012年，于在犹他州立大学电气工程系工作。2012年加入加州大学默塞德分校工程学院。他的研究方向包括分数阶微积分在控制、建模和复杂信号处理中的应用、可持续发展的机电一体化、认知过程控制、基于小型多无人机的协作多光谱“个人遥感”；具有移动执行器和传感器网络的分布参数系统的分布式测控。陈阳泉教授曾担任IEEE Robotics and Automation Society Technical Committee on Unmanned Aerial Vehicle and Aerial Robotics技术委员会联合主席（TC Co-Chair, 12-18）。近年来，他担任了ASME DED Mechatronics Embedded Systems Applications的技术委员会主席（TC Chair, 2009-10）；IEEE Trans. on Control Systems Technology（10-16），ISA Trans（12-17），IFAC Control Engineering Practice (12-17)，IET Control Theory and Applications (15-18)与ASME Journal of Dynamics Systems, Measurements and Control（09-15）的编委（AE）。目前担任International Journal of Advanced Robotic Systems (Field Robotics)主题主编（Topic Editor-in-Chief）, Sensors, Senior Editor for International Journal of Intelligent Robotic Systems的编委（Section AE）, Nonlinear Dynamics主题编委(Topical AE, 18-)，IFAC Mechatronics, Intelligent Service Robotics, Energy Sources (Part A) (18-) and Fractional Calculus and Applied Analysis编委（AE）。他是IEEE、ASME、AIAA、ASPRS、AUVSI和AMA的成员。他分别于2018年和2019年被列为Clarivate高被引学者。

YangQuan Chen教授首先介绍了分数阶微积分的基本概念，并介绍了信号与系统的相关基础知识及相关公式，为低年级的本科生同学奠定基础，还介绍了分数阶微积分在现实生活中的一些实际应用场景，将同学们带入这门课程的学习中。

YangQuan Chen教授基于matlab软件为同学们讲解了一些机器学习的具体实例，帮助同学们更形象地认识机器学习。

授课过程中，YangQuan Chen教授还向同学们分享了许多相关的网站、书籍和文章，帮助同学们对分数阶微积分有一个更全面的认识，并可以在课程结束后对感兴趣的部分继续深入研究。

32个学时的课程教学虽然短暂，但同学们对分数阶微积分与机器学习的认识却有了很大程度的深入，同时对机器学习的发展、应用以及前沿研究有了初步的了解，不仅开拓了同学们的视野，同时也能启发学生从多角度全方位的思考问题。

审核：孙华强