姓　　名：张秀玲 (女)政治面貌：中共党员
出生年月：1968.4.18 现有职称：教授
最高学历：博士 导师身份：硕士生导师
毕业院校：燕山大学 毕业时间：2002.10
个人主页：更新日期：2016-02-10
人生格言：

笑傲生活

教学信息：
主讲本科课程：“反馈控制理论”、“现代控制理论”、“控制系统数字仿真及MATLAB语言”

主讲研究生课程：“现代仿真技术及应用”、“模式识别与智能系统导论”
指导本科生2013年获燕山大学第十八届“世纪杯”大学生课外学术科技作品竞赛二等奖。
指导本科生2015年获燕山大学第十九届“世纪杯”大学生课外学术科技作品竞赛三等奖。
学科及研究方向：
学科：控制科学与工程

研究方向：基于人工智能的复杂系统建模、控制、模式识别及计算机仿真，云计算，可视化数据挖掘，云推理，智能系统的FPGA设计，基于DSP的智能系统开发

主要从事复杂系统智能控制及计算机仿真研究工作:
板形模式识别与智能控制；
板形板厚综合控制及计算机仿真；
污水处理；
镍氢电池智能充电及控制；
倒立摆建模及智能控制；
神经网络优化设计及在复杂工业系统的应用研究；
基于虚拟现实技术的云推理智能控制系统设计与仿真；
基于云计算的可视化数据挖掘；
神经网络的FPGA设计与实现；
基于DSP的智能系统设计；
MATLAB与LabVIEW相结合的可视化仿真系统设计

科研项目信息：
主持并完成的科研项目：
1、“基于云推理的冷轧带钢板形智能控制模型研究”（河北省自然科学基金-钢铁联合研究基金项目：E**）负责人，2015-2017
2、“连铸\轧钢自动化技术及应用”（河北省高校创新团队领军人才培育计划项目：LJRC013）主要成员，2014-2016
3、“基于“教学学术”理念的自动控制理论专业课改革实践”（河北省高等教育学会高等教育科学研究课题重点课题：GJXHZ2013-5) 负责人，2013-2015
4、基于“以学生为中心”教育理念的控制理论专业课改革实践（河北省高等教育学会高等教育科学研究课题重点课题：GJXHZ2015-1）负责人，2015-2017
5、“流面条元法及其在热轧板带板形控制中的应用”（国家自然科学基金项目：**)
6、“高精度板带轧机板形控制的理论体系和机理-智能模型”（国家自然科学基金项目：**）
7、“高精度宽带钢大型冷轧机板形控制数学模型和仿真系统的研究”（河北省自然科学基金面上项目：E** ）

