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大连理工大学控制科学与工程学院导师教师信息介绍简介-秦攀

本站小编 Free考研考试/2020-03-28

基本信息Personal Information

副教授
硕士生导师
主要任职:无
性别:男
毕业院校:日本国立九州大学
学位:博士
在职信息:在职
所在单位:控制科学与工程学院
学科:模式识别与智能系统
办公地点:创新园大厦 B713
联系方式:qp112cn@dlut.edu.cn
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个人简介Personal Profile

本硕毕业于西北工业大学,主要从事飞机供电系统的学习与研究。感谢西北工业大学,作为国防工业的名校,创造了良好的学习氛围。
此后赴日留学,在本国立九州大学取得博士学位,主要从事多采样率的系统辨识与预测控制算法研究。打工、学日语、狂补数学基础知识是这段时期的主题。感谢和田老师、杨老师和金江老师,让我三年就取得学位。
取得博士学位后进入九州大学数理学院与工业数学研究所(Institute of math-for-industry, IMI)做了近6年学术研究员(此研究员非国内正高职称,是需要不断争取外部资金来支持研究者的研究和生活的非永久职位)。此间,跟随西井龙映教授做统计学与数据科学相关研究,与马自达、富士通研、日立、理研等企业合作,参与了一系列数据科学的产学研一体化的共同研究。此番经历虽然未积累很多论文,我仍视其为成长过程中最重要的一环。通过参与实际项目的研发,我积累了一定的工程经验,也丰富了很多基础理论,确立了自身的研究方向。
2013年回大连理工任教,研究方向为统计学与数据挖掘。回国之初,只是延续了一些在日本未完成工作,做了关于非正态分布的广义回归模型的最大似然估计的渐进理论研究。其后,经顾宏教授引导入组,参与DNA、RNA等高通量测序数据的分析工作,并搭建了高性能计算单元。现在与同组的研究生同学一同从事高通量测序数据的分析算法研究。此外,还从事交通流数据分析(与西工大师弟合作)。最近,基于高性能计算单元,本组开展了医学图像的深度学习网络的构建工作。回国后,承担了数据挖掘、最优化理论与方法等课程,编写了数据挖掘、神经网络与深度学习、统计学习讲义(链接传输门)。
入组的研究生在学习所选课程的同时,需通过讨论班的形式学习概率论、统计学、数据挖掘、机器学习、凸优化等基础知识,并完成数据挖掘、机器学习、生物信息、优化与控制方面的工程或理论研究。

教育经历Education Background
工作经历Work Experience
2005.42008.3
日本国立九州大学
电子电气系统
博士
2001.92004.4
西北工业大学
电力电子及其自动化
硕士
1996.92000.6
西北工业大学
电气工程及其自动化
学士
1993.91996.6
沈阳市第120中

2013.11至今
大连理工大学控制科学与工程学院
副教授
2008.52013.11
日本九州大学学术研究院
学术研究员
2000.82001.4
沈阳市飞机设计研究所
助理研究员

研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
统计学、数据挖掘与模式识别、时间序列与时空数据分析、测序数据分析


基本信息Personal Information

副教授
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主要任职:无
性别:男
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学位:博士
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统计学、机器学习

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Sheng, Junxiu,Chen, Lei,Qi, Yangfan,Zhang, Ge,Zhang, Lin,Gu, Chundong,Deng, Xiaoqin,Liu, Han,Meng, Songshu,Gu, Hong,Liu, Quentin,Zhao, Qingzhi,Coulson, Judy M.,Li, Xiaoling,Sun, Bing,Wang, Yang,Zhao, Jinyao,Zhang, Wenjing,Sun, Yu,Qin, Pan,Lv, Yuesheng,Bai, Lu,Yang, Quan.SRSF1 modulates PTPMT1 alternative splicing to regulate lung cancer cell radioresistance[J],EBIOMEDICINE,2018,38:113-126
潘蕾,秦攀,顾宏.基于蚁群算法的肿瘤驱动通路搜索方法研究[J],大连理工大学学报,2018,58(2):180-186
徐晓璐,顾宏,秦攀,王泽远.基于表达协变量的肺腺癌驱动基因集搜索方法研究[A],中国仪器仪表学会青年学术会议,2018
Wang, Jia,Zheng, Wei,Qin, Pan,Wang, Hong-Jiang,Gao, Xue.Composite pheochromocytoma/ganglioneuroblastoma of the adrenal gland: a case report and review of literature[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF CLINICAL AND EXPERIMENTAL MEDICINE,2017,10(3):4740-4747
Yang, Zi-Jiang,Qin, Pan.Robust synchronisation tracking control of networked Euler-Lagrange systems using reference trajectory estimation based on virtual double-integrators[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE,2016,47(9):2088-2099
秦攀.Statistical Prediction of Dst Index by Solar Wind Data and t-distributions[J],IEEE Transactions on Plasma Science,2016,43(11):3908-3915

