清华大学计算机科学与技术系博士生导师简介：邓志东

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　　姓名：邓志东

　　职称：教授

　　电话：62796830

　　邮箱：michael@tsinghua.edu.cn

　　教育背景

　　工学学士 (计算机与自动化), 四川大学, 中国, 1986;

　　工学博士 (计算机与自动化), 哈尔滨工业大学, 中国, 1991.

　　社会兼职

　　中国自动化学会: 理事 (2008-);

　　中国自动化学会: 智能自动化专业委员会副主任兼秘书长 (2003-);

　　国家863计划: 智能机器人主题专家组组长助理 (1998-2001);

　　CIAC 2007, 2009: 大会副主席兼程序委员会主席 (2007-2009).

　　研究领域

　　计算智能, 计算生物学, 复杂网络理论

　　机器人, 智能车

　　无线传感器网络, 虚拟现实

　　研究概况

　　我目前的主要研究方向包括：1)机器人技术(无人自主车、战略研究、家庭服务机器人、基于BCI的意念控制机器人等);2)无线传感器网络(硬件节点设计、ZigBee网络、煤矿井下无线通讯、电子标签身份认证等);3)计算智能与脑智科学(计算神经科学、模糊神经网络、再励学习机制、异步自学习控制理论、群智能、SCFG文法模型、HMM概率模型、Bayesian网络、模糊动态规划等);4)计算生物学(基因预测、RNA折叠、基因调控网络);5)复杂网络理论(网络非线性动力学、小世界效应、无标度分布网络);6)虚拟现实技术与系统(通用虚拟现实软件开发平台、分布式虚拟现实、HLA高层体系结构、交互式网络游戏、具有真实感的自动曲面重构等)。

　　我曾于1996年至1997年在香港理工大学(Hong Kong Polytechnical University)访问研究一年，2001年至2003年在美国华盛顿大学(Washington University in St. Louis)工作两年;作为客座教授(Visiting Professor)，我曾参加美国NSF和DARPA项目的研究。

　　我参与编写的《智能控制理论与技术》(清华大学出版社1997年版)被国内多家高校选为研究生教材，主持研制的通用虚拟现实软件开发平台ROBVR 1.0 for SGI曾于1999年参展深圳“首届中国高新技术成果国际交易会”。在3项863课题的先后资助下，我们自行设计并试制了具有通用接口的标准化Cicada无线传感器网络硬件节点系列，初步形成了具有自主知识产权的高、中、低档系列样品，目前已申请了6项国家发明专利。自1998年以来，我先后参与863计划先进制造技术领域智能机器人主题(专题)多个重点项目的可行性论证、立项建议与申请指南等文件的撰写工作，负责或参与组织我国机器人标准体系研究发展白皮书草稿、蓝皮书草稿、智能机器人前沿引领技术发展战略研究报告、我国机器人产业化关键技术发展战略研究报告及相关战略调研报告等的撰写工作。

　　奖励与荣誉

　　国家教委科技进步二等奖 (1997);

　　教育部第二届“高等学校优秀青年教师奖” (2001);

　　首届“清华大学优秀博士后”奖 (1997).

　　学术成果

　　[1] Bo Zhang, Tianmiao Wang, Zhidong Deng, et. al. (Eds.). Historical Review, State-of-the-art, and Future Challenges: Report on Robot Development Strategy Study. Weapon Industry Press, Beijing, 2009. (In Chinese)

　　[2] Zengqi Sun, Zaixing Zhang, and Zhidong Deng. Intelligent Control Theory and Technology. Tsinghua University Press, Beijing, 1997. (In Chinese)

　　[3] Jianjun Niu and Zhidong Deng. Collaborative Distributed Scheduling Approaches for Wireless Sensor Network, Sensors, vol.9, no.10, pp.8007-8030, 2009.

　　[4] Zhongmin Pei, Zhidong Deng, Shuo Xu, and Xiao Xu. Anchor-Free Localization Method for Mobile Targets in Coal Mine Wireless Sensor Networks, Sensors, vol.9, no.4, pp.2836-2850, 2009.

　　[5] Dandan Song, Yang Yang, Bin Yu, Binglian Zheng, Zhidong Deng, Bao-Liang Lu, Xuemei Chen, and Tao Jiang. Computational prediction of novel non-coding RNAs in Arabidopsis thaliana, BMC Bioinformatics, vol.10, suppl.1, pp.(S36) 1-12, 2009.

　　[6] Xiuquan Li, Zhidong Deng, and Jing Luo. Trading strategy design in financial investment through a turning points prediction scheme, Expert Systems With Applications, vol.36, no.4, pp.7818-7826, 2009.

　　[7] Zhidong Deng and Yi Zhang. Collective behavior of a small-world recurrent neural system with scale-free distribution, IEEE Transactions on Neural Networks, vol.18, no.5, pp.1364-1375, 2007.

　　[8] Ying Li, Zhidong Deng, and Yanchun Liang. On multivariate wavelets with trigonometric vanishing moment, Applied and Numerical Harmonic Analysis Series: Wavelet Analysis and Applications. Springer Press, pp.125-139, 2006.

　　[9] Z. D. Deng and W. X. Zhang. Localization and dynamic tracking using wireless- networked sensors and multi-agent technology, IEICE Transactions on Fundamentals, vol.E85-A, no.11, pp.2386-2395, 2002.

　　[10] K. Deng, L. F. Wang, Z. C. Lin, T. Feng, and Z. D. Deng. Correction and rectification of light fields, Computers & Graphics, vol.27, no.2, pp.169-177, 2003.

　　[11] Z. L. Ren, Z. D. Deng, and Z.Q. Sun. Cellular automaton modeling of computer network, Computer Physics Communications, vol.144, pp.243-251, 2002.

　　[12] Z. L. Ren, Z. D. Deng, and Z.Q. Sun. Spatio-temporal organization of a cellular automaton model for computer network, Computer Physics Communications, vol.144, pp.310-316, 2002.

　　[13] Z. L. Ren, Z. D. Deng, D. X. Shuai, and J. Gu. Ananlysis of power spectrum and 1/f type power law in a complex computer network model, Computer Physics Communications, vol.136, pp.225-235, 2001.

　　[14] Z. L. Ren, Z. D. Deng, Z.Q. Sun, and D. X. Shuai. Behaviours of networks with different topologies and protocols, Computer Physics Communications, vol.141, pp.247-259, 2001.

　　[15] Z. Q. Sun and Z. D. Deng. A fuzzy neural network and its application to controls, Artificial Intelligence in Engineering, vol.10, no.4, pp.311-315, 1996.

　　[16] D. P. Kwok and Z. D. Deng. Dynamic modeling of pH-neutralization process using fuzzy neural networks, Advances in Modeling and Analysis B, vol.39, no.2, pp.51-66, 1998.