赣南师范大学物理与电子信息学院
控制科学与工程硕士点
一、学科介绍
“控制科学与工程”学科于2018年获批为一级学科硕士学位授权点,本学科是学校重点培育学科,下设检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统、智能感知与自主控制三个学科方向,招收学术型硕士研究生。
本学科点拥有一支学术水平较高、研究生教学和指导经验丰富的导师队伍,其中教授7名(含2名校聘教授)、副教授15名(含2名校聘副教授),博士(后)15名,江西省高等学校中青年骨干教师2人,多人具有海外留学经历,已形成一支充满活力、结构合理、具有较高学术水平和宽广国际视野的学术队伍。本学科教学资源培养条件优越,依托国家脐橙工程技术研究中心、江西省数值模拟与仿真技术重点实验室、赣南师范大学智能控制工程技术研究中心、赣州市章贡区智能制造研究院等基地,拥有2个校级学科协同创新团队,以及丰富的图书资料以及学术数据库,便捷校园网及WiFi满足资讯需要。与美国国家仪器(NI)、深圳讯方通信技术有限公司、北京华如科技股份有限公司、软通动力技术服务有限公司、千锋、TI、凌阳等20多家高科技企业有着紧密的联系。
近年来,本学科点承担和完成国家自然科学基金委员会、中央军委科技委员会、中央军委装备发展部、江西省科技厅、江西省教育厅等资助项目80多项以及与企业合作的一批横向科研课题;在国内外重要学术刊物发表学术论文200多篇,其中被SCI、EI或ISTP收录论文100多篇;在面向农业、环境、生态等应用的检测技术及自动化装置、高阶正半定扩散张量成像、支持向量机核函数优化选择、多粒度决策粗糙集模型以及血吸虫尾蚴监测、雷达目标成像、脐橙病虫害监测、农业生产高光谱遥感、智能控制仿真与评估等方面形成了自己的研究特色。
二、培养目标
本学科点培养德智体全面发展、具有坚实宽广的理论基础和系统深入的控制科学与工程领域的专业知识与技能、具有独立科学研究能力和科技创新能力的品学兼优的复合型高级专业人才。
1. 掌握中国特色社会主义的基本理论,热爱祖国,遵纪守法,具有良好道德修养,积极为社会发展建设服务;
2. 掌握控制科学与工程学科坚实的基础理论和系统的专业知识,了解控制科学与工程学科发展的现状和趋势,具有从事控制科学与工程专业实际与科学研究工作的分析问题和解决问题的能力;
3. 掌握一门外国语,能熟练地运用外语阅读控制科学与工程专业的文献资料,具有中外互译、撰写外文论文和沟通能力;
4. 具有从事科学研究、教学工作或独立承担专门技术工作的能力;
5. 具有健康的体魄和健全的人格。
三、研究方向
序号 |
研究方向名称 |
主要研究内容、特色与意义 |
01 |
检测技术与自动化装置 |
主要研究新型成像检测技术、自动检测与控制系统、多传感器信息融合技术,以及综合优化控制、智能决策等先进的控制理论研究。在面向农业、环境、生态等应用的检测技术及自动化装置等方面形成研究特色。 |
02 |
模式识别与智能系统 |
主要研究大规模优化计算及其在医学影像、图像处理中的应用;机器学习的理论与方法及在大数据分析中的应用;粒计算与模糊系统决策;多媒体内容分析和理解、多媒体信息检索与挖掘。在高阶正半定扩散张量成像、支持向量机核函数优化选择、多粒度决策粗糙集模型等方面形成研究特色。 |
智能感知与自主控制 |
主要研究雷达成像、高光谱遥感、物联网和智能信息处理等方面的理论和应用。在血吸虫尾蚴监测、雷达目标成像、脐橙病虫害监测、农业生产高光谱遥感、智能控制仿真与评估等方面形成研究特色。 |
四、学制
本学科硕士研究生的培养实行3年为基本学制的弹性学制,其中学位论文工作时间不得少于1年。对于提前完成规定的全部学业,成绩特别优秀的,经专家推荐和严格考核,可以提前毕业,但不得少于两年;个别因客观原因不能在规定的学制内完成学业的,经审核批准可适当延长,一般不超过5年。
五、招生专业目录(2021年)
专业 代码 |
专业名称 |
招生方向 |
自命题 考试科目及参考书 |
081100 |
控制科学与工程 |
01检测技术与自动化装置 02智能感知与自主控制 |
考试科目:C语言程序设计或数字电路 参考书: C语言程序设计:谭浩强. C程序设计(第四版),清华大学出版社,2012年出版 数字电路:阎石,王红. 数字电子技术基础(第六版),高等教育出版社,2016 |
六、硕士研究生奖助政策(仅供参考)
学校有优秀新生奖学金、学业奖学金、国家助学金、国家奖学金、省政府奖学金、各类社会奖学金、研究生“三助”助学奖等。
注:优秀新生奖学金奖励办法及标准按《赣南师范大学硕士研究生优秀新生奖学金实施细则(暂行)》执行。其他奖项具体评选对象、评选条件等根据录取当年上级部门和学校有关政策规定执行。
七、导师简介(部分)
卢超、谢晓春、李秋生、王凤鹏、朱赟、乐江源、李孟山、陈剑
1971年10月生,工学博士、二级教授、江西省优秀研究生导师,1995年于江西师范大学获学士学位,1998年于中国科技大学获硕士学位,2009年于中国铁道科学研究院获博士学位。第十届中国机械工程学会无损检测分会副理事长、中国航空学会无损检测专业委员会副主任委员、中国声学学会会员、无损检测高级人员(UT、MT Ⅲ级)。现任赣南师范大学党委副书记、校长,曾任南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室常务副主任,测试与光电工程学院院长。主持完成国家自然科学基金项目2项,主持完成航空科学基金、江西省自然科学基金、江西省教育厅科技重点项目等课题10余项,主持完成企业委托横向课题9项。参与完成国家自然科学基金、国防基础、国防技改等项目10余项。在国内外学术期刊和国际会议发表学术论文120余篇,SCI、EI 收录53篇,授权国家发明专利6项。曾获省科技进步一等奖,省本科教学成果一等奖,省研究生教学成果二等奖。
主要招收和培养对超声无损检测及仪器相关领域有学习兴趣并愿意投身该领域从事研究、开发、生产或应用的硕士研究生。
E-mail: luchaoniat@163.com
