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何兴

研究领域:神经网络,智能电网,分岔理论,神经动力学优化理论,非线性动力系统等

主讲课程:

电子邮箱: hexingdoc@swu.edu.cn, hexingdoc@hotmail.com

何兴,男,博士,教授,博士生导师,重庆市青年巴渝学者。20097月毕业于贵州大学,获学士学位;201312月毕业于重庆大学,获工学博士学位(硕博连读)。曾先后在Texas A&M University at Qatar、香港城市大学做访问学者,中科院自动化研究所从事博士后研究工作。发表SCI论文百余篇,Google引用次数3000多次。共有8篇论文入选ESI高被引论文,1篇论文入选ESI热点论文。部分成果获得2017重庆市自然科学一等奖(排名第五)、入选2018重庆市科协优秀学术论文(排名第一)。在ICCSS2019上担任Program Co-ChairsICISCI2022上担任Session ChairsICONIP2023上担任Technical Chairs

目前主要从事神经动力学优化理论、压缩感知、智能微电网等方向研究。主持国家自然基金项目3项(面上项目2项,青年基金1项),重庆市科委基金、中央高校基金、国家电网等项目10余项,并在中科院自动化研究所完成博士后研究在站期间获博士后基金特别资助、面上项目一等资助。


学习和工作经历

教育经历

200509 - 200907     贵州大学   学士            

200909 - 201101     重庆大学  硕士研究生  

201102 - 201312     重庆大学 博士(硕博连读)


工作经历

201211 - 201311 Texas A&M University at Qatar 研究助理  

201512 - 201602 香港城市大学 访问学者

201608 - 201811 中科院自动化研究所 博士后

201401 - 201806 西南大学电子信息工程学院 副教授    

201807 - 至今 西南大学电子信息工程学院 教授      

202101 - 至今 西南大学西塔学院 副院长    


获奖情况

2015年,获重庆大学优秀博士学位论文奖

2016年,获重庆市优秀博士学位论文奖

2017年,获重庆市自然科学一等奖(5/5

2017年,获西南大学优秀研究生班主任

2018年,获重庆市自然科学优秀学术论文奖(1/5

2019年,获重庆市电子学会“十佳”科技工作者荣誉称号

2020年,获“重庆市青年巴渝学者”称号

2021年,获西南大学教学成果一等奖

2020-2023年,连续三年入选全球前2%顶尖科学家“年度影响力”榜单



指导学生获奖

指导学生获全国大学生电子设计竞赛全国二等奖 3

指导学生获全国大学生数学建模竞赛全国二等奖 1

指导学生获大学生创新创业大赛铜奖 1 次,并获得优秀创新创业导师

指导学生主持国家级大学生创新创业项目” 1

指导学生获本科优秀毕业论文(设计)一等奖、二等奖、三等奖各 1


主持项目

2022 - 2025,基于时变神经动力学算法的能源互联网系统能量管理建模与优化研究,国家自然科学基金面上项目

2018 - 2021,基于神经动力学算法的多微网互联模式下的需求响应策略,国家自然科学基金面上项目

2015 - 2017,具有时滞项的离散惯性神经网络的余维2分岔,国家自然科学基金青年基金项目

2018 - 2018,基于神经动力学算法的多微网可再生能源消纳机制研究,中国博士后基金特别资助项目

2016 - 2017,基于神经动力学算法的能源优化策略,中国博士后科学基金面上资助一等资助项目

2018 - 2021,基于神经动力学算法的微电网经济分配策略,重庆市自然科学基金面上项目


代表性学术论文

[1] Zhang, Meng; He, Xing*. A continuous-time neurodynamic approach in matrix form for rank minimization[J]. Neural Networks, 172: 106128, 2024.

[2] Han, Xin; He, Xing*; Ju Xingxing; Hangjun Che. Unified Single-Layer Inverse-Free Neurodynamic Network for Solving Absolute Value Equations[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2023.

[3] Wen, Hongsong; He, Xing*; Huang Tingwen; yu Junzhi. Neurodynamic Algorithms With Finite/Fixed-Time Convergence for Sparse Optimization via L1 Regularization[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023.

[4] Wu, Jintao; He, Xing*; Niu Youcheng, Yu Junzhi. Circuit implementation of proximal projection neural networks for composite optimization problems[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 71(2): 1948-1957, 2023.

