一、基本信息

姓名： 赵国亮

性别：男

出生年月：1982-10

民族：汉族

政治面貌：群众

籍贯：内蒙古乌兰察布市

职称：副教授

邮箱：ocnzhao@163.com

地址：内蒙古自治区 呼和浩特市赛罕区 大学西路 235号 银河游戏平台官网 卓越楼913

主持国家自然科学基金青年项目1项、专项项目1项。自治区自然科学基金1项，参与国家基金项目8项、自治区基金项目。担任智能系统专业委员会委员；人工智能学会会员，IEEE学会会员。

二、教育背景

(1) 2010-09 至 2015-12, 大连理工大学, 控制理论与控制工程, 博士

(2) 2003-09 至 2006-07, 内蒙古师范大学, 应用数学, 硕士

(3) 1999-09 至 2003-07, 内蒙古师范大学, 数学与应用数学, 学士

三、工作经历

(1)2024-05至2025-05，阿尔伯塔大学, 访问学者(粒计算、聚类)

(2) 2021-12 至 今, 银河游戏平台官网, yh1122银河国际, 副教授

(3) 2016-09 至 2019-12, 大连理工大学， 博士后

(4) 2017-12 至 2021-11, 银河游戏平台官网, yh1122银河国际, 讲师

(5) 2009-09 至 2017-12, 黑龙江科技大学, 理学院, 讲师

(6) 2006-07 至 2009-09, 黑龙江科技大学, 理学院, 助教

四、授课情况

讲授专业基础课、方向课等课程共计6门，研究生课程3门。

五、研究方向

模糊系统建模、粒计算、智能计算、智能控制、智能机器人控制算法、欠驱动系统控制、模糊优化

六、科研成果

近五年主持或参加的国家自然科学基金项目/课题：

(1) 国家自然科学基金委员会, 专项项目, 62141305, 高阶模糊系统的张量化误差补偿与控制方2022-01-01 至 2022-12-31, 12万元, 在研, 主持

(2) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 62163030, 状态约束的合作学习控制研究, 2022-01-0 1 至 2025-12-31, 34万元, 在研, 参与

(3) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 12161065, 二型模糊推理系统的高维建模与优化, 202 2-01-01 至 2025-12-31, 33万元, 在研, 参与

(4) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 62161034, 基于镜像抑制混频的微波光子信道化接收 方法, 2022-01-01 至 2025-12-31, 34万元, 在研, 参与

(5) 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 61966026, 基于多维度特征融合的奶牛面部识别算法 研究与应用, 2020-01-01 至 2023-12-31, 40万元, 在研, 参与

(6) 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 61603126, 张量积模糊系统的自适应机理及控制方法研究, 2017-01-01 至 2019-12-31, 20万元, 结题, 主持

代表性研究成果和学术奖励情况：

一、代表性论著：

(1) Bao Shi,Yongsheng Ou*,Degang Wang,Guoliang Zhao*.Self-Organizing Hierarchical Incremental Learning Framework and Universal Approximation Analysis Based on Stochastic Configuration Mech-anism[J].Information Sciences, 2024, 688: 121402.

(2)Fei Chang, Jiapei Kang,Sharina Huang,Guoliang Zhao*,Quadrotors’doubleloopcontroller design withtensorproductmodeltransformation andpartialfullyactuatedmethod[J],ISA Transactions, 2024, 150: 181-197.

(3)Jie Li,Guoliang Zhao*, Sharina Huang, Zhi Weng. Irregular Convolution Strategy Based Tensorized Type-2 Single Layer Feedforward Network,International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2023，14：3129–3159.

(4) Guoliang Zhao; Degang Wang ; Augmented TP model transformation-based parallel distributed compensation control design,Asian Journal of Control, 2021, 23(1): 315-330.

(5) Fei Chang; Bao Shi; Xin Li; Guoliang Zhao*; Sharina Huang ; Local extrema refinement-based tensor product model transformation controller with problem independent sampling methods,Asian Journal of Control, 2021, 23(3): 1352-1366

(6) Guoliang Zhao; Degang Wang; Zhankui Song; A novel tensor product model transfor mation-based adaptive variable universe of discourse controller,Journal of the Franklin Institute, 2016, 353(17): 4471-4499.

(7) Yongli Zhang; Guoliang Zhao*;Hongxing Li; Multibody dynamic modelling and controlling for unmanned bicycle system,ISA Transactions, 2021, 118: 174-188.

(8) Sharina Huang; Guoliang Zhao*; Zhi Weng; Shengyun Ma; Trapezoidal type-2 fuzzy inference system with tensor unfolding structure learning method,Neurocomputing, 2021, 473(7): 54-67.

(9)SharinaHuang,Guoliang Zhao, and MinghaoChen*, A fast analytical approximation type-reduction method for a class of spiked concave type-2 fuzzy sets. International Journal of Approximate Reasoning, 2018. 103: 212-226.

(10)Sharina Huang, Guoliang Zhao*, Minghao Chen.Uniform design based interval type-2 neuro-fuzzy system and its performance verification. International Journal of Fuzzy Systems, 2018, 20(6): 1821-1838.

(11)Sharina Huang, Guoliang Zhao, Minghao Chen*.Tensor Extreme Learning Design Via Generalized Moore-Penrose Inverse and Triangular Type-2 Fuzzy Sets[J]. Neural Computing and Applications, 2019,31:5641–5651.

二、论著之外的代表性研究成果和学术奖励：

(1) 赵国亮; 程俊廷; 黄沙日娜; 张亚平; 赵伟玲; 谢雪冬; 一种机械臂系统的跟踪控制设备及方法, 20 15-5-13, 中国, ZL2013103136475 (发明专利)

(2) 赵国亮; 师宝; 黄沙日娜 ; 一种轮式两轮机器人的控制方法，2022-10-28, 中国,专利号:ZL202110115538.7(发明专利)

(3) 师宝、赵国亮、黄沙日娜、蔡圣烨，一种两轮自平衡机器人的控制方法及系统， 2022年10月18日，2022-10-28, 中国,专利号:ZL202110177317.2(发明专利)

三、软硬件设施

(1)Irb 120 六自由度机械臂

(2) 轮式机器人(固高自平衡机器人以及Arduino/树莓派/PMAC等主控)

(3) 常见的各类欠驱动非线性系统（倒立摆、六足机器人等实验设备）

(4) 复杂欠驱动驱控一体模拟平台、高阶模糊系统建模仿真工具、张量化模糊系统建模仿真工具

课题组主要招收具有计算机、自动化、电子信息、数学、控制理论与控制工程等专业背景的全日制硕士、博士研究生（合作培养）。要求学生具有良好的专业理论基础，编程能力及英文写作能力，并且对大数据、人工智能、模糊决策以及机器学习算法等前沿科学具有浓厚的兴趣。期待您的加入！