获奖：
1、“板带轧机板形控制的理论体系、数学模型、仿真软件及其应用”2004年国家科技进步2等奖，河北省科技进步1等奖；
2、“板形控制的机理模型与条元分析方法”，2003年获教育部提名国家科学技术奖自然科学2等奖；
3、“控制理论教学改革初探”2002年获河北省高等教育学会第八届高等教育科学研究成果三等奖；
4、“邯钢衡水薄板公司900HC轧机板形设定控制”2001年获得河北省科技厅科学技术成果鉴定；
5、“冷带轧机板形智能识别与智能控制研究”2006年荣获河北省优秀博士学位论文；
6、“自动控制理论”多媒体教学及网络教学的实践与探讨. 2010年获河北省高等教育学会第十二届高等教育科学研究成果三等奖。
7、荣获2015年度燕山大学“教学标兵奖”。
研究生教学改革项目：
1、“模式识别与智能系统导论的学术教学方法研究”（燕山大学电气工程学院研究生教改项目：DYY2015）负责人，2015,9-2016,12
2、基于“教学学术”理念的“模式识别与智能系统导论”专业课改革实践(燕山大学研究生教育教学改革项目：JG201506)负责人，2015,12-2016,12
论文发表情况：
在《机械工程学报》、《中国机械工程》、《钢铁》、《中国电机工程学报》、《电工技术学报》、《仪器仪表学报》、《系统工程学报》、《控制与决策》、《系统仿真学报》、《模式识别与人工智能》、《智能系统学报》、《钢铁研究学报》、《化工自动化及仪表》、《模糊系统与数学》、《中南大学学报》、《Journal of Iron and Steel Research, international》、《Journal of Central South University of Technology》、《JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING》、《JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY》、《Steel Research International》、《ISIJ International》、 《Soft Computing》、《Nonlinear Dynamics》、《International Journal of Control, Automation and Systems》、《Optimal Control, Applications and Methods》等杂志发表论文70余篇。其中EI收录16篇，SCI收录13篇。2001年-2006年主要论文如下：1.张秀玲, 刘宏民。神经网络模型参考自适应控制及其在带材板形控制系统中的应用，《机械工程学报》，2001,37(9):83-88。(EI收录: **)2.张秀玲,刘宏民。板形控制的传递矩阵方法,《机械工程学报》,2003,39(11),100-103(EI收录: **)。3.张秀玲, 刘宏民。板形模式识别的GA-BP模型和改进的最小二乘法，《钢铁》，2003,38(10),:29-34 (EI收录: **)4.张秀玲, 刘宏民. 液压弯辊系统的智能内模控制.《电工技术学报》, 2002, 17(1): 91-955.张秀玲, 李海滨. 基于RBF神经网络的智能模式识别方法.《仪器仪表学报》, 2002, 23(3): 93-97(EI收录: **)6.张秀玲,宋建军。基于动态最近邻聚类算法的RBF神经网络及其在MH-Ni电池容量预测中的应用. 《电工技术学报》, 2005, 20(11): 84-87(EI收录: **)7.张秀玲, 高美静，谷芳春。新型神经网络模型参考自适应控制系统设计，《系统工程学报》，2003,18(2)。8.张秀玲. 基于神经网络补偿的广义离散模型参考自适应控制系统设计.《系统仿真学报》, 2002, 14(1): 125-1279.张秀玲, 李海滨. 基于RBF神经网络的数字模式识别方法.《模式识别与人工智能》, 2002, 15(1): 265-167,28710.张秀玲. 神经网络非线性系统模型参考自适应控制器统一设计法.《控制与决策》, 2002, 17(2): 151-154(EI收录: **)11.张秀玲,宋建军. 基于RBF神经网络的MH-Ni 电池荷电状态预估模型.系统仿真技术及其应用.2005(7): 120-12312.张秀玲. 神经网络自适应控制的研究进展与展望.《工业仪表与自动化装置》, 2002(1): 10-1413.张秀玲, 刘宏民。基于模糊距离的变结构神经网络板形信号模式识别的研究，《钢铁研究学报》，2001. 13(2):62-66。14.张秀玲.未建模动态对象的鲁棒混合自适应控制器设计与研究，《工业仪表与自动化装置》，2001(4):62-64。15.张秀玲，刘宏民。基于人工神经网络的板形模式识别方法，《自动化与仪器仪表》,2001(1):20-23。16.张秀玲, 高美静。基于快速BP算法的非线性系统神经网络自校正控制器, 《自动化与仪器仪表》,2001(5):20-23。17.Zhang Xiuling, Li Haibin. Control the Reading and writing of Smart Card with Security Logic by Using Single Chip Microcomputer,<<2001 International Conference on Embedded System>>.18.张秀玲.适于未建模动态对象的混合自适应控制器，《吉林工业大学学报》，2001,31(1):95-99。19.张秀玲.变结构神经网络自校正控制器的设计与研究，《燕山大学学报》，2001， 13(3)。20.张秀玲, 李海滨.基于RBF神经网络的倒摆模型辨识，《燕山大学学报》增刊，2001,13(3)。21.张秀玲.神经网络自适应控制的研究进展, 《燕山大学学报》增刊，2001,13(3):9-14。22.张秀玲.一类神经网络自校正控制器的设计，《河北工业科技》，2001，18(2):18-21。23.张秀玲, 李海滨.利用单片机控制逻辑加密卡的读写，《2001年嵌入式系统及单片机国际学术交流会》论文集。24.张秀玲.利用参考模型状态设计HMRACS的统一格式，《电气传动自动化》, 2001,23(3):24-27。25. 张秀玲.任意相对阶数的鲁棒HMRAC方案设计及其在穿孔机串级调速系统中的应用，《电气传动自动化》, 2001,23(1):27-31.26.Liu HM, Zhang XL, Wang YR.Transfer matrix method of flatness control for strip mills.JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY 166(2):237-242 AUG 1 2005 (SCI收录：957LW)27. Ouyang GX, Li XL, Guan XP, Zhang ZQ, Zhang XL, Du RX.Ram velocity control in plastic injection molding machines with neural network learning control.ADVANCES IN NEURAL NETWORKS - ISNN 2004, PT 2 3174:** (SCI收录：BAT68)2007——2011年一作发表论文如下：28、张秀玲.