照片+个人介绍 Introduction

朱群雄，工学博士、教授、博士生导师。现任智能过程系统工程教育部工程研究中心主任、北化高科食品安全大数据研究院院长、北京市科协常委、北京自动化学会理事长、中国自动化学会常务理事、中国化工学会理事、中国自动化学会过程控制专业委员会副主任、中国化工学会信息技术应用专业委员会副主任、中国人工智能学会不确定性人工智能专业委员会委员、中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员、中国自动化学会工业控制系统安全专业委员会委员、中国化学会计算机化学专业委员会委员、中国计算机用户协会流程工业应用分会常务理事、北京市高等教育学会理事、《北京化工大学学报（自然科学版）》编委会副主任等。主要研究方向：计算智能与工业应用、过程建模与系统优化、故障诊断与报警管理、虚拟现实与数字孪生等；主持国家自然科学基金重点、面上、国际合作项目和863子项目、教育部重点项目及中石化、中石油等企业重点项目40余项，在自动化、计算机和信息技术领域、化工和能源等应用领域国际、国内重要期刊和学术会议发表学术论文350余篇，授权和申请专利34项、获批软件著作权10项，数据挖掘、智能优化和智能控制等研究获省部级科技进步一等奖2项、二等奖1项；首批入选教育部高等学校骨干教师资助计划和北京市高等学校优秀青年骨干教师，是北京市教学名师、北京市优秀教学团队负责人，获北京市教育教学成果一等奖1项、二等奖2项，中国自动化学会高等教育教学成果一等奖1项；荣获中国自动化学会“中国过程控制综合贡献奖”和优秀学会工作者、中国化工学会信息技术应用专委会“学术贡献奖”和“教育贡献奖”、北京市科协先进工作者等称号；是北京高校优秀共产党员、北京市师德先进个人；培养了中外博士、硕士研究生180余人；享受国务院颁发的政府特殊津贴。

教学课程Teaching courses
课程名称
面向对象

VB语言程序设计
本科生

人工神经网络技术
硕士研究生

智能系统与智能控制
博士研究生



主持的主要科研项目 Research Projects
项目名称
项目来源

复杂石化过程数据和领域知识融合的能效评价与系统优化理论及关键技术
国家自然科学基金重点项目

复杂过程系统虚拟样本生成方法研究
国家自然科学基金面上项目

复杂过程报警系统建模与优化
国家自然科学基金面上项目

复杂过程系统的递阶神经网络结构研究
国家自然科学基金面上项目

面向过程工业节能降耗优化操作的可拓工程方法
国家自然科学基金面上项目

过程工业中的知识发现/数据挖掘的研究
国家自然科学基金面上项目

化工过程BENCHMARK问题的神经网络控制研究
国家自然科学基金面上项目

气固相催化反应器在线智能优化控制系统的研究
国家自然科学基金国际合作项目

基于数据挖掘的炼铁全流程能耗实时监测技术
国家863计划子课题

基于数据挖掘和系统仿真技术的流程工业故障诊断系统
教育部科学技术研究重点项目

基于数据挖掘技术的乙烯裂解炉在线优化操作
中石化科学技术研究开发项目

聚乙烯厂高密度聚乙烯装置串级反应优化操作改造
中国石油天然气股份有限公司项目


主要成果、奖励Main achievements
科技奖：
朱群雄等，基于数据挖掘等技术的乙烯裂解炉在线优化操作, 中国石油和化学工业协会,科技进步一等奖；
朱群雄等，基于数据驱动的大型石化装置智能优化运行技术及工程应用,中国石油和化工自动化应用协会,科技进步一等奖；
朱群雄等，PTA生产溶剂系统智能优化控制, 中国石油和化学工业协会,科技进步二等奖；
朱群雄等，石化企业虚拟现实应急救援演练与安全教育网络化智能系统，通过中国石油和化学工业联合会科学技术成果鉴定。
教学奖：
朱群雄，北京市教学名师；
朱群雄等，自动化专业拔尖工程人才培养体系的重构与实践，第七届北京市高等教育教学成果一等奖；
朱群雄等，应用为驱动的现代大学计算机基础系列课程系统化教学改革与实践，北京市教育教学成果奖（高等教育）二等奖；
朱群雄等，计算机基础课群教学改革与实践，北京市教育教学成果（高等教育）二等奖。

学术论文：
Zhu Q X, Luo Y, He Y L. Novel Distributed Alarm Visual Analysis Using Multicorrelation Block-Based PLS and Its Application to Online Root Cause Analysis[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2019, 58(45), 20655-20666.
Yuan Xu, Sheng-Qi Shen, Yan-Lin He*, Qun-Xiong Zhu*. A Novel Hybrid Method Integrating ICA-PCA With Relevant Vector Machine for Multivariate Process Monitoring[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2019, 27(4): 1780-1787
Qun-Xiong Zhu, Zhong-Sheng Chen, Xiao-Han Zhang, Abbas Rajabifard, Yuan Xu*, Yiqun Chen, Dealing with small sample size problems in process industry using virtual sample generation: a Kriging-based approach, Soft Computing, 2019, Sep 25:1-14
Zhu Q X, Luo Y, He Y L. Novel Multiblock Transfer Entropy Based Bayesian Network and Its Application to Root Cause Analysis[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2019, 58(12): 4936-4945
Meng Q Q, Zhu Q X^#, Gao H H, He Y L*, Xu Y*. A novel scoring function based on family transfer entropy for Bayesian networks learning and its application to industrial alarm systems[J]. Journal of Process Control, 2019, 76: 122-132
YuanXu,HanJiang,WeiZhang,AbbasRajabifard,NengchengChen,YiqunChen,YanlinHe,QunxiongZhu*. Prediction intervals based soft sensor development using fuzzy information granulation and an improved recurrent ELM[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2019, Volume 195, 103877
Yunfei Cui, Yongming Han, Zhiqiang Geng*; Qunxiong Zhu*, Jinzhen Fan, Production Optimization and Energy Saving of Complex Chemical Processes using Novel Competing Evolutionary Membrane Algorithm: Emphasis on Ethylene Cracking[J]. Energy Conversion and Management, 2019, 196, 311–319
He Y L, Yan X, Zhu Q X*. Novel Pattern Recognition Using Bootstrap-Based Discriminant Locality-Preserving Projection and Its Application to Fault Diagnosis[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2019, 58(38): 17906-17917
Yongming Han#, Chang Long, Zhiqiang Geng*, Qunxiong Zhu*, Yanhua Zhong. A novel DEACM integrating Affinity Propagation for performance evaluation and energy optimization modeling: Application to complex petrochemical. Energy Conversion and Management, 2019, 183, 349–359.
Jun Wang,Yan-Lin He*, Qun-Xiong Zhu*. Energy and Production Efficiency Optimization of an Ethylene Plant Considering Process Operation and Structure[J]. Ind. Eng. Chem. Res. 2020, 59(3): 1202-1217