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师资队伍

邓斌

Date:2023年03月06日


个人资料:

姓名:邓斌

职称:教授/博士生导师

学科专业:控制科学与工程

通讯地址:天津大学电气自动化与信息工程学院26教学楼E620

电子信箱: dengbin@tju.edu.cn

电话/传真:022-27402293

 

主要经历:

(1)      2016.07-至今   天津大学 电气与自动化工程学院   自动化系,教授,博士生导师

(2)      2009.03-2016.06 天津大学 电气与自动化工程学院   自动化系,副教授,硕士生导师

(3)      2007.01-2009.02 天津大学 电气与自动化工程学院   博士后

(4)      2015.02-2016.01香港理工大学 电机工程学系 高级研究员

(5)      2008.09-2009.03香港理工大学 电机工程学系 研究助理

(6)      2005.09-2006.06香港理工大学 电机工程学系 研究助理

 

主要研究方向:

(1)    机器视觉与应用(视觉伺服、缺陷检测与机器学习)

(2)    机器触觉与应用(虚拟触觉、类脑触觉、视触融合感知)

(3)    基于嵌入式系统的类脑计算平台(FPGAARM

(4)    脑电处理算法(脑机交互、疾病预测、体感舒适度预测)

(5)    宽禁带器件电力电子系统(电机驱动、高频大功率电源、直流母排优化设计)

(6)    智能控制系统(串/并联机器人控制、边缘控制器)

 

主要科研项目:

(1)      2022/10-2025/10 国家重点研发项目子课题,基于视觉伺服的高速高精度管片拼装控制,项目负责人

(2)      2022/10-2025/10 国家重点研发项目子课题,盾构机及周边设备的系统可靠性优化设计,项目骨干

(3)      2022/01-2025/12 国家自然科学基金面上项目,针刺手法触感动态多尺度编解码及量化研究,项目负责人

(4)      2020/07-2022/06 创新项目,XX类脑感知XX,项目负责人

(5)      2017/01-2020/12 国家自然科学基金面上项目,针刺神经多时标复用编码机制研究, 项目负责人。

(6)  2018/03-2021/04 天津市自然科学基金重点项目,基于生物灵感的FPGA类脑运动核团实现研究,项目负责人。

(7)      2012/01-2015/12 国家自然科学基金面上项目,基于放电历史依存性的神经针刺编码机理研究, 项目负责人。

(8)      2008/01-2010/12 国家自然科学基金青年基金项目,外电场作用下多细胞水平神经元建模与分析, 项目负责人。

(9)      2008/03-2009/03 中国博士后科学基金特别资助项目,外电场作用下多神经元同步分析, 项目负责人

(10)   2007/03-2008/03中国博士后科学基金二等资助项目,外电场作用下多神经元同步分析, 项目负责人。

(11)   2012/04-2015/03天津市自然科学基金重点项目,皮层可兴奋性探测系统及其机理研究,第三参与人。

(12)   2013/04-2016/03 天津市自然科学基金重点项目,基于DTMS的多模态影像AD诊断系统的研究, 第二参与人。

(13)   2006/01-2009/12国家自然科学基金重点项目,针刺电信息传导与作用规律的研究,主要参与人。

 

代表性论著、学术著作:

学术论文:

(1)      Tian Gao; Bin Deng;Jiang Wang and Guosheng YiPresynaptic spike-driven plasticity based on eligibility trace for on-chip learning systemFrontiers in Neuroscience202317

(2)      Zhenxi Song; Bin Deng; Jiang Wang; Guosheng Yi; An EEG-based systematic explainable detection framework for probing and localizing abnormal patterns in Alzheimer's disease, Journal of Neural Engineering, 2022,19(3):036007

(3)      Zhenxi Song; Bin Deng; Jiang Wang; Guosheng Yi; Wei Yue; Epileptic seizure detection using brain-rhythmic recurrence biomarkers and ONASNet-based transfer learning, IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering 2022, 30:979-989

(4)      Shuangming Yang; Jiang Wang; Xinyu Hao; Huiyan Li; Xile Wei; Bin Deng; Kenneth A. Loparo, BiCoSS: Toward Large-Scale Cognition Brain with Multigranular Neuromorphic Architecture, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022(33): 2801-2815