液压弯辊系统的优化神经网络内模控制，《中国机械工程》，2007,18（20）:2419-2421(EI收录：**)29、张秀玲，宋建军.基于模糊神经网络控制的镍氢电池智能充电，《控制工程》，2007,14（5）：476-47830、张秀玲，张志强.4种确定RBFNN中心的新算法，《工业仪表与自动化装置》，2007（2）：6-931、张秀玲，张志强.基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究，《智能系统学报》，2007,2（2）：65-6832、张秀玲，张志强.DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用，《智能系统学报》，2008,3（3）：250-25333、张秀玲，李海滨.自动控制理论多媒体及网络教学的实践与探讨，《教学研究》，2008（3）：243-24534、张秀玲, 逄宗鹏, 李少清, 贾春玉. 基于自适应神经模糊推理系统的板形模式识别. 《钢铁研究学报》, 2009,21(9):59-6235、张秀玲, 陈丽杰, 季颖, 逄宗鹏. 基于径向基函数神经网络的板形模式识别研究. 《工业仪表与自动化装置》,2009(3):7-936、张秀玲, 郑翠翠, 黄兴格, 逄宗鹏. 基于参数优化的自适应模糊神经网络控制在污水处理中的应用. 《化工自动化及仪表》, 2009,36(3):12-1437、张秀玲, 朱春颖. 基于遗传算法的Elman网络在镍氢电池容量预测中的应用. 《工业仪表与自动化装置》, 2009(4):100-10238.张秀玲, 陈丽杰, 逄宗朋, 朱春颖, 贾春玉. RBF神经网络的板形预测控制《智能系统学报》, 2010(1):70-7339.张秀玲 郑翠翠 贾春玉. 基于模糊神经网络PID控制的污水处理应用研究 《化工自动化及仪表》,2010,37(2):11-1340. 张秀玲 逄宗鹏 李少清 张少宇. ANFIS的板形控制动态影响矩阵方法 《智能系统学报》, 2010(4):360-36541. 张秀玲,李少清,田力勇. 基于Elman神经网络的板形模式识别研究《智能系统学报》, 2010(5):449-45342. 张秀玲 谭光忠 张少宇 窦春霞.　采用模糊推理最优梯度法的风力发电系统最大功率点跟踪研究. 《中国电机工程学报》　2011 ,31 (2): 119-123.(EI收录：**500)43.张秀玲,田力勇,张少宇.三级倒立摆的T-S型前馈补偿模糊神经网络控制 《模糊系统与数学》 2011,25(4):**年发表论文：44.Zhang Xiu-ling, Zhang Shao-yu, Tan Guang-zhong，Zhao wen-bao. A Novel Method for Flatness Pattern Recognition via Least Squares Support Vector Regression[J], Journal of iron and steel research, international,2012,19(3):25-30(SCI收录:950EO）45.张秀玲，韩孝.MATLAB与PLC相结合的实时模糊PID控制系统设计,可编程控制器与工厂自动化,2012(6):45-4846.张秀玲，田力勇，李晓辉.基于PSO-SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制,山东科技大学学报(自然科学版)，2012,31（2）：81-8547.张秀玲，赵文保，李少清.基于人工蜂群算法的Elman网络板形预测,沈阳大学学报(自然科学版),2012,24(3):38-4248.张秀玲，刘志新，马慧.基于CDIO教育理念的自动控制理论精品课教学改革研究与实践,教学研究，2012,35（3）：41-4349.Zhang Wenming,Liu Xing,Zhang Xiuling,Li Haibin.Research and design on the train fixed hook detection system based on the improved FCM[C].IEEE 2012 International Conference on Computer Science and Automation Engineering.706-709(EI:**935)2013年发表论文：50.张秀玲，张少宇， 赵文保，徐腾.板形模式识别的多输出最小二乘支持向量回归机新方法，中国机械工程，2013，24(2)：258-26351.Zhang Xiu-ling, Zhang Shao-yu, Zhao Wen-bao，Xu Teng. Flatness intelligent control via improved least squares support vectorregression algorithm, Journal of Central South University of Technology.2013,20(3):688-695,(SCI收录:106DX,, EI收录:**087)52. 张秀玲，赵文保，张少宇，徐腾. 基于改进 T?S 云推理网络的板形模式识别方法，中南大学学报(自然科学版)，2013,44(2):580-586(EI收录:**705)53.Xiuling Zhang, Teng Xu, Liang Zhao, Hongmin Fan, Jiayin Zang. Research on flatness intelligent control via GA-PIDNN [J]. Journal of Intelligent Manufacturing. 2013,DOI :10.1007/s10845-013-0789-z (EI收录:IP**)54.张秀玲, 徐腾, 赵亮, 樊红敏, 臧佳音.基于GA-PID神经网络的板形模式识别方法. 沈阳大学学报(自然科学版),2013,25(3):209-215.55.张秀玲，李晓辉，徐 腾，赵 亮，樊红敏，臧佳音.PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用.山东科技大学学报(自然科学版)，2013,32(5):84-89,9556.张秀玲，赵文保,徐腾，赵亮.基于 T?S 云推理网络的板形智能控制对比研究.中南大学学报(自然科学版)，2013,44(11):4461-4467(EI收录:**435)2014年发表论文：57.张秀玲,樊红敏,臧佳音,赵亮.三级倒立摆的GA-PID系统辨识.沈阳大学学报(自然科学版),2014,26(2):113-118.58.Zhang Xiuling,Zhao Liang,Zang Jiayin,Fan Hongmin,Cheng Long.Hybrid MATLAB and LabVIEW with T-S cloud inference neural network to realize a flatness intelligent control system[J]. Steel Research International.2014, 85(12): 1639-1652. (SCI:AU8FM **007,EI收录:**321).59.张秀玲,臧佳音,樊红敏,赵亮.改进万有引力搜索算法的优化研究.