张雨浓
主要研究领域为冗余机器人,递归神经网络,高斯过程,科学计算和软硬件开发。
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- 姓名:张雨浓
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学术头衔:
博士生导师, 教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者
- 职称:-
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学科领域:
发酵工程
- 研究兴趣:主要研究领域为冗余机器人,递归神经网络,高斯过程,科学计算和软硬件开发。
张雨浓,中山大学,信息科学与技术学院自动化系,教授、博导。
先后在4个国家7所大学学习工作过。在华中理工大学(现华中科技大学)攻读学士学位时毕业论文题目为《汽车遥控防盗自动化系统》;在华南理工大学攻读硕士学位时毕业论文题目为《人工神经网络的面向对象软件实现》,期间荣获多项奖励如西门子奖学金和南粤优秀研究生奖学金;在香港中文大学攻读博士学位时毕业论文题目为《递归神经网络的分析设计及其在控制与机器人系统上的应用》,期间发表6 篇IEEE Transactions论文和荣获香港Lee Hysan研究生奖学金。其后在新加坡国立大学开展博士后研究,导师为葛树志教授;随后在英国Strathclyde大学(导师为W. E. Leithead教授)和爱尔兰国立大学工作,职位为研究员/科学家(Research Fellow/Scientist),研究领域为高斯过程回归快速算法。2006年回国受聘于中山大学信息科学与技术学院,任“百人计划”教授。
主要研究领域为神经网络、冗余度机械臂、规划控制、科学计算与优化。多次参加和参与组织国际学术会议并担任出版主席、专题组主席和小组主席等职务;现为IEEE-T-NNLS副编辑。迄今共发表中英文论著318篇/部(包括专著、期刊论文、会议论文、书籍章节、专利和计算机软件著作权等),其中IEEE期刊论文23篇、IEEE Transactions长文16篇,Google学术搜索显示论文被引用总次数2435次(2014年2月20日),和5项授权发明专利。2007年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,2008年获ISSCAA最佳论文奖,2011年获ICAL最佳论文奖,2013年获第四届青年科学之星奖。
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张雨浓, 徐小文, 黄磊, 毛宗源
《微计算机自信》,1998,14(2):20~22,-0001,():
-1年11月30日
本文介绍了国际互联网WWW和其最新核心技术之一的Java语言的现状和发展,提出了一种将JavaApplet与WWW有机结合起来的客户在线交谈系统的方案,并结合具体情况讲述该交互系统在Internet(尤其是WWW)中的改进与多方面应用。
Internet WWW Java Applet Browse/, Server
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张雨浓, 徐小文, 毛宗源
暨南大学学报(自然科学版),1998,19(1),108~112,-0001,():
-1年11月30日
从控制工程的角度,概括介绍了作为国际互联网的最新核心技术之一的Java语言的特点和发展,并具体结合人工神经网络的仿真与实现,以实际例子论述其在科学研究中将发挥的巨大效用和带来的新思想。
国际互联网, BP 神经网路, 多线程, 面向对象程序设计, 神经元模型
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【期刊论文】Towards Piecewise-linear Primal Neural Networks for Optimization and Redundant Robotics
张雨浓, Yunong Zhang
,-0001,():
-1年11月30日
Motivated by handling joint physical limits, environmental obstacles and various performance indices, researchers have developed a general quadratic-programming (QP) formulation for the redundancy resolution of robot manipulators. Such a general QP formulation is subject to equality constraint, inequality constraint and bound constraint, simultaneously. Each of the constraints has interpretably physical meaning and utility. Motivated by the real-time solution to the robotic problems, dynamic system solvers in the form of recurrent neural networks (RNN) have been developed and employed. This is in light of their parallel-computing nature and hardware implementability. In this paper, we have reviewed five RNN models, which include state-of-the-art dual neural networks (DNN) and LVI-based primal-dual neural networks (LVI-PDNN). Based on the review of the design experience, this paper proposes the concept, requirement and possibility of developing a future recurrent neural network model for solving online QP problems in redundant robotics; i.e., a piecewiselinear primal neural network.
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张雨浓, Yunong Zhang, Jun Wang*
Physics Letters A 298(2002)271-278,-0001,():
-1年11月30日
A recurrent neural network called the dual neural network is proposed in this Letter for solving the strictly convex quadratic programming problems. Compared to other recurrent neural networks, the proposed dual network with fewer neurons can solve quadratic programming problems subject to equality, inequality, and bound constraints. The dual neural network is shown to be globally exponentially convergent to optimal solutions of quadratic programming problems. In addition, compared to neural networks containing high-order nonlinear terms, the dynamic equation of the proposed dual neural network is piecewise linear, and the network architecture is thus much simpler. The global convergence behavior of the dual neural network is demonstrated by an illustrative numerical example. Ù 2002 Elsevier Science B.V. All rights reserved.
