一、团队简介

团队自身优势与特色出发，深入开展针对低空经济的新一代人工智能技术研究，将“无人系统+电子信息+AI”与示范应用相结合，积极深化与探索在农业、巡检、应急3个方面的应用研究和产业升级，达到推动应用创新、培养卓越人才等多个目标。团队主要包括四个研究方向：低空硬件平台、稳定控制系统、智能感知算法与典型应用示范。

二、代表性科研成果

（一） 科研项目

团队成员主持横向、纵向项目10余项。

（二）代表论文

在国内外期刊上发表学术论文50余篇。

Cao Y, Cao Y, Wen S, et al. Passivity analysis of delayed reaction–diffusion memristor-based neural networks[J]. Neural Networks, 2019, 109: 159-167.

Cao Y, Cao Y, Guo Z, et al. Global exponential synchronization of delayed memristive neural networks with reaction–diffusion terms[J]. Neural Networks, 2020, 123: 70-81.

Cao Y, Jiang W, Wang J. Anti-synchronization of delayed memristive neural networks with leakage term and reaction–diffusion terms[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 233: 107539.

Shuai L I, Qing G U O, Yan S H I, et al. Quasi-synchronous control of uncertain multiple electrohydraulic systems with prescribed performance constraint and input saturation[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2023, 36(9): 416-425.

Li S, Guo Q, Yan Y, et al. Terminal sliding mode observer based–asymptotic tracking control of electro-hydraulic systems with lumped uncertainties[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2023, 45(1): 17-26.

Yu Y, Ma Y, Mei X, et al. Multi-stage convolutional autoencoder network for hyperspectral unmixing[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022, 113: 102981.

Yu Y, Pan E, Wang X, et al. Unmixing Before Fusion: A Generalized Paradigm for Multi-Source-Based Hyperspectral Image Synthesis[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024: 9297-9306.

（三）获奖、著作、教材、专利

授权发明专利8项。

三、团队组成

团队现有专职人员6人，包括特聘副研究员三名、副教授两名与讲师一名。主要从事针对低空经济的新一代人工智能技术研究，将“无人系统+电子信息+AI”与示范应用相结合，积极深化与探索在农业、巡检、应急3个方面的应用研究和产业升级，达到推动应用创新、培养卓越人才等多个目标。团队主要包括四个研究方向：低空硬件平台、稳定控制系统、智能感知算法与典型应用示范。

（团队联系人：于洋 yuyang@cdu.edu.cn）