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2020年8月1日,由我校牵头承担的国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通”重点专项“高速公路智能车协同系统集成应用”(项目编号:2019YFB1600100)项目启动会在西安召开,该会议采用线上和线下结合模式召开。参会的领导和专家有科技部高新技术研究发展中心能源交通处处长朱卫东,科技部高新技术研究发展中心能源交通处副处长张丽,科技部高新技术研究发展中心能源交通处项目主管梁德建。科技部聘请的责任...
陶敬,研究员,教授级,西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室副主任,电子与信息学部专项事务助理。近年来,主持与参与国家自然科学基金项目9项,国家“十五”“十一五”863重点项目2项、国家科技支撑计划项目3项,国家重点研发计划项目3项,国家研究项目2项,陕西省自然科学基金项目1项,浙江省自然科学基金项目1项,企业合作项目25项。在国际顶级期刊IS、TIFS、TKDE和国际著名会议INFOCO...
管晓宏院士,电子信息工程学院院长,系统工程研究所所长。研究方向:复杂网络化系统的安全与经济性;能源、电力、生产制造系统的计划、调度、安全分析;能源电力市场竞标、博弈分析、市场仿真;信息物理融合系统包括智能电网、传感器网络;互联网、在线社会网络、网络空间安全。先后发表主要的著作与论文多篇。
颜国风,1974年出生,湖南衡南人,博士,副教授,系统分析师。中国计算机学会(CCF)高级会员,在国内外知名期刊及国际会议上共发表科研论文27篇(近5年20篇),其中,SCI收录6篇,EI收录24篇,ISTP收录4篇。参与国家级科研课题5项,主持国家/省厅级科研项目3项,获得湖南省自然科学论文二等奖1项、湘潭市自然科学论文奖2项。
2020年6月18日,第四代核能系统钠冷快堆关键技术研究中“钠-超临界二氧化碳换热器研制和试验项目”顺利通过以西安交大何雅玲院士为组长的专家组验收,这标志着我国首个高效紧凑型钠-超临界二氧化碳印刷电路板式换热器研制成功,也意味着我国在第四代核能系统——液态金属冷却快堆革新型动力转换技术领域取得重大突破。目前,我国已全面掌握钠-超临界二氧化碳换热器的设计、制造、测试技术,在该领域达到国际先进水平,为...
黎小琴,女,1986年2月出生,中共党员,博士,副教授。教学方面,主要承担数字图像处理、信号与系统、数字信号处理、面向对象与可视化程序设计等课程的教学。湖南省在线开放课程《数字图像处理》的课程负责人;2015年获得湖南省信息化教学竞赛一等奖;2016年获得湖南省课堂教学竞赛三等奖;2016年常德市科普讲解大赛一等奖。科研方面,主要从事复杂系统稳定性及反馈控制的研究工作,主持一项1项湖南省教育厅优秀...
郑永爱,男,1966年8月出生,江苏兴化人,汉族,博士,教授,硕士生导师。 1993年毕业于扬州师范学院,获基础数学专业硕士学位,2002年毕业于上海大学,获运筹学与控制论专业博士学位,2008年获教授任职资格。目前在扬州大学信息工程学院工作,从事混沌系统的控制与同步、复杂网络方面的研究,参加6项国家自然科学基金。主讲本科生课程:《离散数学》;主讲研究生课程:《高等运筹学》 和 《最优化理论与算法...
毛北行,1976年3月出生,汉族,民主促进会会员,理学硕士,硕士生指导教师,高等数学教研室教师,中国自动化学会会员。
罗海庚,博士,副教授,自动化与信息专业教师,主要研究方向为复杂系统的稳定性及混沌控制。
韩建群,男,1968年11月生。2005年毕业于大连海事大学通信与系统专业,获工学博士学位,哈尔滨工业大学博士后。目前主要从事自动控制、混沌通信等方面的研究。曾参加和完成省部级、国家级科研项目多项,在《电子学报》、《电子与信息学报》、《电工技术学报》等国内外学术刊物上发表论文30余篇,有10篇论文被EI检索。现任渤海大学工学院副教授、硕士研究生导师。
北京师范大学系统科学学院2017年专著。
提出了一种基于有效邻域的改进RRT算法,结合无人飞行器正常飞行的误差约束构建理想状态下节点有效邻域,能够缩减单次迭代过程的搜索空间,间接降低获得可行解的难度;对各个叶节点的状态列表建立链接关系,使生成有效航迹过程的回溯难度减小,能够进一步快速搜索;通过与A*算法横向比较,证明仿真实验算法在搜索速度快和解的质量高,能够满足导航精度受限条件下无人飞行器航迹快速规划的需要。
提出一种运用存储测试原理的网靶式多通道破片测速系统设计方案。该方案采用基于FPGA的采集控制逻辑设计和基于LabVIEW的上位机软件设计相结合的方式,实现对测试通道的灵活组建和对测试数据的智能化显示处理。设计了多次实弹靶场弹丸破片测速现场试验,试验结果表明系统捕捉有效梳状靶断靶信号的通道数在95%以上,测试数据准确度高;通道数可以灵活选择和系统工作参数可编程设置,系统通用性好;与传统测速系统相比,...
提出了一种基于深度学习的细粒度图像推荐算法。首先使用分类模型对杂乱无章的数据集进行分类,然后使用改进KNN聚类算法对数据集进行初选,再通过深度学习VGG-16网络进行训练,并在经典军事目标训练集数据集MSTAR对所提算法进行验证。实验表明,提出的算法和目前其他推荐算法相比,准确率有所提高,具有较好的鲁棒性。

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