姓 名 孙晓燕 性 别 女
出生年月 1978年10月 籍贯 丰县
民 族 汉族 政治面貌 中共党员
最后学历 博士研究生 最后学位
技术职称 教授 导师类别 博、硕导
行政职务 无 Email xysun78@126.com
工作单位 信控学院 邮政编码 221116
通讯地址 江苏省徐州市中国矿业大学
单位电话 **
个人主页


个人简介
孙晓燕，女，1978年10月生，江苏省丰县人，博士，中国矿业大学信息与电气工程学院教授、博导，江苏省“六大高峰”高层次人才、中国矿业大学优秀青年骨干教师、中青年学术带头人。
1997年9月至2001年7月，在中国矿业大学信息与电气工程学院学习，获得工学学士学位。2002年9月至2005年7月，在中国矿业大学信息与电气工程学院读控制理论与控制工程专业硕士研究生，获得工学硕士学位。2005年9月至2009年7月，在中国矿业大学读控制理论与控制工程专业博士研究生，获得工学博士学位。2001年8月，任中国矿业大学信息与电气工程学院教师，2005年12月聘为讲师，2009年12月破格晋升为副教授，2012年12月破格晋升为教授。2005年9月至2006年7月，在中国科技大学进行为期一年的访学；2011.9-2012.3 在英国萨里大学师从金耀初教授进行为期6个月的访学；2015.6-2016.6在美国橡树岭国家实验室进行为期一年的访学。
研究方向主要为复杂系统多目标进化优化、学习引导的人机交互进化优化、大规模数据机器学习与优化、能源互联网等。
近年来，作为项目负责人，承担2项国家自然科学基金项目、2项省部级项目和2项校级科研项目，参与完成10余项国家和省部级项目。为IEEE 会员、IEEE计算智能学会会员、中国运筹学会不确定系统分会理事、中国运筹学会青年工作委员会委员；为《Soft Computing》编委、Intelligent Systems Applications Technical Committee委员；《Applied Soft Computing（应用软计算）》、《Memetic Computing（模拟计算）》、《International Journal of Soft Computing(软计算国际期刊)》、《IEEE Computational Intelligence Magazine(IEEE计算智能期刊)》、《自动化学报》、《电子学报》、《Journal of Control Theory and Applications (控制理论与应用英文版)》等10余家权威国际、国内学术期刊的特约审稿人；近期出版专著2部，教材2部，发表学术论文近50篇，其中，被SCI, EI等检索30余篇，授权发明专利2项，计算机软件著作权6项。
邮箱：xysun78@126.com
电话：**


获奖、荣誉称号
进化优化理论与关键技术及其应用研究, 中国电子学会电子信息科学技术二等奖, 排名第3, 2011.
江苏省六大高峰高层次人才，2015.
中国矿业大学中青年学术带头人
中国矿业大学青年骨干教师


社会、学会及学术兼职
IEEE 会员
IEEE计算智能学会会员
中国运筹学会不确定系统分会理事
中国运筹学会青年工作委员会委员
为《Soft Computing》编委
Intelligent Systems Applications Technical Committee委员
江苏省自动化学会智能优化与应用专委会秘书长
中国矿业大学女教授联谊会副秘书长

研究领域
研究领域为智能优化与控制、能源互联网、机器学习与知识发现，具体研究方向包括（不限于）：
复杂系统多目标进化优化、学习引导的人机交互进化优化、智能优化与控制、大规模数据机器学习与优化。

科研项目
1. 国家自然科学基金面上项目，**，定性指标偏好感知进化优化及在个性化搜索中的应用，2015/01-2018/12，83万元，在研，主持
2. 国家自然科学基金面上项目，**，动态多目标协同微粒群优化及其在数据流聚类中的应用，2015/01-2018/12，81万元，在研，参与
3. 国家自然科学基金青年科学基金项目，**，不确定高维多目标进化优化理论及在矿井射频识别阅读器布局的应用，2012/01-2014/12，24万元，已结题，主持
4. 江苏省自然科学基金青年基金项目，BK**，交互式遗传算法用户认知代理模与应用，2010/10-2012/10，9万元，已结题，主持
5. 国家自然科学基金面上项目，**，不确定混合性能指标优化问题的进化优理论与应用，2008/01-2010/12，26万元，已结题，参与
6. 国家自然科学基金面上项目，**，含噪混合性能指标优化问题的进化优化与方法，2006/01-2006/12，6万元，已结题，参与
7. 国家自然科学基金青年科学基金项目，**，协同交互式进化计算关键技术基于Internet的实现研究，2004/01-2006/12，23万元，已结题，参与

