唐
唐贤伦 (Xianlun Tang)
H指数:23
被引数:1,885
个人简介
博士(后),教授,博士生导师,重庆市学术技术带头人,重庆市高校中青年骨干教师,复杂系统与自主控制重庆市重点实验室主任,复杂系统与仿生控制重庆高校创新团队负责人,重庆市高校“教书育人奖”获得者,重庆市研究生联合培养基地负责人,重庆市课程思政教学名师,重庆邮电大学首批一级骨干教师,文峰传邮学者。国家级一流专业负责人,重庆市一流课程、重庆市精品在线开放课程、重庆市课程思政示范项目负责人。国家重点研发计划重点专项会评专家,国家科技重大项目会评专家,国家自然科学基金通讯评议专家,重庆/上海/广东/四川/山东/河北/云南/广西等地科技评审专家,中国自动化学会科技奖评审专家,中国自动化学会智慧教育专委会委员,IEEE Senior Member。担任IEEE TNNLS、TCYB、TSMCA、TFS、TNSRE和自动化学报等20多种国际国内重要期刊的审稿专家。入选斯坦福全球前2%顶尖科学家,中国知网高被引学者TOP1%。长期从事多模态人机交互与机器人控制、人工智能与智能系统、电力系统优化与控制等方面的研究,作为负责人主持承担国家自然科学基金、中国博士后科学基金、重庆市重大科技项目等科研项目30余项,主持重庆市重大、重点教改项目等省部级教改项目5项。在IEEE TCYB、TNSRE、TCSVT、TIM、TIE、自动化学报等期刊发表学术论文160余篇,获2021年度中国百篇最具影响国内学术论文奖,获《自动化学报》2020年度优秀论文奖。以第一完成人获授权发明专利37项,10余项研究成果得到转化和应用,出版著作4部,获得仪器仪表学会科技进步一等奖等各级各类奖励10余项。自2008年起招收硕士研究生,2017年起招收博士毕业生,已培养博士硕士毕业生65人,本科毕业设计127人;11名研究生获国家奖学金,获重庆市优秀硕士论文2篇,校级优秀硕士论文14篇。指导研究生获得挑战杯国家级铜奖,研究生数模比赛全国二等奖,研究生电子设计竞赛全国二等奖,2024世界机器人大赛—BCI脑控机器人大赛技术赛一等奖(全国亚军)1项和二等奖1项等国家级科技竞赛奖项20余项。教育经历:2004-09至2007-06,重庆大学,控制理论与控制工程,博士;1999-09至2002-06,重庆大学,控制理论与控制工程,硕士;1995-09至1999-07,重庆大学,机械制造工艺及设备,学士。博士后工作经历:2009-09至2012-04,重庆市气象局/西南大学。科研与学术工作经历:2012-11至今,重庆邮电大学,自动化学院,教授;2007-12至2012-11,重庆邮电大学,自动化学院,副教授;2003-08至2007-12,重庆邮电大学,自动化学院,讲师;2002-07至2003-08,深圳市中兴通讯股份有限公司,软件工程师。
教育背景
2004.09 – 2007.06
重庆大学 博士 控制理论与控制工程
1999.09 – 2002.06
重庆大学 硕士 控制理论与控制工程
1995.09 – 1999.07
重庆大学 学士 机械制造工艺及设备
工作经历
2012.11 – 至今
重庆邮电大学, 自动化学院
教授
2009.09 – 2012.04
重庆市气象局/西南大学
博士后
2007.12 – 2012.11
重庆邮电大学, 自动化学院
副教授
2003.08 – 2007.12
重庆邮电大学, 自动化学院
讲师
2002.07 – 2003.08
深圳市中兴通讯股份有限公司
软件工程师
荣誉奖项
- 重庆市高校“教书育人奖”
- 重庆市课程思政教学名师
- 重庆邮电大学首批一级骨干教师
- 文峰传邮学者
- 国家级一流专业负责人
- 重庆市一流课程
- 重庆市精品在线开放课程
- 重庆市课程思政示范项目负责人
- 斯坦福全球前2%顶尖科学家
- 中国知网高被引学者TOP1%
- 2021年度中国百篇最具影响国内学术论文奖(2021)
- 《自动化学报》2020年度优秀论文奖(2020)|《自动化学报》
- 仪器仪表学会科技进步一等奖|仪器仪表学会
在电流约束和不相匹配扰动下的PMSM系统连续滑模控制方案
基于图的孪生流网络用于EEG运动意图识别
LPGGNet:基于局部-分区-全局图表示学习进行运动想象脑电图识别
Brain Sciences
IF2.8
基于时空滤波器的脑电图运动意图解码交叉图卷积网络
一种基于神经连接解耦器的分区多尺度时空卷积神经网络,用于运动想象-脑电图解码
FEAN:一种用于图像-文本匹配的片段嵌入与对齐网络
联合阶段特征调制用于渐进式盲人脸恢复
基于IHOA-VMD优化的动态自适应分层TCN短期负荷预测
Energy
IF9.4
基于Siamese网络的高判别性特征学习策略用于运动想象EEG分类
负荷峰谷形状聚类与漂移分析,以改善时间模式表示
IEEE SENSORS JOURNAL
IF4.5

