孙长银,中国自动化学会会士,1975年8月出生于安徽霍邱,四川大学理学学士(1996),东南大学工学硕士(2001)、工学博士(2004),香港中文大学博士后(2004),2006年晋升教授, 2012年晋升二级教授。现为东南大学首席教授、校学术委员会委员、自动化学院学术委员会主任、学习机器研究中心主任,《自动化学报》副主编。2008年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,2011获得国家杰出青年科学基金,2013年“智能机器人感知与控制”江苏高等学校优秀科技创新团队带头人,2016年被评为全国优秀科技工作者和东南大学优秀共产党员,中组部“万人计划”科技创新领军人才。2019年获批“自主无人系统协同控制理论及应用”国家创新群体项目学术带头人和“人在回路的混合增强智能”科技部“人工智能专项”重大项目首席科学家,国家自然科学基金委信息三处(含人工智能与自动化学科)十四五规划和中长期规划项目负责人,2020年获批江苏前沿引领基础研究专项(探索)领衔科学家。曾获2013年国家自然科学二等奖、2007年教育部自然科学一等奖、2020年教育部自然科学一等奖各1次。学术兼职有中国自动化学会副秘书长、常务理事、人工智能与机器人教育专委会主任,中国人工智能学会常务理事、智能控制与智能管理专业委员会主任。获中华人民共和国建国70周年纪念章一枚。
主要工作经历:
三峡大学理学院助教(1996-1999);
河海大学电气工程学院副教授(2004)、教授(2006);
国家自然科学基金委信息科学部项目主任(2007-2009);
东南大学自动化学院教授、博士生导师(2007);
北京科技大学自动化学院院长(2012);
西安交通大学兼职教授、博士生导师;
全国优秀科技工作者;
东南大学优秀共产党员;
杨嘉墀科技奖一等奖;
陈翰馥奖
每年招生自动化、数学、计算机专业背景基础的硕士生、博士生;
常年招收国内外机器人、控制科学与工程、人工智能学科相关的博士加入团队,视具体情况推荐为至善博士后(年薪35万元起),讲师、副教授、教授。
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机器人工程、模式识别与智能系统、无人系统智能控制
项目名称 | 项目来源 | 经费(万) | 起止时间 |
自主无人系统协同控制理论及应用 | 国家自然科学基金委创新研究群体项目 | 1050 | 2020-2024 |
多源信息感知融合与智能控制技术基础 | 江苏省科技厅 | 500 | 2020-2022 |
人在回路的混合增强智能 | 科技部“2030-人工智能专项”重大项目 | 893 | 2019-2022 |
机器人集群的智能协同控制理论与方法 | 国家自然科学基金委-深圳机器人基础研究中心项目 | 300 | 2018-2021 |
国家特殊人才支持计划项目 | 科技部 | 80 | 2018-2020 |
多智能体事件驱动分布式优化控制 | 国家自然科学基金重点国际合作项目 | 294 | 2016-2020 |
强气流干扰下无人直升机自主导航与控制理论和关键技术研究(合作单位负责人) | 国家自然科学基金重点项目 | 355 | 2016-2020 |
An analysis of a neural dynamical approach to solving optimization problems,IEEE Transactions on Automatic Control,2009, 54(8)1972-1977。
Neural network control of a flexible robotic manipulator using the lumped spring-mass model,IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics: Systems,2017, 47(8)1863-1874。
Fuzzy neural network control of a flexible robotic manipulator using assumed mode method,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2018, 29(11) 5214-5227。
Discrete-time analogues of integrodifferential equations modeling neural networks Physics Letters A2005, 39(4) 180-191。
Robust output containment control of multi-agent systems with unknown heterogeneous nonlinear uncertainties in directed networks,International Journal of Systems Science,2017, 48(6)1173-1181
一类非线性逆系统的加权最小二乘支持向量机辨识方法, 中国科学:信息科学, 2009 , 39(4)431-440。
自动化学科面临的挑战,自动化学报,2021, 47 (2)462-472。
Inverse Visual Question Answering: A New Benchmark and VQA Diagnosis ToolIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2020,42(2)460-474。
多智能体深度强化学习的若干关键科学问题,自动化学报,2020, 46(7)1301-1312。
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