【个人简介】
郭津津，女，博士，校聘副教授。长期从事递归神经网络时变问题求解、数值计算与优化、机器人运动规划与控制等方面的相关研究，以第一作者身份在IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics和IEEE Transactions on Industrial Electronics等国际期刊和会议上发表学术论文十余篇。目前主持广东省自然科学基金区域联合基金-青年基金项目1项。
【教育背景】
2018.08-2022.06：中山大学，计算机科学与技术专业，工学博士学位。
2016.08-2018.06：中山大学，控制工程专业，工程硕士学位。
2012.09-2016.06：南昌大学，测控技术与仪器专业，工学学士学位。
【工作经历】
2022.08-至今：广东技术师范大学计算机科学学院，担任专职教师，从事教学科研工作。
【学科领域】
主要从事神经网络、神经动力学、数值计算、机器人方向研究。
【主讲课程】
《计算机网络》、《Python程序设计》、《计算机专业英语》等。
【项目课题】
1. 广东省自然科学基金区域联合基金-青年基金项目，2023A1515110697，基于直接离散技术的递归神经网络算法研究及应用，2023-11至2026-10，10万元，在研，主持。
2. 国家自然科学基金面上项目，61976230，基于高精度时间离散公式与神经动力学的未来时变问题求解，2020-01至2023-12，60万元，结题，参与。
3. 广东省自然科学基金面上项目，2019A1515012128，针对不同层未来时变问题的离散递归神经网络模型设计、实现与应用，2019-10至2022-09，10万元，结题，参与。
【主要成果】
1. Guo J（郭津津）, Zhang Y*. Stepsize interval confirmation of general four-step DTZN algorithm illustrated with future quadratic programming and tracking control of manipulators[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(3): 1662-1670.
2. Guo J（郭津津）, Qiu B, Zhang Y*. Future different-layer linear equation and bounded inequality solved by combining Adams-Bashforth methods with CZNN model[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021, 68(2): 1515-1524.
3. Guo J（郭津津）, Qiu B, Chen J, Zhang Y*. Solving future different-layer nonlinear and linear equation system using new eight-node DZNN model[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(4): 2280-2289.
4. Guo J（郭津津）, Tan N, Zhang Y*. General ELLRFS-DAZN algorithm for solving future
linear equation system under various noises[J]. Neurocomputing, 2023, 515: 145-156.
5. Guo J（郭津津）, Qiu B, Hu C, Zhang Y*. Discrete-time nonlinear optimization via zeroing neural dynamics based on explicit linear multi-step methods for tracking control of robot manipulators[J]. Neurocomputing, 2020, 412: 477-485.
6. Guo J（郭津津）, Zhang Y, Qiu B*. Tracking control of ship course system using new six-step ZeaD (Zhang et al Discretization) formula with high precision[J]. Filomat, 2020, 34(15): 5059-5071.
7. Qiu B, Guo J（郭津津）, Mao M, Tan N*. A fuzzy-enhanced robust DZNN model for future multi-constrained nonlinear optimization with robotic manipulator control[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2024, 32(1): 160-173.
8. Qiu B, Guo J（郭津津）, Yang S, Yu P, Tan N*. A novel discretized ZNN model for velocity-layer weighted multi-criteria optimization of robotic manipulators with multiple constraints[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(5): 6717-6728.
9. Guo J（郭津津）, Qiu B, Yang M, Zhang Y*. Zhang neural network model for solving LQ decomposition problem of dynamic matrix with application to mobile object localization[C]. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, Virtual, Shenzhen, China, July 18-22, 2021.
10. Guo J（郭津津）, Qiu B, Ming L, Zhang Y*. Explicit linear dual-multistep methods applied to ZNN illustrated via discrete time-dependent linear and nonlinear inequalities system solving[C]. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, Virtual, Glasow, Scotland, UK, July 19-24, 2020.
11. 张雨浓; 郭津津; 杨敏; 胡海峰; 邱斌斌; 一种移动目标定位方法、装置、设备及介质, 2022-09-16, 中国, ZL202011435948.1
12. 张雨浓; 郭津津; 李健; 邱斌斌; 杨智; 一种应用于悬挂负载直升机的新型离散全镇定控制方法, 2020-11-10, 中国, ZL201710703039.3
【联系方式】
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