曾霞

2023-12-28 09:05 作者: 审核: 浏览:

姓       名

性      别

学         历

博 士

职      称

副教授

研 究 方 向

       形式化方法+AI

       形式化方法、智能系统分析与验证、可信人工智能、非线性约束求解

邮 箱 地 址

xzeng0712@swu.edu.cn

学习与

工作经历

ž   2017-06 至 今, 西南大学, 计算机与信息科学学院 软件学院;

ž     2013-07   2017-06,   华东师范大学 软件学院, 上海市高可信计算重点实验室, 博士

教学简介

ž   党员教师,主要讲授《离散数学》课程(大二上)、《线性代数》(大一下)、《概率论与数理统计》(大一下);

ž   教育部产学合作协同育人项目1项(第一批)

科研简介

       主要研究方向:  形式化方法+AI、智能系统安全控制、信息物理系统分析与验证、可信人工智能、符号-数值混合计算等。

       主持国家自然基金青年项目1项、教育部产学合作协同育人项目1项(第一批)。

       获批国家自然基金面上项目1项(执行期:2025.01至2028.12) ,参与主研国家自然科学基金面上项目3项。

ž   研究论文发表于CAVAAAIDACEMSOFTHSCC等领域知名国际会议和《Science China Information Sciences》、《软件学报》、Formal Aspects of Computing》等期刊。

ž   指导学生从事有关形式化方法与AI领域交叉融合的研究工作,如神经网络可解释性、安全强化学习、自动驾驶相关技术等

ž   期待积极乐观、团结友爱、有上进心的同学们加入!

科研项目

ž   面向神经网络控制系统安全验证的多项式代数方法研究,62472362,国家自然基金面上项目,(项目主持人),2025.1-2028.12

ž   基于矩方法的混成系统可达集计算方法及其应用, 61902325, 国家自然基金青年项目,(项目主持人),2020.1-2022.12

ž   强化学习安全性的形式化方法研究及其在智能控制中的应用,62272397, 国家自然基金面上项目,(项目主要参与人) 2023.1-2026.12

ž   面向安全可信性的深度学习与强化学习教学改革与课程建设,202002004007,教育部产学合作协同育人项目(百度公司),(项目主持人),2021.1-2021.12

ž     神经网络智能控制系统的安全验证研究, 上海市高可信计算重点实验室开放课题, (项目主持人),2022.5-2023.5

代表性成果

(1)      Xia Zeng, Zhengfeng Yang, Li   Zhang, Xiaochao Tang, Zhenbing Zeng, Zhiming Liu. Safety Verification of   Nonlinear Systems with Bayesian Neural Network Controllers. AAAI 2023. AAAI Press.接收率19.6%:   (Oral presentation, CCF A会议)

(2)      Zhengfeng Yang, Li   Zhang, Xia Zeng (通讯作者), Xiaochao Tang, Chao Peng,   Zhenbing Zeng: Hybrid Controller Synthesis for Nonlinear Systems Subject to   Reach-Avoid Constraints. CAV 2023: 304-325  (分组报告,CCF A会议)

(3)        Xia   Zeng,   Banglong Liu, Zhenbing Zeng, Zhiming Liu, Zhengfeng Yang. Safe Controller   Synthesis for Nonlinear Systems via Reinforcement Learning and PAC   Approximation. DAC 2024(分组报告,CCF A会议)

(4)      杨紫萱, 曾霞(通讯作者), 任勐鑫, 王建林, 曾振柄, 杨争峰. 基于PAC学习的组合式概率障碍证书生成方法. 软件学报2024.

(5)      Hanrui Zhao, Xia   Zeng (通讯作者), N. Qi, Z. Yang and Z. Zeng:   Safe DNN-type Controller Synthesis for Nonlinear Systems via Meta   Reinforcement Learning. DAC 2023. (分组报告, CCF A 会议)

(6)        Xia ZengWang   LinZhengfeng YangZhenbing   Zeng:
  Linear invariant generation for verification of nonlinear   hybrid systems via conservative approximation. 
Sci. China Inf. Sci.60(3): 39102 (2017)

(7)      Xia   ZengWang LinZhengfeng YangXin ChenLilei Wang:
  Darboux-type barrier certificates for safety verification of   nonlinear hybrid systems. 
EMSOFT 2016: 11:1-11:10

(8)  赵恒军; 李权忠; 曾霞(通讯作者); 刘志明 ; 强化学习智能控制在安全攸关CPS中的应用——以某工业油泵为例,软件学报,   2022, 33(7) 【安全强化学习,智能控制,案例研究】

论文:http://www.jos.org.cn/jos/article/abstract/6588

代码:https://gitee.com/zhaohj2016/oil-pump-control-jos

(9)  Hengjun Zhao; Xia   Zeng (通讯作者);   Taolue Chen; Zhiming Liu; Jim Woodcock ; Learning safe neural net work   controllers with barrier certificates, Formal Aspects of Computing, 2021,   33(3): 437-455【智能控制器设计,形式化验证,CCF B

论文:https://dl.acm.org/doi/10.1007/s00165-021-00544-5

代码:https://gitee.com/zhaohj2016/FAoC-tool

(10)      Hengjun Zhao; Xia Zeng (通讯作者); Taolue Chen; Zhiming   Liu ; Synthesizing Barrier Certificates Using Neural Networks, HSCC '20: 23rd   ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control. 【控制器安全性验证的智能化、形式化方法,CCF B

论文:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3365365.3382222

代码:https://gitee.com/zhaohj2016/HSCC20-Repeatability