谢晓春,博士、副教授
江西省高校中青年骨干教师,中国电子学会高级会员,IEEE member。长期从事信号处理方面教学及科研工作,主要研究方向为雷达信号处理与智能信息处理。主持完成江西省自然科学基金项目、江西省教育厅科技项目等省级科研项目5项。目前以第一作者发表论文近20篇,其中SCI、EI收录7篇,核心期刊5篇。
主要招收和培养对于信号处理相关领域有浓厚学习兴趣并愿意积极投身该领域从事研究、开发、生产或应用的硕士研究生。
李秋生,博士、校聘教授
1976年7月生,江西省赣州市人,博士、校聘教授,1998年本科毕业于同济大学自动控制专业,2004年硕士毕业于北京航空航天大学信号与信息处理专业,2013年博士毕业于深圳大学信号与信息处理专业,曾任南昌铁路局助理工程师、上海无线电设备研究所工程师。主要研究方向为智能信息处理、目标识别与跟踪等。近年来,主持完成国家自然科学基金项目和省级科研项目各1项,作为主要成员参与完成国家自然科学项目和国防科技预研基金等国家级课题3项。以第一作者或通信作者在SCI或EI收录期刊发表论文10余篇,其中多篇文章发表在Journal of Electromagnetic Waves and Applications、Progress In Electromagnetics Research、系统工程与电子技术等国内外重要期刊,其中SCI、EI收录10余篇,出版学术专著1部,论文曾获中国电子学会信号处理分会优秀学术论文一等奖。
主要招收和培养对智能信息处理相关领域有学习兴趣并愿意投身该领域从事研究、开发、生产或应用的硕士研究生。
王凤鹏,博士、副教授
博士毕业于北京工业大学光学工程专业,硕士毕业于南京理工大学测试计量技术及仪器专业。主要从事光学检测技术,光信息处理技术,成像技术等方面的研究及其在农业、社会发展等领域的应用、仪器设备的开发工作。近年来主持国家级课题1项,省级课题4项,作为主要成员(排名前三)参与省级以上课题5项。近5年来,以第一作者在Applied Physics Letters、Optics communications、中国激光等期刊上发表论文20多篇,其中SCI、EI收录期刊论文10多篇。以第一发明人申请国家发明专利8项,已授权3项。主编教材1本。
承担的主要课题
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国家自然科学基金,61965002,基于计算散射传输矩阵的无参考光全息成像方法研究,39万,2020/01-2023/12,在研,主持
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江西省重点研发计划项目,20192BBG70006,基于数字全息成像的血吸虫尾蚴查杀一体无人船研制,10万,2019/07-2021/06,在研,主持
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江西省教育厅项目,GJJ170818,同轴-离轴复合数字全息浮游生物遥控检测船的研制,3万元,2018/01-2019/12,已结题,主持
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赣南师范大学省级培育科研基地课题,18zb06,基于数字全息的血吸虫尾蚴自动检测无人船的研发,10万元,2018/07-2019/12,已结题,主持
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江西省科技支撑计划项目,20141BBG70078,基于数字全息成像的血吸虫尾蚴现场快速检测技术及设备研制,2014/07-2017/06,10万元,已结题,主持
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江西省青年科学基金项目,20122BAB211017,血吸虫尾蚴的数字全息三维动态检测方法研究,2012/01-2014/12,2万元,已结题,主持
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江西省教育厅青年科学基金项目,GJJ11220,基于同轴数字全息的血吸虫尾蚴检测技术研究,2011/01-2012-06,1万元,已结题,主持
发表的代表性论文:
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Fengpeng Wang, Dayong Wang, Lu Rong, Yunxin Wang, Jie Zhao. Single-shot dual-wavelength in-line and off-axis hybrid digital holography[J]. Applied Physics Letters, 2018, 112: 091903 (SCI二区)
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Fengpeng Wang, Dayong Wang, Jian Cao, et al. Reflection in-line and off-axis hybrid digital holography[J]. Optics communications, 2020,459:124909.(SCI:000505990000017)
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Fengpeng Wang, Dayong Wang, Spozmai Panezai, Lu Rong, Yunxin Wang, Jie Zhao. Imaging on the surfaces of an uneven thickness medium based on hybrid phase retrieval with the assistance of off-axis digital holography[J]. Optics communications, 2017,401:59-65. (SCI: 000404490300011)