沈阳大学学报(自然科学版),2014,26(6):468-472.60.Xiu-ling Zhang, Liang Zhao , Wen-bao Zhao ,Teng Xu.Novel method of flatness pattern recognition via cloud neural network[J].Soft Computing.2014,9,DOI 10.1007/s00500-014-1445-z(Accept,SCI)61.Xiuling ZHANG, Liang ZHAO, Jiayin ZANG, Hongmin FAN, Long CHENG.Flatness Intelligent Control Based on T-S Cloud Inference Neural Network[J].ISIJ International ,2014,54 (11): 2608–2617(SCI:AU3AJ **024,EI收录:**764)62.Xiu-Ling Zhang, Hong-Min Fan , Jia-Yin Zang, Liang Zhao, Shuang Hao.Nonlinear control of triple inverted pendulum based on GA-PIDNN[J].Nonlinear Dynamics,2014. DOI: 10.1007/s11071-014-1735-0.(EI收录：**555，SCI)63.Xiu-ling Zhang, Hong-min Fan, Jia-yin Zang, Liang Zhao, Shuang Hao. The stabilization and 3D visual simulation of the triple inverted pendulum based on CGA-PIDNN[J].International Journal of Control, Automation and Systems，2014,DOI :10.1007/s11071-014-1735-0, 2015,13(4)(Accept,SCI)64.张秀玲, 徐腾, 赵亮, 樊红敏,臧佳音.基于 GA--PIDNN 的液压弯辊控制系统设计[J].中南大学学报(自然科学版)，2014,45(11):3800-3804 (EI收录:**718)2015年发表论文：65.Xiu-Ling Zhang, Hong-Min Fan , Jia-Yin Zang, Liang Zhao, Shuang Hao.Nonlinear control of triple inverted pendulum based on GA-PIDNN[J].Nonlinear Dynamics,2015, 79(2):1185-1194,DOI 10.1007/s11071-014-1735-0(SCI收录:AZ6FS)66.Zhang Xiuling,Zhao Liang,Zang Jiayin,Fan Hongmin.Visualization of flatness pattern recognition based on T-S cloud inference network[J].Journal of Central South University of Technology.2015,22(2): 560?566 DOI: 10.1007/s11771-015-2556-0(SCI收录:CB8WS，EI收录:**251)67.Xiuling Zhang, Teng Xu, Liang Zhao, Hongmin Fan, Jiayin Zang. Research on flatness intelligent control via GA-PIDNN [J]. J Intell Manuf.(Journal of Intelligent Manufacturing). 2015,26(2):359-367 DOI :10.1007/s10845-013-0789-z (SCI:CD5OW **012,EI收录:**6)68.Xiu-ling Zhang, Hong-min Fan, Jia-yin Zang, Liang Zhao, Shuang Hao. The stabilization and 3D visual simulation of the triple inverted pendulum based on CGA-PIDNN[J].International Journal of Control, Automation and Systems，DOI :10.1007/s12555-014-0040-5, 2015,13(4):1010-1019(SCI:CO0FM,WOS:**026,EI:**835)69.Xiu-ling Zhang, Long Cheng, Shuang Hao,WU-yang Gao, Yong-jinLai.The new method of flatness pattern recognition based on RBF-ARX model and comparative research[J].Nonlinear Dynamics,2015,DOI 10.1007/s11071-015-2428-z,(EI收录：**399，SCI)70.Xiu-ling Zhang, Liang Zhao , Wen-bao Zhao ,Teng Xu.Novel method of flatness pattern recognition via cloud neural network[J].Soft Computing.2015,19(10):2837–2843,DOI 10.1007/s00500-014-1445-z(SCI:CS0EJ,WOS:**009)71.张秀玲,成龙,郝爽,高武杨,来永进.基于Hopfield NN 遗传优化设计的板形缺陷识别研究[J].燕山大学学报,2015,39(3):235-24072.张秀玲,付栋，李海滨，来永进，王振臣.基于RBF神经网络结构混合优化的数字识别[J].沈阳大学学报(自然科学版),2015,27(3):214-221.73.张秀玲,李海滨, 刘志新,马慧 .基于“教学学术”理念的倒立摆控制系统设计[J].教学研究，2015,38(5):35-392016年发表论文:74.Xiu-ling Zhang, Long Cheng, Shuang Hao,WU-yang Gao, Yong-jinLai.The new method of flatness pattern recognition based on RBF-ARX model and comparative research[J].Nonlinear Dynamics,2016,83（3）：1535-1548,(EI收录：**399，SCI)75.Xiu-Ling Zhang，Long Cheng，Shuang Hao，Wu-Yang Gao，Yong-Jin Lai. Optimization Design of RBF-ARX Model and Application Research on Flatness Control System[J]. Optimal Control, Applications and Methods. 2016(SCI)76.李海滨，高武杨，来永进，张秀玲.GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现[J].中国机械工程,2016

