Thông tin nhà nghiên cứu KH&CN

Mã NNC: CB.1307307

ThS Hồ Lê Anh Hoàng

Cơ quan/đơn vị công tác: Đại học Văn Hiến

Lĩnh vực nghiên cứu: Khoa học máy tính và thông tin,

  • Danh sách các Bài báo/Công bố KH&CN
  • Danh sách các Nhiệm vụ KH&CN đã tham gia
[1]

Optimization of Control Parameter for Dynamic Positioning System Based on Genetic Algorithm Advantage Technique

Viet-Dung Do, Xuan-Kien Dang, Le-Anh Hoang Ho, and Van Huong Dong
The 17th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum (AMFUF2018), pp. 117-129 - Năm xuất bản: 2018; ISSN/ISBN: 2508-5247
[2]

The President Prize for Award Winner of The Excellent Paper of The 17th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum (2018)

Viet-Dung Do, Xuan-Kien Dang, Le Anh-Hoang Ho, VanHuong Dong
The 17th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum - Năm xuất bản: 2018; ISSN/ISBN:
[3]

Designing a Ship Autopilot System based on Fuzzy Controller under the Influence of Peripheral Factors

Le-Anh Hoang Ho, Xuan-Kien Dang, Ba-Linh Mai, Viet-Dung Do, Van-Phuong Ta
The 18th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum (AMFUF 2019), pp.269-281 - Năm xuất bản: 2019; ISSN/ISBN: 2508-5247
[4]

Enhancing the Control Performance of Automatic Voltage Regulator for Marine Synchronous Generator by Using Interactive Adaptive Fuzzy Algorithm

Xuan-Kien Dang, Viet-Dung Do, Van-Tinh Do, Le Anh-Hoang Ho
International Conference on Industrial Networks and Intelligent Systems, INISCOM 2021, pp. 379-392 - Năm xuất bản: 2021; ISSN/ISBN: 1867-8211
[5]

Analyzing the sea weather effects to the ship maneuvering in Vietnam’s sea from BinhThuan province to Ca Mau province based on fuzzy control method

Xuan-Kien Dang, Le Anh-Hoang Ho, Viet-Dung Do
TELKOMNIKA (Telecommunication, Computing, Electronics, and Control), Vol.16, No.2, pp. 533-543 - Năm xuất bản: 2018; ISSN/ISBN: 1693-6930
[6]

Eliminating the Static Errors of State Variables by Using Real-time Cascaded Flatness-Based Control for Induction Motors

Pham Tam Thanh, Xuan-Kien Dang, Le Anh-Hoang Ho
Journal of Current Science and Technology (JCST), Vol. 10, No. 2, pp. 165-181 - Năm xuất bản: 2020; ISSN/ISBN: 2630-0656
[7]

Joint fuzzy controller and fuzzy disturbance compensator in ship autopilot system: Investigate stability in environmental conditions

Xuan Kien Dang, Le Anh-Hoang Ho
Journal of Current Science and Technology (JCST), Vol. 11, No. 1, pp.114-126 - Năm xuất bản: 2021; ISSN/ISBN: 2630-0656
[8]

Self-Adaptive Fuzzy Control Approach for Jack-up Rig Jacking System Based on Particle Swarm Optimization

Xuan-Kien Dang, Tien-Dat Tran, Viet-Dung Do, Le Anh-Hoang Ho, and Van-Vang Le
IEEE Access, vol. 10, pp. 86064-86077 - Năm xuất bản: 2022; ISSN/ISBN: 2169-3536
[9]

Application of Genetic Algorithm to PID Controller Optimization for Ship Autopilot System under the Effect of Sea Environmental

Xuan-Kien Dang, Le-Anh Hoang Ho and Viet-Dung Do
The 17th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum(AMFUF2018), pp. 37-51 - Năm xuất bản: 2018; ISSN/ISBN: 2508-5247
[1]

Xây dựng hệ thống DGPS giả lập trong điều khiển ổn định động tàu thủy dựa trên Sensor Network

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải
Thời gian thực hiện: 01/01/2019 - 01/12/2019; vai trò: Thành viên
[2]

Nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ thống tự động báo động trực ca hàng hải sử dụng kỹ thuật nhận dạng và xử lý ảnh bằng mạng nơ ron nhân tạo kết hợp không gian số

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải
Thời gian thực hiện: 01/06/2018 - 01/06/2019; vai trò: Thành viên
[3]

Nghiên cứu thuật toán fast marching dựa trên trí tuệ nhân tạo AI trong việc phát hiện và định vị sự thay đổi của công trình biển trong dãy ảnh liên tiếp sử dụng mạng nơ ron tích - chập CNN

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải
Thời gian thực hiện: 01/01/2022 - 01/03/2023; vai trò: Thành viên
[4]

Nghiên cứu thuật toán fast marching dựa trên trí tuệ nhân tạo AI trong việc phát hiện và định vị sự thay đổi của công trình biển trong dãy ảnh liên tiếp sử dụng mạng nơ ron tích - chập CNN

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải
Thời gian thực hiện: 01/01/2022 - 01/03/2023; vai trò: Thành viên
[5]

Nghiên cứu, thiết kế hệ thống tự động nhận dạng và cảnh báo tàu thuyền quá khổ khi qua âu thuyền trong hệ thống kiểm soát triều chống ngập ứng dụng xử lý ảnh bằng mạng nơ ron nhân tạo tích chập (convolutional neural network) - Mã số: DT203036

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ giao thông vận tải - Việt Nam
Thời gian thực hiện: 01/01/2020 - 30/03/2021; vai trò: Thành viên nghiên cứu
[6]

Khảo sát đánh giá hiện trạng và xây dựng hướng dẫn kỹ thuật kiểm soát rủi ro, ứng phó sự cố môi trường trong hoạt động chuyên chở hàng nguy hiểm trên đường thủy nội địa - Mã số: MT201011

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ giao thông vận tải - Việt Nam
Thời gian thực hiện: 01/01/2020 - 30/12/2021; vai trò: Thành viên nghiên cứu
[7]

Nghiên cứu thuật toán Fast Marching dựa trên trí tuệ nhân tạo AI trong việc phát hiện và định vị sự thay đổi của công trình biển trong dãy ảnh liên tiếp sử dụng mạng nơ-ron tích chập CNN - Mã số DT223015

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ giao thông vận tải - Việt Nam
Thời gian thực hiện: 01/01/2022 - 30/03/2023; vai trò: Thành viên nghiên cứu
[8]

Nghiên cứu, thiết kế chế tạo hệ thống tự động báo động trực ca hàng hải sử dụng kỹ thuật nhận dạng và xử lý ảnh bằng mạng nơ ron nhân tạo kết hợp không gian số - Mã số DT184082

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải - Việt Nam
Thời gian thực hiện: 29/05/2018 - 29/05/2019; vai trò: Thành viên nghiên cứu
[9]

Thiết kế chế tạo hệ thống giám sát thông số và cảnh báo cầu đường bộ sử dụng trí tuệ nhân tạo trên nền IoT - Mã số: DT203038

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải - Việt Nam
Thời gian thực hiện: 01/01/2020 - 30/03/2021; vai trò: Thành viên nghiên cứu
[10]

Xây dựng hệ thống DGPS giả lập trong điều khiển ổn định động tàu thủy dựa trên Sensor Network, Bộ Giao thông vận tải - Mã số: DT194027

Cơ quan quản lý nhiệm vụ/cấp kinh phí: Bộ Giao thông vận tải - Việt Nam
Thời gian thực hiện: 01/01/2019 - 30/12/2019; vai trò: Thành viên nghiên cứu