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Fengpeng Wang, Dayong Wang, Lu Rong, Yunxin Wang, and Jie Zhao. Stochastic dual-plane on-axis digital holographic imaging on irregular surfaces[J]. Applied Optics, 2016, 55(14): 3734-3739(SCI:000375748100006)
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Fengpeng Wang, Dayong Wang, Spozmai Panezai, Lu Rong, Yunxin Wang, Jie Zhao. Generalized dual-plane digital holographic imaging method[J]. Optics communications, 2016, 381: 56-62(SCI:000384388200010)
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王凤鹏,王大勇,王云新,戎路,赵洁. 复杂物体离轴-同轴复合数字全息高分辨率成像[J]. 中国激光,2018,45(6):060901(EI收录:20183405731208)
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王凤鹏,李亿保,曾祥志,王兴权. 数字全息视频成像技术及其在肝吸虫尾蚴观测中的应用. 光子学报,2014,43(6):0611003(EI收录20142917960005)
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王凤鹏,李亮,尹真 等. 基于激光散斑的涂料干燥过程实时监测技术. 光子学报,2013,42(8):993-996(EI收录:20134216860602)
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王凤鹏,赵成果,等.采用视频图像的激光干涉测长技术.红外与激光工程,2011,40(6):1133~1137(EI收录20113114199269)
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王凤鹏,曾全荣,叶尚臣,尹真. 基于激光散斑的大豆活力检测实验研究。应用激光,2013,33(4)
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王凤鹏,李亿保,谢应茂,范小林,郭金水.同轴数字全息用于血吸虫尾蚴检测研究.光子学报,2012,41(4):466-471
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王凤鹏,王志兴,张晓.条码信号复原技术在数字水准仪中的应用.光电工程,2006,33(9):63-66(EI收录:064610240408)
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王凤鹏.模糊条码图像的正则化复原算法.光学技术,2006,32(6):932-938(EI收录:070410389339)
主编教材
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王凤鹏. 大学物理实验. 浙江大学出版社,2014.4
国家发明专利
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王凤鹏,曾祥志,王兴权,魏晓星,张程荣. 一种复振幅传感成像装置和方法,申请号201910571757.9
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王凤鹏,陈艳,曾明生,陈莹,候淼春,胡肇高. 一种利用数码相机观测的牛顿环实验装置,申请号201910571915.0
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王凤鹏,李成兰,刘道莲,余良彬,曾明生. 一种透射光栅实验装置及方法,申请号201910573021.5
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王凤鹏,艾志超,江岳鹏,曾祥志,李亿保,范小林。一种水面浮游生物检测装置及方法,申请号201910553491 .5
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王凤鹏,王兴权,曾祥志,谢应茂. 一种无参考光数字全息相机及标定方法. 201810446277.5
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王凤鹏;李亿保;范小林;李勋;曾祥志. 一种旋转式血吸虫尾蚴富集与成像装置.发明专利号:ZL201610387210.X
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王凤鹏,曾祥志,谢应茂,王兴权,李亿保,李勋,范小林. 一种复合数字全息成像方法及装置. 发明专利号:ZL 201710317774.0
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王凤鹏,王兴权,曾祥志,谢应茂,李亿保,李勋,范小林. 一种浮游生物成像检测装置. 申请号201710280533.3