专利


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著作成果


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科研项目


基于机器学习的无人直升机中小发加减速过程模型预测与性能评估, 其他课题, 2017/11/22, 进行
基于红外光谱和图像信息的工业结晶过程在线监测与控制优化, 国家自然科学基金项目, 2016/08/17, 进行
地面数据解析设备, 企事业单位委托科技项目, 2015/12/30-2016/12/30, 进行
RBM7通过调控RNA可变剪接网络参与乳腺癌进展的功能及分子机制研究, 国家自然科学基金项目, 2018/08/16, 进行






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[1]Sheng, Junxiu,Chen, Lei,Qi, Yangfan,Zhang, Ge,Zhang, Lin,Gu, Chundong,Deng, Xiaoqin,Liu, Han,Meng, Songshu,Gu, Hong,Liu, Quentin,Zhao, Qingzhi,Coulson, Judy M.,Li, Xiaoling,Sun, Bing,Wang, Yang,Zhao, Jinyao,Zhang, Wenjing,Sun, Yu,Qin, Pan,Lv, Yuesheng,Bai, Lu,Yang, Quan.SRSF1 modulates PTPMT1 alternative splicing to regulate lung cancer cell radioresistance[J],EBIOMEDICINE,2018,38:113-126
[2]潘蕾,秦攀,顾宏.基于蚁群算法的肿瘤驱动通路搜索方法研究[J],大连理工大学学报,2018,58(2):180-186
[3]徐晓璐,顾宏,秦攀,王泽远.基于表达协变量的肺腺癌驱动基因集搜索方法研究[A],中国仪器仪表学会青年学术会议,2018
[4]Wang, Jia,Zheng, Wei,Qin, Pan,Wang, Hong-Jiang,Gao, Xue.Composite pheochromocytoma/ganglioneuroblastoma of the adrenal gland: a case report and review of literature[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF CLINICAL AND EXPERIMENTAL MEDICINE,2017,10(3):4740-4747
[5]Yang, Zi-Jiang,Qin, Pan.Robust synchronisation tracking control of networked Euler-Lagrange systems using reference trajectory estimation based on virtual double-integrators[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE,2016,47(9):2088-2099
[6]秦攀.Statistical Prediction of Dst Index by Solar Wind Data and t-distributions[J],IEEE Transactions on Plasma Science,2016,43(11):3908-3915
[7]秦攀,韩敏.Python编程语言在智能建模与数据挖掘方向毕业设计指导中的应用[J],教育与教学研究文集,2016,29(1):21-24
[8]孙长凯,秦攀.神经干细胞体外培养过程的隐藏马尔科夫模型[A],2016,38-38
[9]Jia Wang,Xue Gao,秦攀.Expression of glucose regulated protein 78 in human triple negative breast cancer[J],International journal of clinical and experimental pathology,2016,9(3):3134-3142
[10]Wang, Jia,Wang, Ya,Wang, Hong-Jiang,Gao, Xue,Qin, Pan,He, Hui,Cai, Zhen-Gang,Mu, Guo-Yu,Zhang, Yu,Sun, Ping,Wang, Shuang.Expression of glucose regulated protein 78 in human triple negative breast cancer and its clinical implications[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF CLINICAL AND EXPERIMENTAL PATHOLOGY,2016,9(3):3134-3142
[11]Zhang J.,Chen L.,Qin P..Modeling non-stationary stochastic systems with generalized time series models[A],12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2015,2016,1061-1067
[12]张菁雯,秦攀,陈丽,李拥祺.非平稳随机系统的建模与预测控制[A],2015,Vol.36:4
[13]陈丽,秦攀,张菁雯,吴小庆.基于时空数据模型的PM2.5预测[A],2015,Vol.36:4
[14]Qin, Pan.Statistical Prediction of Dst Index by Solar Wind Data and t-Distributions[J],IEEE TRANSACTIONS ON PLASMA SCIENCE,2015,43(11):3908-3915
[15]Qin P.,Nishii R..Statistical Prediction of Dst Index by Solar Wind Data and[J],IEEE Transactions on Plasma Science,2015,43(11):3908-3915
[16]韩敏,薛玉艳,秦攀,韩杰,姜长斌.基于改进型迭代NR的磁感应断层成像图像重建算法[J],中国生物医学工程学报,2015,34(2):190-197
[17]秦攀.Modeling Non-stationary Stochastic Systems with Generalized Time Series Model[A],2015
[18]秦攀.Generalized Autoregressive Model with Exogenous Variables and Its Application in Space Climate[A],8th International Congress on Industrial and Applied Mathematics,2015
[19]张菁雯,秦攀,陈丽,李拥祺.非平稳随机系统的建模与预测控制[J],仪器仪表学报,2015,36(Z1):261-264
[20]陈丽,秦攀,张菁雯,吴小庆.基于时空数据模型的PM2.5预测[J],仪器仪表学报,2015,36(Z1):265-268
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基于机器学习的无人直升机中小发加减速过程模型预测与性能评估, 一般纵向, 2017/11/22, 进行
基于红外光谱和图像信息的工业结晶过程在线监测与控制优化, 国家自然科学基金, 2016/08/17, 进行
地面数据解析设备, 2015/12/30-2016/12/30, 进行
RBM7通过调控RNA可变剪接网络参与乳腺癌进展的功能及分子机制研究, 国家自然科学基金, 2018/08/16, 进行
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优化原理与方法大作业2019
数据挖掘原理与方法大作业2019
分布式控制系统6
分布式控制系统5
分布式控制系统4
分布式控制系统3

