赵国亮 - 内蒙古大学 - 电子信息工程学院

个人简介

教育背景 (1) 2010-09 至 2015-12, 大连理工大学, 控制理论与控制工程, 博士 (2) 2003-09 至 2006-07, 内蒙古师范大学, 应用数学, 硕士 (3) 1999-09 至 2003-07, 内蒙古师范大学, 数学与应用数学, 学士工作经历 (1) 2016-09 至 2019-12, 大连理工大学，博士后 (2) 2021-12 至今, 内蒙古大学, 电子信息工程学院, 副教授 (3) 2017-12 至 2021-11, 内蒙古大学, 电子信息工程学院, 讲师 (4) 2009-09 至 2017-12, 黑龙江科技大学, 理学院, 讲师 (5) 2006-07 至 2009-09, 黑龙江科技大学, 理学院, 助教授课情况讲授专业基础课、方向课等课程共计6门，研究生课程2门。科研成果近五年主持或参加的国家自然科学基金项目/课题： (1) 国家自然科学基金委员会, 专项项目, 62141305, 高阶模糊系统的张量化误差补偿与控制方法, 2022- 01-01 至 2022-12-31, 12万元, 在研, 主持 (2) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 62163030, 状态约束的合作学习控制研究, 2022-01-0 1 至 2025-12-31, 34万元, 在研, 参与 (3) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 12161065, 二型模糊推理系统的高维建模与优化, 202 2-01-01 至 2025-12-31, 33万元, 在研, 参与 (4) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 62161034, 基于镜像抑制混频的微波光子信道化接收方法, 2022-01-01 至 2025-12-31, 34万元, 在研, 参与 (5) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 61966026, 基于多维度特征融合的奶牛面部识别算法研究与应用, 2020-01-01 至 2023-12-31, 40万元, 在研, 参与 (6) 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 61603126, 张量积模糊系统的自适应机理及控制方法研究, 2017-01-01 至 2019-12-31, 20万元, 结题, 主持论著之外的代表性研究成果和学术奖励： (1) 赵国亮; 程俊廷; 黄沙日娜; 张亚平; 赵伟玲; 谢雪冬 ; 一种机械臂系统的跟踪控制设备及方法, 20 15-5-13, 中国, ZL2013103136475 (发明专利)

研究领域

模糊系统建模、智能控制、欠驱动系统控制、智能计算、模糊优化、智能机器人控制算法

近期论文

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(1) Guoliang Zhao; Degang Wang ; Augmented TP model transformation-based parallel distributed compensation control design, Asian Journal of Control, 2021, 23(1): 315-330. (2) Fei Chang; Bao Shi; Xin Li; Guoliang Zhao; Sharina Huang ; Local extrema refinement-based tensor product model transformation controller with problem independent sampling methods, Asian Journal of Control, 2021, 23(3): 1352-1366 (3) Guoliang ZhaoG ; Degang Wang; Zhankui Song ; A novel tensor product model transfor mation-based adaptive variable universe of discourse controller, Journal of the Franklin Institute, 2016, 353(17): 4471-4499. (4) Yongli Zhang; Guoliang Zhao; Hongxing Li ; Multibody dynamic modelling and controlling for unmanned bicycle system, ISA Transactions, 2021, 118: 174-188. (5) Sharina Huang; Guoliang Zhao ; Zhi Weng; Shengyun Ma; Trapezoidal type-2 fuzzy inference system with tensor unfolding structure learning method, Neurocomputing, 2021, 473(7): 54-67.