教材著作编写情况：
主编：1、张秀玲，侯培国，刘志新，魏立新，陈志旺.《自动控制原理》，清华大学出版社，20072、张秀玲，马慧等.《自动控制理论实验及综合系统设计》，华中科技大学出版社，20083、吴忠强，张秀玲，刘志新，魏立新，华长春.《自动控制原理》，国防工业出版社，20044、王洪斌，魏立新，张秀玲，姚成玉.《自动控制理论学习指导》，大连理工大学出版社，20045、刘福才，王洪斌，张秀玲. 《北钢现场教学资料》，自编教学用，1995.76、牛培峰，张秀玲，罗小元，彭策.《过程控制系统》，北京：电子工业出版社，2011年

研究生招生信息：
招生专业：
1、控制理论与控制工程
2、系统工程
3、模式识别与智能系统
4、导航制导
5、控制工程
指导硕士研究生获奖情况：
2011级---徐腾, 获国家硕士研究生奖学金
2012级---赵亮, 获国家硕士研究生奖学金和研究生学业奖学金
2012级---樊红敏, 获硕士研究生学业奖学金
2013级---成龙, 获国家硕士研究生奖学金和研究生学业奖学金
社会兼职：
《系统仿真学报》审稿专家
《中国电机工程学报》审稿专家
《哈尔滨工业大学学报（英文版）》审稿专家
《控制工程》审稿专家
个人学习工作简历：
1990年毕业于东北重型机械学院工业电气自动化专业，获工学学士学位，同年7月留校任教；
1995年于东北重型机械学院电力拖动及其自动化专业获工学硕士学位；
2002年于燕山大学机械设计及理论专业获工学博士学位。
现任燕山大学电气工程学院自动化系教授。
联系方式
联 系 人：张秀玲
联系电话：**
E-mail：zxlysu@ysu.edu.cn
联系地址：燕山大学电气工程学院
邮政编码：066004