崔小红 - 中国计量大学 - 机电工程学院

个人简介

2002.9—2006.6：毕业于211院校—辽宁大学　数学与应用数学专业　获理学学士学位 2006.9—2008.8：毕业于985院校-东北大学　　运筹学与控制论专业　获理学硕士学位 2008.8—2018.7：　工作于黑龙江省牡丹江师范学院理学院　讲师 2018.7—至今：　　　工作于浙江省中国计量大学　讲师 2013.9-2017.10:　就读于985院校东北大学攻读博士学位,　控制理论与控制工程专业,师从长江学者张化光教授. 主要从事最优控制理论研究和机器人系统建模与仿真的研究，在SCI期刊IEEE　Transactions　on　Neural　Networks　and　Learning　Systems(1区影响因子6.108),　Neurocomputing(影响因子3.317),　International　Journal　of　Adaptive　Control　and　Signal　Processing(影响因子1.346),　International　Journal　of　System　Science(影响因子2.285),　《控制理论与应用》,　《数学的实践与认识》等杂志上发表SCI等论文15余篇.　并受邀担任International　Journal　of　Adaptive　Control　and　Signal　Processing审稿人.

研究领域

最优控制自适应控制机器人系统建模与仿真

近期论文

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1.Xiaohong　Cui,　　Huaguang　　Zhang,　　Yanhong　　Luo　and　　　Peifu　Zu.　Online　finite-horizon　optimal　learning　algorithm　for　nonzero-sum　games　with　partially　unknown　dynamics　and　constrained　inputs　[J].　Neurocomputing,　2016,185:　37-44.　(SCI,　EI检索) 2.Huaguang　　Zhang,　Xiaohong　Cui,　　　　Yanhong　　Luo　and　　　He　Jiang.　Finite-Horizon　　　tracking　control　for　unknown　nonlinear　systems　with　saturating　actuators　[J].　IEEE　Transactions　on　Neural　Networks　and　Learning　Systems,　29(4),　2018,pp:　1200-　1212.　(导师第一作者,SCI,　EI检索) 3.Xiaohong　Cui,　　Huaguang　　Zhang,　　Yanhong　　Luo　and　　　He　Jiang.　Finite-horizon　optimal　control　of　unknown　nonlinear　time-delay　systems　[J].　Neurocomputing,　2017,　238:　277-285.(SCI,　EI检索)　 4.Xiaohong　Cui,　　Huaguang　　Zhang,　　Yanhong　　Luo　and　　　He　Jiang.　Adaptive　dynamic　programming　for　　　tracking　design　of　uncertain　nonlinear　systems　　with　disturbances　and　input　constraints　[J].　International　Journal　of　Adaptive　Control　and　Signal　Processing,　2017DOI:　10.1002/acs.2786.　(SCI,　EI检索) 5.Xiaohong　Cui,　　　Yanhong　　Luo　and　　　Huaguang　　Zhang.　An　adaptive　dynamic　programming　algorithm　to　solve　optimal　control　of　uncertain　nonlinear　systems　[C].　2014　IEEE　Symposium　on　Adaptive　Dynamic　Programming　and　Reinforcement　Learning　(ADPRL).　pp.259-264. 6.崔小红,　　罗艳红,　　张化光,　祖培福.　　未知饱和控制系统有穷域最优控制[J].　控制理论与应用,　2016,　33(5):　631-637.　(　EI检索)　 7.Kezhen　Han,　Jian　Feng,　Xiaohong　Cui.　Fault-tolerant　optimized　tracking　control　for　unknown　discrete-time　linear　systems　using　a　combined　reinforcement　learning　and　residual　compensation　methodology[J],　International　Journal　of　System　Science.　DOI:10.1080/00207721.2017.1344890.　(SCI,　EI检索)