Dual neural network, Quadratic programming, Linear constraint, Projection operator, Global convergence
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张雨浓, Yunong Zhang *
Neurocomputing 70(2006)513-524,-0001,():
-1年11月30日
In this paper, for handling general minimum-effort inverse-kinematic problems, the nonuniqueness condition is investigated. A set of nonlinear equations and inequality is presented for online nonuniqueness-checking. The concept and utility of primal neural networks (NNs) are introduced in this context of dynamical inequalities and constraints. The proposed primal NN can handle well such a nonlinear online-checking problem in the form of a set of nonlinear equations and inequality. Numerical examples demonstrate the effectiveness and advantages of the primal NN approach.
Minimum effort inverse kinematics, Nonuniqueness, Discontinuity, Nonlinear equations and inequalities, Primal neural network
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张雨浓, 符刚, 尹江平
大连海事件大学学报,2007,33(3):1~5,-0001,():
-1年11月30日
为解决在速度层上无穷范数最小化模型中可能出现的不连续点问题,提出一种基于双判据方法的二次型优化模型。冗余机器人运动规划与控制模型可以统一各种关节物理极限,如关节变量极限与关节速度极限。同时该模型又可以最终转化为一个标准的二次规划问题。为了实时求解该二次规划问题,提出一种基于线性变分不等式(LVI)的原对偶神经网络。该神经网络作为实时求解器具有简单的分段线性结构和较高的计算效率。计算机对PUMA560机器手臂的模拟仿真表明,该方案具有灵活性和有效性。
机器人, 逆运动学, 二次规划, 线性变分不等式, 原对偶神经网络
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【期刊论文】DUAL NEURAL NETWORKS: DESIGN, ANALYSIS, AND APPLICATION TO REDUNDANT ROBOTICS
张雨浓, Yunong Zhang
Editor: Gerald B. Kang, pp. 41-81,-0001,():
-1年11月30日
One of state-of-the-art recurrent neural networks (RNN) is dual neural network (DNN). It can solve quadratic programs (QP) in real time. The dual neural network is of simple piecewise-linear dynamics and has global (exponential) convergence to optimal solutions. In this chapter, we firstly introduce the QP problem formulation and its online solution based on recurrent neural networks. Some related concepts and definitions are also given. Secondly, we present the dual neural network and its design method. In addition to the general design method, for non-diagonal, non-analytical and/or time-varying cases, a matrix-inverse neural network could be combined into such a design procedure of dual neural network for online computation of its matrixinverse related term. Thirdly, we show the analysis results of dual neural networks. In addition to the general analysis results, we investigate the proof complexity of the exponential convergence condition of dual neural networks. Fourthly, we present the numerical simulation and illustrative example of using the dual neural network to solve static QP problems. Finally, we exploit the dual neural network to online solve motion planning problems of redundant robot manipulators, which is illustrated as engineering-application examples.
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张雨浓, 马伟木, 李克讷, 易称福
中国科技信息,20085,(13),-0001,():
-1年11月30日
简述了协处理器的概念、任务、发展历程和现状,探讨了协处理器之所以引起人们重视和再重视的原因及其优势,简单介绍和展望了如何用FPGA等类型协处理器构建高性能计算平台。
协处理器, 专用处理芯片, 浮点单元, 高性能计算, 现场可编程门阵列
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【期刊论文】Legendre正交基前向神经网络的权值直接确定法
张雨浓, 张雨浓a, 刘巍b, 易称福a, 李巍a
大连海事件大学学报,2008,24(1):32~36,-0001,():
-1年11月30日
为避免权值反复迭代修正的冗长BP训练过程,避免传统方法陷入局部极小点,根据多项式理论,构造了一种新型前向神经网络模型,推导了基于最速下降法的误差反传算法和基于伪逆的直接确定法。仿真结果显示,迭代方法和伪逆直接确定法都能达到比较高的工作精度(10-6)。
正交多项式, Legendre 正交基, 标准BP算法, 伪逆
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张雨浓, 曾庆淡, 肖秀春, , 姜孝华, 邹阿金
计算机应用,2008,28(10):2503~2506,-0001,():
-1年11月30日
以平方可积空间上的复指数Fourier级数作为激励函数构造了新型Fourier神经元网络,并推导出采用加号逆表示的网络权值直接确定公式,克服了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷于局部极小点、迭代学习易发生振荡等缺陷。并在此基础上构造了隐神经元衍生算法,克服了传统BP神经网络难以确定最优网络拓扑结构的缺点。理论分析及仿真实验表明,该复指数Fourier神经元网络能够一步计算网络最优权值且能自适应调整网络结构,对随机加性噪声具有抑制作用,并能高精度逼近非连续函数。
Fourier级数, 前向神经网络, 权值直接确定, 衍生算法, 复指数
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