中南大学自动化学院导师教师师资介绍简介-王冰川

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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：2020-01-03
所在单位：自动化学院
学历：研究生(博士)毕业
办公地点：中南大学新校区信息楼218
性别：男
联系方式：bingcwang@csu.edu.cn;bingcwang3-c@my.cityu.edu.hk
学位：博士学位
在职信息：在职
毕业院校：香港城市大学
学科：控制科学与工程

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个人简介王冰川，江西高安人，博士，特聘副教授，硕士生导师，2013年和2016年分别本科和硕士毕业于中南大学信息科学与工程学院（导师：王勇教授），2019年博士毕业于香港城市大学系统工程与工程管理系（导师：李涵雄教授），主持和参与国家自然科学基金和湖南省自然科学基金多项，以第一作者或通讯作者发表JCR1区论文10余篇，其中IEEE Transactions论文8篇，担任湖南省系统仿真协会副理事长，IEEE SMC会议Associate Editor，IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Transactions on Transportation Electrification和Information Sciences等期刊审稿人，课题组主页：https://intleo.csu.edu.cn/index.html

主要研究方向为智能学习和优化及其在锂离子电池管理系统中的应用。一方面专注研究结合物理信息的深度学习算法在锂离子电池内部状态和热管理方面的应用；另一方面研究智能优化算法及其在锂离子电池结构设计及能源调度方面的应用。欢迎具有良好数学背景和编程基础，特别是自动化，计算机，化工和能源等专业的同学报考研究生。目前联合指导硕士研究生一名（录用IEEE TII论文一篇），本科生3名（分别投稿或撰写JCR1区论文一篇）

教育经历 [1] 2016.8-2019.10
香港城市大学哲学博士学位 | 博士研究生毕业
[2] 2013.9-2016.5
中南大学硕士 | 硕士研究生毕业
[3] 2009.9-2013.6
中南大学学士 | 大学本科毕业

工作经历 [1] 2020.1-至今
中南大学 | 自动化学院

研究方向 [1]数据驱动的分布参数系统建模

[2]进化约束优化

[3]锂离子电池内部状态估计及热管理

特聘副教授硕士生导师
入职时间：2020-01-03
所在单位：自动化学院
学历：研究生(博士)毕业
办公地点：中南大学新校区信息楼218
性别：男
联系方式：bingcwang@csu.edu.cn;bingcwang3-c@my.cityu.edu.hk
学位：博士学位
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毕业院校：香港城市大学
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[1]Evolutionary Sensor Placement for Spatiotemporal Modeling of Battery Thermal Process: IEEE Transactions on Industrial Informatics
[2]A Surrogate-Assisted Teaching-Learning-Based Optimization for Parameter Identification of The Battery Model: IEEE Transactions on Industrial Informatics
[3]A Unified Framework of Epidemic Spreading Prediction by Empirical Mode Decomposition- Based Ensemble Learning Techniques: IEEE Transactions on Computational Social Systems
[4]A Sliding Window Based Dynamic Spatiotemporal Modeling for Distributed Parameter Systems With Time-Dependent Boundary Conditions: IEEE Transactions on Industrial Informatics
[5]Spatial Correlation-Based Incremental Learning for Spatiotemporal Modeling of Battery Thermal Process: IEEE Transactions on Industrial Electronics
[6]Decomposition-Based Multiobjective Optimization for Constrained Evolutionary Optimization: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
[7]Composite Differential Evolution for Constrained Evolutionary Optimization: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
[8]Utilizing the Correlation Between Constraints and Objective Function for Constrained Evolutionary Optimization: IEEE Transactions on Evolutionary Computation
[9]Incorporating Objective Function Information Into the Feasibility Rule for Constrained Evolutionary Optimization: IEEE Transactions on Cybernetics

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