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李德才
 
  时间:2017-03-07 字体大小[ ] 作者:

 

 基本信息
姓名:李德才 副研究员
研究方向:无人车 无人船
联系方式:lidecai@sia.cn
 
 
 教育工作经历

教育经历:
2002.09 – 2006.07 学士 大连理工大学   自动化专业
2006.09 – 2012.10 硕博 大连理工大学  控制理论与控制工程
工作经历:
2012.12至今 3003必赢贵宾会,机器人学国家重点实验室 第一研究室

 
 
 发表论文
 1.Decai Li, Yuqing He, Incremental Echo State Network for a Water-Jet Propulsion USV: theoretical and experimental research, ACC2016, 2016.

2.Decai Li, Yuqing He, Autonomic Learning Framework Based on Behavior Policy, ICNN2015, 2015.

3.Decai Li, Yuqing He, Nonlinear Inverse Reinforcement Learning with Mutual Information and Gaussian Process, IROS2014, 2014.

4.Decai Li, Min Han. Chaotic Time Series Prediction Based on A Novel Robust Echo State Network. IEEE transactions on Neural Network and Learning Systems. 2012, 23(5): 787-799.

5.李德才, 韩敏. 基于奇异值分解及PRESS统计的模型结构优化方法. 控制与决策. 2012, 27(8): 1273-1276.

6.韩敏, 李德才. 基于替代函数及贝叶斯框架的1范数ELM算法. 自动化学报. 2011, 37(11): 1344-1350.

7.Min Han, Zhiping Liang, Decai Li. Sparse Kernel Density Estimations and its Application in Variable Selection Based on Quadratic Renyi Entropy. Neurocomputing. 2011, 74(10): 1664-1672.

8.李德才, 韩敏. 基于鲁棒回声状态网络的混沌时间序列预测研究. 物理学报, 2011, Vol. 60, No. 10, pp. 765-772.

9.Min Han, Decai Li. Orthogonal least squares based on singular value decomposition for spare basis selection. Proceedings of the 2010 International Symposium on Neural Network, 413-421, 2010.

10.Decai Li, Min Han. A fast two stage density estimation based on extreme learning machine. Proceedings of the 2009 International Conference on Artificial Intelligence, 357-361, 2009.

11.韩敏, 李德才. 基于EOF-SVD 模型的多元时间序列相关性研究及预测. 系统仿真学报, 20(7): 1669-1672, 2008.

12.Min Han, Ru Wei, Decai Li. Multivariate chaotic time series analysis and prediction using improved nonlinear canonical correlation analysis. Proceedings of the 2008 World Congress on Computational Intelligence, 759-765, 2008. 

13.韩敏, 李德才, 基于改进聚类方法的多变量时间序列相关性研究. 第二十六届中国控制会议论文集, 87-191, 2007.
 
 
 主持参与项目
 
  1. 移动机器人自主学习方法研究,主持,国家级,2014-01--2016-12
  2. 复杂环境中空中-水面字母机器人系统自主行为方法研究,参与,国家级,2015-01—2018-12
  3. 人机协作型新一代工业机器人基础研究,参与,其他级,2016-01--2019-12
  4. 面向城区公共安全事件应急响应的机器人化系列装备研制及示范,参与,国家级,2013-01--2015-12
 
 
 教授课程
 
 
 
 招生信息

 协助培养博士生3人,硕士生5人。计算机、自动化、电子、机械电子等相关专业均可报名。

 
 
 奖励情况
 
 
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