中南大学自动化学院导师教师师资介绍简介-汪运

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本站小编 Free考研考试/2021-08-20

特聘副教授硕士生导师
入职时间：2019-07-09
所在单位：自动化学院
学历：博士研究生毕业
办公地点：本部民主楼
性别：男
联系方式：wangyun19@csu.edu.cn
学位：博士学位
在职信息：在职
毕业院校：天津大学
学科：控制科学与工程

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个人简介计算机应用技术学科博士，安徽六安人。现为中南大学副教授、研究生导师。2012年本科毕业于安徽大学经济学院，2015年硕士毕业于兰州大学数学与统计学院，2019年毕业于天津大学智能与计算学部。2017年至2018年于新加坡国立大学Dipti Srinivasan教授的Centre for Green Energy Management & Smart Grid (GEMS)实验室联合培养。
主持1项国家自然科学基金青年项目，1项重点实验室开放基金，参与/承担多项国家级科研项目。发表JCR1区论文13篇（https://scholar.google.com.hk/citations?user=HfLiXM4AAAAJ&hl=en），申请发明专利5项，授权发明专利2项。目前担任Renewable and Sustainable Energy Reviews, IEEE Transactions on Sustainable Energy, Applied Energy, Knowledge-Based Systems, Energy Conversion and Management, Renewable Energy等国际期刊审稿人。
此外，长期与Dipti Srinivasan教授实验室保持良好的合作关系，有机会可以推荐同学去新加坡国立大学进行交流学习。

招收：优秀硕士生，一方面专注于新能源（风、光发电）并网与人工智能、信息学的交叉融合和应用，另一方面专注于计算机学科方向的研究，利用数据挖掘方法发现数据特性，并将其嵌入到传统机器学习或深度学习框架下，进而提出新的理论与方法，并将其应用到各种实际场景当中，如人脸识别。

进入我团队的同学我会手把手带，欢迎感兴趣的同学加入团队！

教育经历 [1] 2017.9-2018.9
新加坡国立大学 | 电子科学与技术
博士联合培养
[2] 2015.9-2019.6
天津大学 | 计算机应用技术 | 博士学位 | 博士研究生毕业
[3] 2012.9-2015.6
兰州大学 | 应用统计 | 硕士学位 | 硕士研究生毕业
[4] 2008.9-2012.6
安徽大学 | 经济学 | 学士学位 | 大学本科毕业

工作经历 [1] 2019.7-至今
中南大学 | 自动化学院

研究方向 [1]基于人工智能的风电、光伏、电力负荷等时间序列预测方法研究

[2]基于智能优化的含新能源优化调度方案设计

[3]基于深度学习和传统机器学习的图像处理

[4]多粒度鲁棒回归建模

特聘副教授硕士生导师
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学历：博士研究生毕业
办公地点：本部民主楼
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学科：控制科学与工程

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[1]et al., Aoife M. Foley, Runmin Zou, Yifen Li, Yun Wang, Sparse Heteroscedastic Multiple Spline Regression Models for Wind Turbine Power Curve Modeling [J]: IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2020
[2]Shenglei Pei, Qinghua Hu, Yun Wang, Wind Power Curve Modeling with Asymmetric Error Distribution: IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2019
[3]Dipti Srinivasan, Aoife M Foley, Linhao Li, Qinghua Hu, Yun Wang, Approaches to wind power curve modeling: A review and discussion: Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, 116
[4]Yun Wang, Jian-Zhou Wang, A novel wind speed forecasting model for wind farms of Northwest China: International Journal of Green Energy, 2017, 14 (5) : 463-478
[5]Qinghua Hu, Yun Wang, Haibo Wang, Self-adaptive robust nonlinear regression for unknown noise via mixture of Gaussians: Neurocomputing, 2017, 235: 274-286
[6]Qinghua Hu, Dipti Srinivasan, Haibo Wang, Yun Wang, Robust functional regression for wind speed forecasting based on Sparse Bayesian learning: Renewable Energy, 2019, 132: 43-60
[7]Shenghua Xiong, Qinghua Hu, Zongxia Xie, Yun Wang, Correlation aware multi-step ahead wind speed forecasting with heteroscedastic multi-kernel learning: Energy Conversion and Management, 2018, 163: 384-406
[8]Zheng Wang, Dipti Srinivasan, Qinghua Hu, Yun Wang, Wind power curve modeling and wind power forecasting with inconsistent data: IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2018, 10 (1) : 16-25
[9]Daren Yu, Pengfei Zhu, Zongxia Xie, Yun Wang, Qinghua Hu, On estimating uncertainty of wind energy with mixture of distributions: Energy, 2016, 112: 935-962
[10]Pengfei Zhu, Deyu Meng, Qinghua Hu, Yun Wang, Deterministic and probabilistic wind power forecasting using a variational Bayesian-based adaptive r: Applied Energy, 2017, 208: 1097-1112

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[1]考虑不确定性和多尺度信息的风功率预测方法研究
[2]考虑噪声特性的鲁棒多粒度回归建模方法
[3]开放环境下大规模缺失数据的鲁棒学习方法与应用,国家自然基金委,朱鹏飞
[4]面向大数据机器学习的不确定性建模理论与方法,在研,国家自然基金,胡清华

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