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李洪飞

研究领域:智能机器人系统与控制、人工智能、具身智能、强化学习等

主讲课程: 数字鉴别与取证技术、离散数学、泛函分析、模式识别

电子邮箱: hongfli@126.com

李洪飞,中共党员博士,副教授,硕士生导师,北京大学博雅博士后。主要从人工智能、具身智能、控制理论分析、智能优化决策算法及其在机器人中的应用等方面的研究,分别在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Nonlinear Dynamics》等国际期刊学术会议上录用发表学术论文60余篇,担任国家自然科学基金委同行评议专家,兼任国际学术刊物 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、International Journal of Control等审稿人,主持主研国家自然科学基金5项,主持主研省部级科研项目4余项。



科研/工作经历

1. 美国德州农工大学卡塔尔分校     控制理论与控制工程(2017.11-2018.01    访问学者

2. 奥克兰大学                   复杂网络与智能控制专业(2018.09-2019.09  CSC联培博士

3. 北京大学                    先进机器人控制专业(2020.06-2022.05)       博雅博士后

4.  西南大学     金沙集团1862cc成色2022.07-至今)   副教


主要科研项目

1. 主持,国家自然科学基金青年基金, 非线性脉冲系统的容错控制及其在机器人中的应用. 62003008.

2. 主持,博士后科学基金第69批面上资助,随机切换系统的滑模变结构控制与故障重构研究2021M69022

3.主持,重庆市教委科学技术研究项目,面向协同攻击的信息物理系统的攻击检测与防御机制. KJQN202300220.

4.主持,重庆市研究生科研创新项目,依赖于状态的脉冲系统的动力学行为研究. CYB17076.

5.主持,之江实验室国际青年人才基金,基于饱和约束的非线性脉冲系统的控制及其在双足机器人中的应用. 2021.12-2022.12.

6. 骨干,国家自然科学基金面上项目, 脉冲饱和控制系统理论. 61873213.

7. 参与,国家自然科学基金面上项目, 连续和离散忆阻神经网络的动力学分析和控制. 61473244.

8. 骨干国家自然科学基金重点项目, 水空跨介质仿生机器人多模态运动机理与控制, 62233001.

9. 骨干, 国家自然科学基金面上项目, 基于群智能的仿生机器鱼集群未知水域游动控制, 62073196.


代表性学术成果                                                                

目前,发表 SCI 收录论文60余篇发表的期刊主要包括 IEEE Transactions on Cybernetics,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,Neural Networks等国际知名期刊。Google Scholar 引用 1000余

[1]Hongfei Li, Jing Xu, Junzhi Yu, Discrete event-triggered fault-tolerant control of underwater vehicles based on Takagi–Sugeno fuzzy model, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023, 53(3): 1841-1851.

[2]Hongfei Li, Liruo Zhang, Xiaoyu Zhang, Junzhi Yu, A switched integral-based event- triggered control of uncertain nonlinear time-delay system with actuator saturation, IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(11): 11335-11347.

[3]Hongfei Li, Chuandong Li,; Deqiang Ouyang, Sing Kiong Nguang, Impulsive synchronization of unbounded delayed inertial neural networks with actuator saturation and sampled-data control and its application to image encryption, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 32(4): 1460-1473.

[4]Hongfei Li, Chuandong Li, Deqiang Ouyang, Sing Kiong Nguang, Impulsive Stabilization of Nonlinear Time-Delay System with Input Saturation via Delay-Dependent Polytopic Approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(11)7087-7098.

[5]Hongfei Li, Chuandong Li, Deqiang Ouyang, Sing Kiong Nguang, Zhilong He, Observer-Based Dissipativity Control for T–S Fuzzy Neural Networks With Distributed Time-Varying Delays. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(11)5248-5258.

[6]Hongfei Li, Liruo Zhang, Xiaoyu Zhang, Junzhi Yu, Stability of Nonlinear Distributed Delay System with Parameter Uncertainties: Integral-based Event-triggered Impulsive Control Strategy.International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2021, 31(18)9055-9073.