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现代数据分析技术 /2019-2020 /春学期 /2.0学分 /**
自适应控制 /2019-2020 /春学期 /2.0学分 /**
数字电路与系统 /2019-2020 /春学期 /56课时 /3.5学分 /**
现代数据分析技术 /2019-2020 /春学期 /32课时 /2.0学分 /**
自适应控制 /2019-2020 /春学期 /32课时 /2.0学分 /**
分布式控制系统 /2019-2020 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**

教学成果


2015年大连理工大学教学质量优良奖






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优化原理与方法大作业2019
数据挖掘原理与方法大作业2019
分布式控制系统6
分布式控制系统5
分布式控制系统4
分布式控制系统3
分布式控制系统2
分布式控制系统1
现代数据分析技术期末大作业2019
自适应控制大作业2019
统计学习框架
现代数据分析技术2
自适应控制5
自适应控制4
自适应控制3
自适应控制2
自适应控制1
数字电路与系统-第一章数字逻辑基础
现代数据分析技术-C1前向神经网络
优化原理与方法课件3
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本科生课程


课程名称学年学期学时学分课程号 现代数据分析技术 2019-2020 春学期 - 2 ** 自适应控制 2019-2020 春学期 - 2 ** 数字电路与系统 2019-2020 春学期 56 3.5 ** 分布式控制系统 2019-2020 秋学期 32 2 ** 数据挖掘理论与方法 2019-2020 秋学期 - 2 ** 最优化原理与方法 2019-2020 秋学期 - 2 ** 数据挖掘理论与方法 2019-2020 秋学期 - 2 ** 最优化原理与方法 2019-2020 秋学期 - 2 ** 分布式控制系统 2019-2020 秋学期 32 2 ** 数字电路与系统 2018-2019 春学期 56 3.5 ** 数字电路与系统 2018-2019 春学期 56 3.5 ** 分布式控制系统 2018-2019 秋学期 32 2 ** 分布式控制系统 2018-2019 秋学期 32 2 ** 分布式控制系统 2018-2019 秋学期 32 2 ** 数字电路与系统 2017-2018 春学期 56 3.5 ** 数字电路与系统 2017-2018 春学期 56 3.5 ** 分布式控制系统 2017-2018 秋学期 32 2 **

研究生课程


课程名称学年学期学时学分课程号 现代数据分析技术 2019-2020 春学期 32 2 ** 自适应控制 2019-2020 春学期 32 2 ** 数据挖掘理论与方法 2019-2020 秋学期 32 2 ** 最优化原理与方法 2019-2020 秋学期 32 2 ** 现代数据分析技术 2018-2019 春学期 32 2 ** 自适应控制 2018-2019 春学期 32 2 ** 数据挖掘理论与方法 2018-2019 秋学期 32 2 ** 数据挖掘理论与方法 2018-2019 秋学期 32 2 ** 最优化原理与方法 2018-2019 秋学期 32 2 ** 自适应控制 2017-2018 春学期 32 2 ** 数据挖掘理论与方法 2017-2018 秋学期 32 2 ** 最优化原理与方法 2017-2018 秋学期 32 2 ** 数据挖掘理论与方法 2017-2018 秋学期 32 2 **








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