[5] He, Xing*; Wen, Hongsong; Huang Tingwen, A Fixed-Time Projection Neural Network for Solving L1-Minimization Problem, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3088535.

[6] Feng, Peiling; He Xing*, Mixed neurodynamic optimization for the operation of multiple energy systems considering economic and environmental aspects, Energy, 2021, 232: 120965.

[7] Zhao, You; He, Xing*; Huang, Tingwen; Huang, Junjian; Li, Peng; A smoothing neural network for minimization l(1)-l(p) in sparse signal reconstruction with measurement noises, Neural Networks, 2020, 122: 40-53.

[8] He, Xing; Yu, Junzhi; Huang, Tingwen*; Li, Chuandong; Li, Chaojie; Average Quasi-Consensus Algorithm for Distributed Constrained Optimization: Impulsive Communication Framework, IEEE Transactions on Cybernetics, 2020, 50(1): 351-360.

[9] He, Xing; Zhao, You; Huang, Tingwen*; Optimizing the Dynamic Economic Dispatch Problem by the Distributed Consensus-Based ADMM Approach, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(5): 3210-3221.

[10] He, Xing; Yu, Junzhi; Huang, Tingwen*; Li, Chaojie; Distributed Power Management for Dynamic Economic Dispatch in the Multimicrogrids Environment, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2019, 27(4): 1651-1658.

[11] He, Xing*; Fang, Xinxin; Yu, Junzhi; Distributed Energy Management Strategy for Reaching Cost-Driven Optimal Operation Integrated With Wind Forecasting in Multimicrogrids System , IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems, 2019, 49(8): 1643-1651.

[12] He, Xing; Huang, Tingwen*; Yu, Junzhi; Li, Chaojie; Zhang, Yushu; A Continuous-Time Algorithm for Distributed Optimization Based on Multiagent Networks, IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems, 2019, 49(12): 2700-2709.

[13] He, Xing; Ho, Daniel W. C.; Huang, Tingwen*; Yu, Junzhi; Abu-Rub, Haitham; Li, Chaojie; Second-Order Continuous-Time Algorithms for Economic Power Dispatch in Smart Grids , IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems, 2018, 48(9): 1482-1492.

[14] He, Xing; Huang, Tingwen*; Yu, Junzhi; Li, Chuandong; Li, Chaojie; An Inertial Projection Neural Network for Solving Variational Inequalities, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(3): 809-814.

[15] Wang Tiancai; He Xing*; Huang Tingwen; Li Chuandong; Zhang Wei; Collective neurodynamic optimization for economic emission dispatch problem considering valve point effect in microgrid, Neural Networks, 2017, 93: 126-136.

[16] Li, Chaojie; Yu, Xinghuo; Huang, Tingwen; Chen, Guo; He, Xing*; A Generalized Hopfield Network for Nonsmooth Constrained Convex Optimization: Lie Derivative Approach, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2016, 27(2): 308-321.

[17] He Xing; Li Chuandong*; Huang Tingwen; Li Chaojie; Huang Junjian; A Recurrent Neural Network for Solving Bilevel Linear Programming Problem, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2014, 25(4): 824-830.

[18] He, Xing*; Yu, Junzhi; Huang, Tingwen; Li, Chuandong; Li, Chaojie; Neural network for solving Nash equilibrium problem in application of multiuser power control, Neural Networks, 2014, 57: 73-78.

[19] He, Xing; Li, Chuandong*; Huang, Tingwen; Li, Chaojie; Neural network for solving convex quadratic bilevel programming problems, Neural Networks, 2014, 51: 17-25.

[20] He Xing; Li Chuandong*; Huang Tingwen; Li Chaojie; Bogdanov-Takens Singularity in Tri-Neuron Network With Time Delay, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2013, 24(6): 1001-1007.


部分毕业生就业情况

已培养硕士及博士毕业生30余人。其中,部分学生已在高校担任讲师、副教授等职务;另有一些学生加入了旷视科技、长安汽车、长安深蓝、中移物联网、经纬恒润、紫光展锐等业内知名公司,以及江苏电网、甘肃电网、四川电网等单位。


招生信息(博士生/硕士生)

每年招收博士生、硕士生。团队科研氛围浓厚,与国内外知名高校、研究机构合作密切,科研条件和平台优越,欢迎对科研有浓厚兴趣和热情的考生报考。

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