Ø 智能控制与智能优化
Ø 神经网络与强化学习
Ø 先进控制理论与应用
个人简介
王鼎,新浦京澳门棋牌平台教授、博士生导师。先后主持国家自然科学基金优秀青年项目、北京市自然科学基金杰出青年项目、科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(课题)等。曾入选科睿唯安(Clarivate)全球高被引科学家、爱思唯尔(Elsevier)中国高被引学者、中国科学院青年创新促进会、中国科协青年人才托举工程,并荣获广东省自然科学奖一等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖、中国自动化学会自然科学奖一等奖等。先后担任IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、Neural Networks、Engineering Applications of Artificial Intelligence、International Journal of Robust and Nonlinear Control、自动化学报等权威期刊编委。
教育简历
Ø 2009.09–2012.07 中国科学院自动化研究所,博士
Ø 2007.09–2009.07 东北大学,硕士
Ø 2003.09–2007.07 郑州轻工业学院,学士
工作履历
Ø 2019.02–至今 北京工业大学,教授
Ø 2015.12–2017.01 美国University of Rhode Island,访问学者
Ø 2015.10–2019.02 中国科学院大学,岗位教授
Ø 2012.07–2019.02 中国科学院自动化研究所,助理研究员、副研究员
学术兼职
Ø IEEE Senior Member
Ø IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems编委
Ø Neural Networks编委
Ø Engineering Applications of Artificial Intelligence编委
Ø International Journal of Robust and Nonlinear Control编委
Ø 自动化学报编委
课程教学
Ø 本科生教学:最优化理论与方法
Ø 研究生教学:线性系统理论
科研项目
Ø 智能评判控制及其应用,国家自然科学基金优秀青年项目
Ø 面向知识学习与资源高效利用的复杂非线性系统自适应评判控制,国家自然科学基金面上项目
Ø 面向污染防治的复杂动态系统智能表征与调控,科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目
Ø 基于迭代启发式学习的城市污水处理智能评判控制,北京市自然科学基金杰出青年项目
荣誉和获奖
Ø 科睿唯安(Clarivate)全球高被引科学家
Ø 爱思唯尔(Elsevier)中国高被引学者
Ø 广东省自然科学奖一等奖
Ø 吴文俊人工智能优秀青年奖
Ø 中国自动化学会自然科学奖一等奖
Ø 中国科学院优秀博士学位论文奖
代表性研究成果
在权威国际期刊和重要国际会议上发表学术论文100余篇,其中以第一作者在IEEE汇刊和Automatica上发表论文30余篇,并出版专著5部,授权专利软著6项;有ESI高被引或热点论文10余篇。
主要论文论著
[1] 王鼎, 不确定动态系统智能评判学习与控制, 北京: 科学出版社, 2020.
[2] Ding Wang, Mingming Ha, and Mingming Zhao, Advanced Optimal Control and Applications Involving Critic Intelligence, Singapore: Springer Singapore, 2023.
[3] Ding Wang, Lingzhi Hu, Mingming Zhao, and Junfei Qiao, Dual event-triggered constrained control through adaptive critic for discrete-time zero-sum games, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 53(3), pp. 1584–1595, 2023.
[4] Ding Wang, Junfei Qiao, and Long Cheng, An approximate neuro-optimal solution of discounted guaranteed cost control design, IEEE Transactions on Cybernetics, 52(1), pp. 77–86, 2022.
[5] Ding Wang, Junlong Wu, Jin Ren, and Junfei Qiao, Online value iteration for intelligent discounted tracking design of constrained systems, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 69(9), pp. 3829–3833, 2022.
[6] Ding Wang, Mingming Ha, and Junfei Qiao, Data-driven iterative adaptive critic control toward an urban wastewater treatment plant, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 68(8), pp. 7362–7369, 2021.
[7] Ding Wang, Mingming Ha, and Junfei Qiao, Self-learning optimal regulation for discrete-time nonlinear systems under event-driven formulation, IEEE Transactions on Automatic Control, 65(3), pp. 1272–1279, 2020.
[8] Ding Wang, Robust policy learning control of nonlinear plants with case studies for a power system application, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(3), pp. 1733–1741, 2020.
[9] Ding Wang and Xiangnan Zhong, Advanced policy learning near-optimal regulation, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 6(3), pp. 743–749, 2019.
[10] Ding Wang and Derong Liu, Learning and guaranteed cost control with event-based adaptive critic implementation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(12), pp. 6004–6014, 2018.
[11] Ding Wang, Haibo He, and Derong Liu, Adaptive critic nonlinear robust control: A survey, IEEE Transactions on Cybernetics, 47(10), pp. 3429–3451, 2017.
[12] Ding Wang, Haibo He, and Derong Liu, Improving the critic learning for event-based nonlinear H-infinity control design, IEEE Transactions on Cybernetics, 47(10), pp. 3417–3428, 2017.
[13] Ding Wang, Derong Liu, Qichao Zhang, and Dongbin Zhao, Data-based adaptive critic designs for nonlinear robust optimal control with uncertain dynamics, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 46(11), pp. 1544–1555, 2016.
[14] Ding Wang, Derong Liu, and Hongliang Li, Policy iteration algorithm for online design of robust control for a class of continuous-time nonlinear systems, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 11(2), pp. 627–632, 2014.
[15] Ding Wang, Derong Liu, Qinglai Wei, Dongbin Zhao, and Ning Jin, Optimal control of unknown nonaffine nonlinear discrete-time systems based on adaptive dynamic programming, Automatica, 48(8), pp. 1825–1832, 2012.
[16] 王鼎, 赵明明, 哈明鸣, 乔俊飞, 基于折扣广义值迭代的智能最优跟踪及应用验证, 自动化学报, 48(1), pp. 182–193, 2022.
[17] 王鼎, 基于学习的鲁棒自适应评判控制研究进展, 自动化学报, 45(6), pp. 1031–1043, 2019.
[18] 王鼎, 哈明鸣, 乔俊飞, 一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法, 授权公告日2022.11.25, 专利号ZL202010422508.6.
[19] 王鼎, 赵明明, 乔俊飞, 一种用于污水处理系统的混合驱动智能评判控制方法, 授权公告日2022.06.07, 专利号ZL202010263147.5.
[20] 王鼎, 马宏宇, 高宁, 北京工业大学污水处理智能评判跟踪控制平台V1.0, 开发完成时间2022.12.15, 登记号2023SR0215529.