同时，陈俊龙教授及其科研团队成员刘竹琳、张通、周劲获得IEEE SMC2019最佳论文奖。该奖项是由IEEE SMC设立和管理，颁发给每年度综合排名第一或并列第一的会议文章。2019年IEEE SMC2019共录用715篇。

　　传统核学习方法虽然具有较强的理论基础，并在处理高维数据和非矢量数据中具有相当的优势，但是，如何建立更适用的最优核函数组合形式，并解决大规模数据处理中复杂度高的缺陷，是传统核方法中尚待解决的科学问题。该文章解决了如何使用从核特征空间提取更一般的函数，来构建宽度学习系统中的非线性特征传递方法的问题。文章将可扩展的核特征估计方法与基础的宽度学习方法结合，建立了一种一般意义下的多核宽度学习系统。在保留核方法的优势前提下，进一步提高了核学习机器的性能，并且在一定程度上解决了最优核参数的选择问题。

　   IEEE SMC是电气和电子工程师协会（IEEE）的A类顶级国际会议，是系统与控制论领域最重要的国际会议，每年举办一次，来自世界各国的顶尖研究人员和从业人员汇聚一堂，交流前沿创新和发展，对创造智能环境和促进其发展具有重要意义。作为IEEE SMC的2019年度旗舰会议，本次大会主题为“Industry 4.0”，在总结系统科学与工程、人机系统和控制论等方面的最新思想和进展，交流和研讨现代信息通信技术、物联网、大数据和云计算等领域的新成果和新挑战方面至关重要，得到了国际学术界的广泛认可。

　　在7日下午组委会组织的讨论会上，陈俊龙教授作为IEEE系统人机及智能控制论汇刊（IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems）的主编应邀对IEEE SMCS的办刊宗旨、期刊发展历程、投稿情况与审稿流程等方面向参会者进行了介绍，使参会者对该期刊有了更加深入的了解。该期刊于2014年因IEEE SMC 学会期刊重组影响因子归零，但历经近6年的迅猛发展，目前已经成为系统控制、计算机科学的智能控制领域影响力最大的高水平国际期刊之一。据Journal Citation Reports发布的期刊影响力榜单，IEEE SMCS在2018年的影响因子为7.351。目前，IEEE在其所属的三个学科中的排名均已进入Q1区，在学术界具有极大影响力。

附：陈俊龙教授简介

　　陈俊龙（C. L. Philip Chen）博士是华南理工大学讲席教授，博导，计算机科学与工程学院院长；欧洲科学院外籍院士，欧洲科学与艺术学院院士，中国自动化学会副理事长，深圳市人工智能产业协会名誉主席。曾任美国德州大学工学院终身教授，工学院副院长及电机计算机系主任。陈俊龙是IEEE Fellow，美国科学促进会AAAS Fellow，IAPR Fellow，国际系统及控制论科学院IASCYS 院士，香港工程师学会Fellow，我国自动化学会的Fellow及常务理事。

　　陈俊龙现任IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems期刊主编。曾任该学会国际总主席（President，2012-2013），资深主席 (Senior Past President，2016-2017)，担任IEEE SMC学会 IEEE Fellow 的评审委员主席，常务理事及杰出演讲师。

　　陈俊龙在国际重要学术刊物上发表论文500余篇，其中SCI文章300余篇（200余篇在IEEE Transactions），在Web of Science他人引用10000余次，谷歌学术引用20000多次。2016年他获得美国普度大学的杰出电机及计算机工程奖。2018年获IEEE系统人机控制论的最高学术奖——IEEE 诺伯特·维纳奖。2018和2019年连续两年入选科瑞唯安全球高被引科学家。