朱赟,博士、副教授
1980年4月生,中共党员,通信学博士,副教授。2001年毕业于解放军理工大学通信工程专业,2004年硕士毕业于解放军理工大学通信与信息系统专业,2010年博士毕业于解放军理工大学军事通信学专业。2011年4月进入赣南师范大学物理与电子信息学院从事信息与通信工程教学科研工作至今,其中2016年3月至2017年3月于美国北卡罗来纳大学夏洛特分校进行访问学者研究工作。工作期间讲授课程包括《信号与系统》、《物联网技术》、《移动通信原理》、《现代通信技术》、《信息论与编码》等,指导学生参加全国物联网或计算机类比赛获得二等奖4项和三等奖7项。目前以第一作者发表27篇论文,其中SCI/EI检索16篇,申请发明专利8项,获得计算机软件著作权12项。
主要研究方向:农业物联网、认知无线网络、移动群智感知、无人自主系统。在控制科学与工程专业智能感知与自主控制方向和农业工程专业智能检测与控制技术方向招收研究生。
主持在研或已完成科研项目:
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物理层网络编码技术在无线传感器网络中的研究(江西省自然科学基金)
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认知无线网络中基于空时分工原则的无线资源管理技术研究(江西省教育厅科技项目)
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基于物联网技术的脐橙种植实时监测和食品安全全程追溯系统设计(江西省重点研发计划项目)
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新工科”建设背景下通信工程专业应用型人才培养机制探索(教育部产学合作协同育人项目新工科建设专题)
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CDIO教育理念下物联网课程建设探索(教育部产学合作协同育人项目教学内容和课程体系改革)
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面向5G的低空无人机测控通信系统中的信号同步技术研究(江西省教育厅科技项目)
联系方式:E-mail: yzhu@gnnu.cn QQ: 69598228
乐江源,博士、副教授
1975年9月生,江西省吉安市万安县人,民进会会员,博士,副教授,2011年博士毕业于华南理工大学电力电子与电力传动专业。主要研究方向为非线性控制基础理论、电力电子变流系统及其在电力系统中的应用,从事中小功率开关电源设计、车辆运动控制、车联网等实践经验。
曾参与粤港澳产学研合作项目(电能质量改善方向)和国家基金面上项目,主持完成江西省教育厅科技项目1项(2015-2017)、在研江西省教育厅科技项目1项(3万:复杂电网环境下的并网逆变器控制)。发表论文10多篇,其中SCI/EI收录7篇。
主要招收和培养对于电力电子系统及其控制、车辆网等相关领域有浓厚学习兴趣并愿意积极投身相关公司从事相关研发工作的硕士研究生。
李孟山,博士、副教授
1980年8月生,江西省赣州市南康区人,中共党员,博士,副教授。主要从事人工智能算法与应用研究、计算模拟方法与应用、化学生物信息学等领域的研究工作。近年主持国家自然科学基金2项,教育部高等教育司2017年产学合作协同育人项目1项,主持省部级课题2项;《IEEE Transactions on Cybernetics》等近20本SCI收录期刊特邀审稿人;《控制与决策》、《自动化学报》等EI核心来源期刊特邀审稿专家;发表SCI收录论文20篇(中科院1区2篇,2区5篇,3区13篇),EI收录期刊论文2篇。
研究方向:
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人工智能算法及其应用
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大数据挖掘与机器学习
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定量构效关系模型
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计算机辅助药物设计
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生物大数据分析
在研的国家自然科学基金项目:
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国家自然科学基金地区科学基金项目,大规模粒子并行演化溶解行为多尺度模型的关键技术研究,52063002,2021年01月至 2024年 12月,35.00万元。
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国家自然科学基金地区科学基金项目,演化粒子动力学溶解行为多尺度模型研究,51663001,2017.01-2020.12,30万元。
代表性学术论文:
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Li, M., Lian, S., Wang, F., Zhou, Y., Chen, B., Guan, L. and Wu, Y., A decision support system using hybrid AI based on multi-image quality model and its application in color design. Future Generation Computer Systems,2020, 113: 70-77.