(5)      Shuangming Yang; Jiang Wang; Nan Zhang; Bin Deng; Yanwei Pang; Mostafa Rahimi Azghadi, CerebelluMorphic: Large-Scale Neuromorphic Model and Architecture for Supervised Motor Learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  2022(33):4398-4412

(6)      Tian Gao, Bin Deng, Jiang Wang, Guosheng Yi. Highly efficient neuromorphic learning system of spiking neural network with multi-compartment leaky integrate-and-fire neurons. Frontiers in Neuroscience, 2022, 16: 929644

(7)      Tianshi Gao, Bin Deng, Jixuan Wang, Jiang Wang, Guosheng Yi. The passive properties of dendrites modulate the propagation of slowly-varying firing rate in feedforward networks. Neural Networks, 2022, 150: 377-391

(8)      Deng, Bin; Fan, Yanrong ; Wang, Jiang; Yang, Shuangming, Reconstruction of a Fully Paralleled Auditory Spiking Neural Network and FPGA Implementation, IEEE Transactions On Biomedical Circuits and Systems, 2021,15:1320-1331

(9)      Shuangming Yang, Tian Gao, Jiang Wang, Bin Deng, Benjamin Lansdell2 and Bernabe Linares-BarrancoEfficient Spike-Driven Learning With Dendritic Event-Based ProcessingFrontiers in Neuroscience,2021(15)

(10)   Chaofei Hong ; Xile Wei ; Jiang Wang ; Bin Deng ; Haitao Yu ; Yanqiu CheTraining Spiking Neural Networks for Cognitive Tasks: A Versatile Framework Compatible With Various Temporal Codes. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020,31(4): 1285-1296 (SCI)

(11)   Shuangming Yang ; Bin Deng ; Jiang Wang ; Huiyan Li ; Meili Lu ; Yanqiu Che ; Xile Wei ; Kenneth A. Loparo, Scalable Digital Neuromorphic Architecture for Large-Scale Biophysically Meaningful Neural Network With Multi-Compartment Neurons, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020,31(1): 148-162(SCI)

(12)   Shuangming Yang ; Bin Deng ; Jiang Wang ; Chen Liu ; Huiyan Li ; Qianjin Lin ; Chris Fietkiewicz ; Kenneth A. Loparo, Design of Hidden-Property-Based Variable Universe Fuzzy Control for Movement Disorders and Its Efficient Reconfigurable Implementation, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2019,27(2): 304-318(SCI)

(13)   Chen Liu ; Jiang Wang ; Bin Deng ; Huiyan Li ; Chris Fietkiewicz ; Kenneth A. Loparo, Noise-Induced Improvement of the Parkinsonian State: A Computational Study, IEEE Transactions on Cybernetics, 2019,49(10): 3655-3664(SCI)

(14)   Shuangming Yang ; Jiang Wang ; Bin Deng ; Chen Liu ; Huiyan Li ; Chris Fietkiewicz ; Kenneth A. Loparo, Real-Time Neuromorphic System for Large-Scale Conductance-Based Spiking Neural Networks, IEEE Transactions on Cybernetics, 2019,49(7): 2490-2503(SCI)

(15)   Yulin Zhu ; Jiang Wang ; Huiyan Li ; Bin Deng ; Chen Liu, Modulation of Parkinsonian State With Uncertain Disturbance Based on Sliding Mode Control, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2017,25(1): 2026-2034(SCI)

(16)   Zhen Zhang ; Wenjie Ai ; Bin Deng ; Wei Han ; Jiang Wang, Improved Figure-of-Eight Coil for Transcranial Magnetic Stimulation Using Magnetic Resonant Coupling, IEEE Transactions on Magnetics, 2017, 53(11):9100605(SCI)

(17)   Bin Deng ; Shuai Li ; Bin Li ; Jiang Wang ; Zhen Zhang, Noninvasive Brain Stimulation Using Strong-Coupling Effect of Resonant Magnetics, IEEE Transactions on Magnetics, 2017, 28(2):5800109(SCI)

