陈菲 阅读量：次

姓名： 陈菲
职称： 讲师
所在院系：控制与计算机工程学院
研究方向（Focus Area）：
? 大数据与云计算技术 Big Data and Cloud Computing Technology
? 人工智能 Artificial Intelligence
? 机器学习 Machine Learning
? 知识工程 Knowledge Engineering
? 决策支持系统 Decision Support System
? 智能控制与智能自动化 Intelligent Control and Intelligent Automation，等

联系方式
办公地址：华北电力大学主楼E座705
电子邮箱：chenfei@ncepu.edu.cn
办公电话：

个人简介及主要荣誉称号：
陈菲，女，1978年12月生，工学博士，2003年9月起至今在华北电力大学从事教学科研工作。2009年英国曼彻斯特大学访问，2013年美国威斯康辛大学访问,2013年选拔加入第一批名师培养计划。
主要从事电力系统大数据应用，故障诊断和优化问题的机器学习算法、知识工程、决策支持等研究，涉及大数据及知识工程领域的研究内容，参与并承担了多个纵向及横向科研项目，发表了多篇SCI期刊、EI期刊和核心期刊文章，申请专利1项，参与编写3本著作2本译著，参与多项教改项目，担任“离散数学”、“数据库原理”和“高级语言程序设计C”的教学工作，多次获得教学优秀奖，优秀班主任称号。

教学与人才培养情况:
1.教学课程：
离散数学，2004年起，96学时
??数据库原理，2010年起，40学时
高级语言程序设计C，2004年起
高级语言程序设计C（双语），2008年起
高级语言程序设计C（英文），2008年-2010年
面向对象的程序设计（JAVA），2003-2004年
主要科研项目情况
[1] 教育部科学研究重点项目，2019高校人工智能人才培养，起止时间2019.5-2019.12. 经费额度51万
[2] 横向项目，电站协调及主汽温系统非线性建模软件开发，起止时间2019.8-2019.12. 经费额度20万
[3] 横向项目，基于PMU数据图形语义提取的电网故障诊断系统开发，起止时间2019.8-2020.8. 经费额度89.6万
[4] 横向项目，大数据平台（三期）-实施-咨询服务，起止时间2018.11-2019.1. 经费额度19万
[5] 横向项目，发电企业安全态势感知系统可研，起止时间2018.10-2018.12. 经费额度30万
[6] 横向项目，地区电网可视化无功优化系统的研发，起止时间2012.12-2013.12, 经费额度64.2万
[7]中央高校基本科研业务费专项资金项目，面向复杂热力系统的数据建模规则和方法研究，起止时间：2013.5-2014.12，经费额度：3万元
[8]横向项目，伊敏电厂#5机组锅炉粉尘浓度关键测点参数在线监测系统，起止时间2012.12-2015.12. 经费额度18.5万元

主要获奖
[1] “以创新实践能力为导向的计算机专业贯通式三维一体实验教学体系的构建” 2017年华北电力大学教学成果一等奖
[2] 2006-2007教学优秀奖
[3] 2007 青年教师基本功三等奖
[4] 2010年“我爱我师”优秀班主任
[5] 2017-2018 教学优秀奖
[6] 2018-2019 十佳班主任

代表性论著
[1] C语言程序设计（第二版）, 中国电力出版社， 2018年
[2] 离散数学，中国电力出版社，2010年
[3] 计算机专业毕业设计指导（本科），清华大学出版社，2007年
[4] 需求分析与系统设计（译著），机械工业出版社，2009年
[5] 深度探索关系数据库:实践者的关系理论（译著），电子工业出版社，2007年
[6] Thermal power generation fault diagnosis and prediction model based on deep learning and multimedia systems[J]. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS S. 2019, 78(4): 4673-4692. SCI
[7] Wind power generation fault diagnosis based on deep learning model in internet of things (IoT) with clusters[J]. Cluster Computing. 20182. SCI
[8] 基于机器学习的监控大数据防冲突检测仿真[J]. 计算机仿真. 2019, 36(4): 469-473. 北大核心
[9] Research on intelligent fault identification technology of wind turbine supported by fault knowledge base [J]. Modelling, Measurement and Control A. 2017(90). No 1: 1-15. EI.
[10] Reliability Assessment Method of Power Plant Units Based on Projection Pursuit Principle Coupled With Maximum Entropy Principle [J]. Revista De La Facultad De Ingenieria [J]. 2017(32). No 2: 374-384. EI.
[11] Wind turbine failure risk assessment model based on DBN [J]. Advances in Modelling and Analysis C. 2016(71). No.1: 110-124. EI.
[12] Research on a feature selection method based on median impact value for modeling in thermal power plants [J]. APPLIED THERMAL ENGINEERING. FEB 5 2016(94): 472-477. SCI
[13] Outliers detection method of multiple measuring points of parameters in power plant units [J]. APPLIED THERMAL ENGINEERING. JUN 25 2015(85): 297-303. SCI
[14] Smart Caching Based on Mobile Agent of Power WebGIS Platform [J]. SCIENTIFIC WORLD JOURNAL. 2013 (4) :757182. SCI