冯祖仁
自主机器人控制及多智能体系统、智能优化方法、先进制造系统中的资源优化和调度等
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- 姓名:冯祖仁
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学术头衔:
博士生导师
- 职称:-
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学科领域:
毛皮与制革工程
- 研究兴趣:自主机器人控制及多智能体系统、智能优化方法、先进制造系统中的资源优化和调度等
冯祖仁,祖籍浙江绍兴,1953年7月生于上海。1976~1979年在西安理工大学自动控制系工企专业学习,1979年考入西安交通大学,1982年获自动控制专业工学硕士学位,1988年4月获系统工程专业工学博士学位。1970~1976年曾参加襄渝铁路建设和在工厂担任车工,1982年起在西安交通大学任教,1990年晋升副教授,1994年晋升教授,1996年聘为博士生指导教师。1993~2008年期间曾任系统工程研究所副所长、所长;原工程与科学研究院副院长;电子与信息工程学院副院长、代理院长、常务副院长等职,以及第八、九届陕西省政协委员。曾获1979年全国新长征突击手称号,1991年被评为中国做出突出贡献的博士学位获得者,1996年获国家政府特殊津贴。1982年9至10月在法国INRIA从事DEDS合作研究工作,1984年赴德国Kassel大学从事自主机器人方面短期合作研究工作,2006、2007年两次赴英国Bradford大学进行智能环境下机器人控制方面的NSFC国际合作项目研究工作。为本科生和研究生讲授“自适应控制”、“随机系统理论”、“机器人控制工程”等课程,培养工学博士13名,工学硕士47名。主持多项国家自然科学基金、国家863、教育部博士点基金、军工和企业横向合作等项目,作为骨干成员参加一项国家973项目。在国内外学术期刊和会议发表研究论文130多篇,获电子工业部和陕西省科技进步奖各一次,申请多项国家发明专利。兼任《西安交通大学学报》、《控制理论与应用》期刊编委,陕西省自动化学会理事,中国宇航学会深空探测专业委员会委员。目前的主要研究方向为:自主机器人控制及多智能体系统、智能优化方法、先进制造系统中的资源优化和调度等。
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冯祖仁, 冯远静, 彭勤科
控制理论与应用,2005,22(5):713~717,-0001,():
-1年11月30日
为了克服蚁群算法易陷入局部最小点的缺点,同时提高算法的收敛速度,提出一类自适应蚁群算法。该算法利用自适应改变信息激素的挥发系数改善传统蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度。通过马尔科夫过程对算法的全局收敛性进行分析,得出该类蚁群算法全局收敛性条件。并构造出该类算法的一种信息激素更新策略,证明了这种算法全局收敛性。利用提出的算法对典型的TSP问题进行仿真研究,结果表明比典型蚁群算法在收敛速度和解的性能上都有较大改善。
蚁群算法, 收敛性, 马尔科夫链
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【期刊论文】A randomized algorithm for detecting multiple ellipses based on least square approach
冯祖仁, L. LI*, Z, FENG, and K. HE
OPTO-ELECTRONICS REVIEW 13 (1), 61-67,-0001,():
-1年11月30日
In this paper, a randomized method for detecting multiple ellipses based on the least square approach is presented. The main concept used is that we first randomly select three edge pixels in the image, which are the centre of three windows with the same size. In order to determine a possible ellipse, we use the least square method to fit all the edge points in these three window, and to solve the ellipse parameters through Lagrange multiplier method. Then we randomly select the fourth edge pixel in the image and define a distance criterion to determine whether there is a possible ellipse in the image. After finding a possible ellipse, we apply a further verification process to determine whether the possible ellipse is a true ellipse or not. Some artificial images with different levels of noises and some natural grey images containing circular objects with some occluded ellipses and missing edges have been taken to test the performance. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is faster and more accurate than other methods.
circular feature,, ellipse,, detection,, randomized,, least square.,
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冯祖仁, 杨永安, , 李光明, 钟文冬, 骆永进
宇航学报,2005,26(1):34~38,-0001,():
-1年11月30日
为了全面评价航天器测控任务完成质量,提出了其质量评估采用模糊综合评价法的思想;其次对评估的主要因素进行了深入的分析,利用测量数据的离散性,较为成功地解决了评估矩阵R 的生成问题,初步建立了模糊评估的指标体系,确定了各指标的权重以及综合评估的计算方法,应用效果良好;最后结合实际应用情况,强调被测对象和环境因素对评估结果也有一定的影响,同时评估应与决策有机相结合。
航天器, 测控系统, 综合评估, 模糊建模
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冯祖仁, 杨永安, , 张宏伟, 李光明, 钟文冬
系统仿真学报,2004,16(12):2636~2639,-0001,():
-1年11月30日
随着我国S 频段卫星数量和型号的日益增多,陆基S 频段测控网“透明测控模式”的实现,对控制中心和测控站仿真提出了更高和更新的要求。首先论述了陆基S 频段仿真系统的组成及要求;其次以测控站S 频段仿真系统为例,分析了陆基S 频段测控网仿真应用的现状,指出了存在置信度偏低等问题;最后结合我国航天测控实际,提出了未来陆基S 频段测控网将逐步取消测控站仿真,控制中心仿真不仅要具备高保真功能,而且可对在轨卫星进行实时仿真,同时强调陆基S 频段测控网需要尽快解决多媒体环境仿真以及仿真试验与飞行试验一体化设计等技术问题。
系统仿真, 陆基S频段测控网, 航天器, 现状与发展
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冯祖仁, 杨永安, , 杜小宁, 王波, 张宏伟
系统仿真学报,2004,16(11):2507~2510,-0001,():
-1年11月30日
随着航天测控系统任务日益增多、周期缩短、技术要求提高等现实,如何确保每次实战任务地面火箭遥测设备和测控软件的正常运行,火箭外测和遥测数据处理快速准确,对航天测控系统而言尤为重要和迫切,而构建面向测控的运载火箭仿真是解决此问题的重要手段之一。本文首先介绍了面向测控的运载火箭仿真的功能需求和系统组成;其次提出了面向测控的运载火箭仿真系统设计方案以及测试方法;最后总结了面向测控的运载火箭仿真的应用情况和发展方向。
面向对象, 航天测控系统, 仿真技术, 运载火箭
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冯祖仁, 冯远静, 黄辉, 寿开宇
组合机床与自动化加工技术,2004,8:21~24,-0001,():
-1年11月30日
以6-UHU 并联机器人为研究模型,提出了一种新的并联机器人的工作空间姿态描述方法。提出一种“虚拟限位”的保护策略:将并联机器人的安全问题看作是受限变量的限位问题,通过计算受限变量对杆长向量的偏导预测将要发生的干涉,根据导数智能的决策采取的限位、规划操作。从关节空间对并联机器人的约束直接进行检验,避免传统上查询整个工作空间带来的运算量大等问题,大大减少了运算量。最后阐述了安全保护系统结构。设计了整个并联机器人安全保护实时多任务系统,在实际并联机器人中得到了应用。
并联机器人, 实时控制系统, 安全保护系统
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