(18)   Chen Liu ; Jiang Wang ; Huiyan Li ; Meili Lu ; Bin Deng ; Haitao Yu ; Xile Wei ; Chris Fietkiewicz ; Kenneth A. Loparo, Closed-Loop Modulation of the Pathological Disorders of the Basal Ganglia Network, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2017,28(2): 371-382(SCI)

(19)   Chen Liu ; Jiang Wang ; Bin Deng ; Xile Wei ; Haitao Yu ; Huiyan Li ; Chris Fietkiewicz ; Kenneth A. Loparo, Closed-Loop Control of Tremor-Predominant Parkinsonian State Based on Parameter Estimation, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2016,24(10): 1009-1121(SCI)

(20)   高天时;邓斌;崔子健;王江;王佶宣;伊国胜, 一种触觉感知与脑启发的触觉传感系统, 2023,38(1):228-238

(21)   杨双鸣;郝新宇;王江;李会艳;魏熙乐;于海涛;邓斌, 大规模类脑计算系统BiCoSS:架构、实现及应用, 自动化学报,2021,47(9):2154-2169

(22)   伊国胜 王江 魏熙乐 邓斌,无创式脑调制的神经效应研究进展,科学通报,2016 ,61 (8)819- 834.

(23)   刘晨,王江,邓斌,魏熙乐,于海涛,李会艳,帕金森状态的慢变量反馈模糊控制,中国科学: 信息科学,2015453):439-456.

学术论著:

(1)      神经系统共振分析. 北京: 科学出版社, 2015.02

(2)      针刺神经电信号分析与建模. 北京. 科学出版社,2019.06

(3)      神经系统电场调节的理论与分析. 北京. 科学出版社,2020.05

 

专利:

(1)      帕金森病基底核-丘脑网络的深度脑刺激FPGA实验平台,发明专利,CN201310670414.0

(2)      基于FPGA与高精度柔性触觉传感器的触感采集认知平台, 发明专利,CN112148244B

(3)      基于多尺度脑功能网络分类脑电信号的方法, 发明专利,CN110522412B

(4)      智能针刺神经元网络实验平台,发明专利,CN201010160312.0

(5)      基于FPGA的电刺激下神经元随机响应及共振实验平台,发明专利,CN201510056043.6

(6)      基于FPGAIzhikevich神经元网络同步放电仿真平台,发明专利,CN201510052068.9

(7)      针刺手法高精度数字模拟系统,发明专利,CN201510026486.0

(8)      弱电磁刺激调制海马网络节律的FPGA仿真系统,发明专利,CN201410681311.9

(9)      基于FPGA的癫痫状态闭环控制实验平台,发明专利,CN201410310856.9

(10)   一种脑电信号特征提取方法,发明专利,CN201310026238.7

 

主要讲授课程:

(1)      过程控制系统(本科生)

(2)      运动控制系统(本科生)

(3)      自动控制原理(本科生)

(4)      控制系统设计与仿真(本科生)

(5)      自动化工程导论(本科生)

(6)      智能电子创客(本科生新工科课程)

(7)      系统辨识与控制(全英文)(博士生,硕士生)

  

主要学术成就、奖励及荣誉:

(1)      2016教育部自然科学奖二等奖(排名第1

(2)      2017中西医结合学会自然科学奖一等奖(排名第4

(3)      2020河北省科技进步奖二等奖(排名第5

(4)      2006天津市自然科学奖三等奖(排名第3

(5)      2018:天津市“131”创新型人才

(6)      2018:天津大学北洋青年学者

(7)      2022:“天津市教学成果奖”特等奖(参与)

(8)      2022:“天津市教学成果奖”特等奖(参与)

(9)      2022:“天津市教学成果奖”一等奖(参与)

 

其他(社会兼职等):

(1)    2018-至今:国际电工电子学会(IEEE)高级会员

(2)    2018-至今:IEEE工业电子学会北京分会副主席

(3)    2015-至今:国家自然科学基金委评审专家

(4)    2018-至今:浙江省自然科学基金委评审专家

(5)    2018-至今:教育部学位中心学位论文评审专家