发表论文
1 论文名称： A new surrogate-assisted interactive genetic algorithm with weighted semi-supervised learning，刊物名：IEEE Transactions on Cybernetics，级别：
2 论文名称：Interactive genetic algorithms with large population and semi-supervised learning，刊物名：Applied Soft Computing，级别：
3 论文名称：Interactive genetic algorithms with individual’s fuzzy and stochastic fitness，刊物名：Chinese Journal of Electronics，级别：
4 论文名称：区间适应值交互式遗传算法的加权多输出高斯过程代理模型，刊物名：自动化学报，级别：
5 论文名称：Surrogate model-assisted interactive genetic algorithms with individual’s fuzzy and stochastic fitness，刊物名：Journal of Control Theory and Applications，级别：
6 论文名称：基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法，刊物名：控制与决策，级别：
7 论文名称：Semi-supervised ranking SVM-assisted IGA with hierarchical evaluations，刊物名：IEEE World Congress on Computational Intelligence，级别：
8 论文名称：Interactive genetic algorithm assisted with collective intelligence from group decision making，刊物名：IEEE World Congress on Computational Intelligence，级别：
9 论文名称：Classification and regression-based surrogate models-assisted interactive genetic algorithm with individual’s fuzzy fitness，刊物名：Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference，级别：
10 论文名称： Directed fuzzy graph-based surrogate model assisted interactive genetic algorithms with uncertain individual’s fitness，刊物名： Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation，级别：
11 论文名称：自适应分区多代理模型交互式遗传算法，刊物名：控制与决策，级别：
12 论文名称：Grid-based knowledge-guided interactive genetic algorithm and its application to curtain design，刊物名： Proceedings of Second World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing，级别：
13 论文名称：Interval fitness interactive genetic algorithms with variational population size based on semi-supervised learning，刊物名： Lecture Notes in Computer Science，级别：
14 论文名称：Surrogate models based on individuals’ interval fitness in interactive genetic algorithms，刊物名：Chinese Journal of Electronics，级别：
15 论文名称：Surrogate enhanced interactive genetic algorithm with weighted gaussian process，刊物名：2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence，级别：
16 论文名称：高级交互式遗传算法理论与应用，刊物名：中国科学出版社，级别：
17 论文名称：协同进化遗传算法理论及应用，刊物名：中国科学出版社，级别：

出版专著和教材
[1] 孙晓燕, 巩敦卫, 徐瑞东, 高级交互式遗传算法理论与应用, 北京：科学出版社, 2012.
[2] 巩敦卫,孙晓燕, 协同进化遗传算法理论及应用, 北京: 科学出版社, 2009.


科研创新
发明专利：
(1) 孙晓燕; 陆宜娜; 巩敦卫, 基于交互式进化优化的图书个性化搜索方法,2014.10.20, 中国, ZL6.X (专利)
(2) 巩敦卫; 孙晓燕; 陈健; 孙靖; 杨垒; 陈姗姗; 季新芳, 用于窗帘设计的交互式进化优化方法 , 2011.10.08, 中国, ZL6.4 (专利)

软件著作权：
(1) 孙晓燕 ; 聂鑫 ; 汪敬人 , 基于集成学习的大学生助学金资助分类器 ,2018SR016426, 原始取得, 全部权利, 2017.9.25 (软件著作权)
(2) 孙晓燕; 陈杨; 朱利霞, 基于交互式分布估计算法的笔记本电脑个性化搜索系统,2016SR017942, 原始取得, 全部权利, 2016.1.25 (软件著作权)
(3) 孙晓燕; 时良振; 张鹏飞; 朱利霞, 基于神经网络的逆变器故障诊断系统,2015SR049097, 原始取得, 全部权利, 2015.3.19 (软件著作权)


教学活动
本科教学：《现代控制理论》、《智能控制》、《Matlab语言与实践》
研究生教学：《学科前沿讲座》、《智能控制技术》、《智能优化与控制》

指导学生情况
指导博士生4人，其中一人获江苏省创新基金项目支持，并在国家留学基金委资助下，在英国萨里大学学习1年。
指导硕士生10余名。