[7]Hongfei Li, Jie Pan, Xiaoyu Zhang, Junzhi Yu, Integral-based Event-triggered Fault Estimation and Impulsive Fault-tolerant Control for Networked Control Systems Applied to Underwater Vehicles. Neurocomputing, 2021, 442: 36-47.

[8]Hongfei Li, Chuandong Li, Junjian Huang, A Hybrid Impulsive and Sampled-Data Control Framework for a Class of Nonlinear Dynamical Systems with Input Constraints. Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2020, 36: 100881.

[9]Hongfei Li, Chuandong Li, Wanli Zhang, Zhengran Cao, Exponential Stabilization for Nonlinear Coupled Dynamical Systems via Impulsive and Sampled-data Control with Input Constraints. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2019,29(17):6126-6144.

[10]Hongfei Li, Wei Zhang, Chuandong Li, Wanli Zhang, Global Asymptotical Stability for a Class of non-autonomous Impulsive Inertial Neural Networks with Unbounded Time-varying Delay. Neural Computing and Applications, 2019, 31(10): 6757-6766.

[11]Hongfei Li, Chuandong Li, Tingwen Huang, Wanli Zhang, Fixed-time Stabilization of Impulsive Cohen-Grossberg BAM Neural Networks. Neural Networks, 2018, 98: 203-211.

[12]Hongfei Li, Chuandong Li, Wei Zhang, Jing Xu, Global Dissipativity of Inertial Neural Networks with Proportional Delay via New Generalized Halanay Inequalities. Neural Processing Letters, 2018, 48 (3), 1543-1561.

[13]Hongfei Li, Chuandong Li, Tingwen Huang, Comparison Principle for Difference Equations with Variable-time Impulses. Modern Physics Letters B, 2018, 1850013.

[14]Hongfei Li, Chuandong Li, Tingwen Huang, Periodicity and Stability for Variable-time Impulsive Neural Networks. Neural Networks, 2017, 94: 24-33.

[15]Hongfei Li, Chuandong Li, Tingwen Huang, Deqiang Ouyang, Fixed-time Stability and Stabilization of Impulsive Dynamical System. Journal of the Franklin Institute, 2017, 354(18): 8626-8644.

[16]Hongfei Li, Haijun Jiang, Cheng Hu, Existence and Global Exponential Stability of Periodic Solution of Memristor-based BAM Neural Networks with Time-varying Delays. Neural Networks, 2016, 75: 97-109.


招收硕士研究生

本小组主要以自动控制理论、机器人控制系统与应用,人工智能相关算法为研究核心,涵盖信息安全、

网络攻击、机器人运动控制与轨迹跟踪、深度强化学习算法、机器人系统设备的底层控制、结构设计、软件算法和二次开发等。

欢迎控制理论基础扎实,或有软硬件实践功底、或动手能力强、或计算机编程能力强的研究生加入到本小组。本科期间发表过科研学术论文的学生优先,本科期间参加过全国大学生机器人大赛Robocon、中国机器人大赛、RoboCup机器人比赛、电子设计竞赛、华为昇腾AI创新大赛、挑战杯、飞思卡尔、RoboMaster机器人大赛等实战大赛的学生优先。具体招生细节如下:

A小队理论研究为主,应用验证为辅,具备部分以下能力的硕士研究生优先:

数学与英语基础扎实,本科成绩突出

有较为强烈的科研意愿

本科期间有参与学术论文撰写/修改/发表经验更佳(属于加分项)

B小队机器人系统应用研发为主,理论研究为辅,具备部分以下能力的硕士研究生优先:

对机器人系统有基本的认识,本科期间做过机器人系统并有了解相关控制算法更佳

熟悉控制系统的开发与设计,对单片机(STM32、GD32、NXP、TI等)、目标检测、SLAM、ROS等方面了解更佳

熟悉电路原理及电路设计,熟练使用EDA工具(Protel, PADS, Altium Designer等)

熟悉机械结构及结构图绘制,熟练使用solidworks,AutoCAD等绘图工具

熟悉深度学习常用算法(CNN、Transformer等),熟悉模型压缩、模型部署等技术

熟悉机械臂运动路径规划,有相关项目经验更佳



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