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Li, M.; Lian, S.; Wang, F.; Zhou, Y.; Chen, B.; Guan, L.; Wu, Y., Neural network modeling based double-population chaotic accelerated particle swarm optimization and diffusion theory for solubility prediction. Chem. Eng. Res. Des. 2020,155, 98-107.
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Li, M., Zhang, J., Zou, Y., Wang, F., Chen, B., Guan, L. and Wu, Y., Models for the solubility calculation of a CO2/polymer system: A review. Materials Today Communications,2020, 25: 101277.
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Li, M.; Lian, S.; Wang, F.; Zhou, Y.; Chen, B.; Guan, L.; Wu, Y., Prediction Model of Organic Molecular Absorption Energies based on Deep Learning trained by Chaos-enhanced Accelerated Evolutionary algorithm. Sci Rep, 2019,9 (1), 17261.
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Li, M.; Zhang, H.; Liu, L.; Chen, B.; Guan, L.; Wu, Y., A Quantitative Structure-Property Relationship Model Based on Chaos-Enhanced Accelerated Particle Swarm Optimization Algorithm and Back Propagation Artificial Neural Network. Appl Sci-Basel, 2018,8 (7), 1121.
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Li, M.; Xu, Q.; Gao, D.; Chen, B.; Yuan, S.; Xu, D., Color Decision System Based on Hybrid Intelligent Method and Multi-users' Images. Journal of Computer-Aided Design and Computer Graphics, 2017,29 (11), 2091-2099.
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Li, M.; Wu, W.; Chen, B.; Guan, L.; Wu, Y., Prediction of properties of starch matrix foam composites by radial basis function artificial neural network based on improved particle swarm optimization. Acta Materiae Compositae Sinica, 2017,34 (12), 2882-2889.
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Li, M.; Huang, X.; Liu, H.; Liu, B.; Wu, Y.; Wang, L., Solubility prediction of supercritical carbon dioxide in 10 polymers using radial basis function artificial neural network based on chaotic self-adaptive particle swarm optimization and K-harmonic means. RSC Adv. 2015,5 (56), 45520-45527.
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Li, M.; Huang, X.; Liu, H.; Liu, B.; Wu, Y.; Xiong, A.; Dong, T. W., Prediction of gas solubility in polymers by back propagation artificial neural network based on self-adaptive particle swarm optimization algorithm and chaos theory. Fluid Phase Equilibr, 2013,356, 11-17.
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Li, M.; Huang, X.; Liu, H.; Liu, B.; Wu, Y.; Ai, F., Solubility Prediction of Gases in Polymers based on Chaotic Self-adaptive Particle Swarm Optimization Artificial Neural Networks. Acta Chim Sinica, 2013,71 (7), 1053-1058.
E-mail: jcimsli@163.com, Tel: 18379798321
个人信息网址:https://www.scholarmate.com/P/f26fqu
陈剑,博士、特聘教授
1980年8月生,中共党员,赣南师范大学特聘教授。2012年博士毕业于清华大学计算机科学与技术专业,师从中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系主任吴建平教授。2015年进入东南大学移动通信国家重点实验室博士后站工作。2017年期间于美国亚利桑那州立大学进行访问学者研究工作。主持国家自然科学青年基金、中国博士后科学基金、国防科技项目基金和军内科研主要项目等6项,获得军队科技进步三等奖2项和江苏省科技进步三等奖1项,发表SCI/EI论文11篇,申请发明专利2项。
主要研究方向:无线网络的组网接入与测量探针技术研究。在控制科学与工程专业智能感知与自主控制方向招收研究生。
E-mail: netsavage@163.com wechat: netsavage