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教师简介

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杨敏

文章出处: 发表时间:2022-08-22

 

姓名:杨敏

职称:副教授

邮箱:yangmin1221@hnu.edu.cnyangmin1221@foxmail.com.

 

一、基本情况

 

杨敏,博士,副教授,硕士生导师。主要从事于计算智能,自动控制,机器人,神经动力学,数据驱动和强化学习等研究。近年来以第一作者/通讯作者在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning SystemsIEEE Transactions on Cybernetics和IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems等国际权威期刊发表论文10,授权国家发明专利3项。

 

欢迎对人工智能和机器人感兴趣的研究生与各年级优秀本科生加入实验室,欢迎感兴趣的同学邮箱联系。

 

二、教育与工作经历

 

2022/07-至今,欧洲杯竞猜·(中国)官方网站,副教授

2017/09-2022/07,中山大学电子与信息工程学院,信息与通信工程,硕博连读

2013/09-2017/07,中山大学电子与信息工程学院,自动化,本科

 

三、研究方向

 

计算智能,自动控制,机器人,神经动力学,数据驱动和强化学习等。

 

四、主讲课程

 

最优化方法

机器人运动控制

 

 

五、科研项目

 

1,国家自然科学基金青年项目,递归神经网络与模糊控制联合驱动的时变问题自适应求解及应用2024-202630万,主持

2,长沙市自然科学基金,基于隐式离散神经动力学的时变问题实时求解和应用研究,2023-202410万,主持;

3,中央高校基本科研基金项目,基于神经动力学的机器人高精度及自适应控制,2022-202550万,主持;

4,国家自然科学基金面上项目,基于混合神经动力学的连续体机器人无模型控制方法研究,2022-2025,59万,在研,参与;

5,国家自然科学基金面上项目,基于高精度时间离散公式与神经动力学的未来时变问题求解,2020-202360万,在研,参与;

6,广州市重点研发项目,基于类脑计算的视觉感知与控制关键技术研究及机器人集成,2020-2022,600万,结题,参与

 

六、代表性论文

 

[1] YANG Min, ZHANG Yunong, TAN Ning, HU Haifeng. Concise discrete ZNN controllers for end-effector tracking and obstacle avoidance of redundant manipulators[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(5): 3193–3202.

 

[2] YANG Min, ZHANG Yunong, ZHANG Zhijun, HU Haifeng. Adaptive discrete ZND models for tracking control of redundant manipulator[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(12): 7360–7368.

 

[3] YANG Min, ZHANG Yunong, ZHANG Zhijun, HU Haifeng. 6-step discrete ZNN model for repetitive motion control of redundant manipulator[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 52(8): 4969–4980.

 

[4] YANG Min, ZHANG Yunong, TAN Ning, HU Haifeng. Explicit linear left-and-right 5-step formulas with zeroing neural network for time-varying applications[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(2): 1133–1143.

 

[5] YANG Min, ZHANG Yunong, TAN Ning, MAO Mingzhi, HU Haifeng. 7-instant discrete-time synthesis model solving future different-level linear matrix system via equivalency of zeroing neural network[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(8): 8366–8375.

 

[6] YANG Min, ZHANG Yunong, HU Haifeng, QIU Binbin. General 7-instant DCZNN model solving future different-level system of nonlinear inequality and linear equation[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020, 31(9): 3204–3214.

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