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天津工业大学人工智能学院导师教师师资介绍简介-苏卫星
本站小编 Free考研考试/2020-09-23
苏卫星
教授
硕士生导师
研究生招生专业：物联网、网络工程、人工智能
研究方向：制造物联与智能工厂技术、工业大数据、系统建模与智能优化方法
个人简介——————————————————————————————
男，1980年生，工学博士。长期从事企业信息化、RFID技术研究与应用、制造物联、智能工厂技术、工业大数据等技术领域的科研工作。先后主持国家重点研发计划课题1项、国家863课题1项、国家科技支撑计划课题2项、国家智能制造专项课题1项、国家智能制造装备项目课题1项、省自然科学基金项目1项、地方及企业委托项目2项；参与国家科技支撑计划项目1项、国家自然科学基金1项、地方及企业委托课题10余项。先后在国内外重要学术刊物、会议上发表原创性科技论文30余篇，其中SCI收录论文（第一作者或通信作者）7篇；参与编写出版学术专著1部，参与制定电子工业部行业标准2项；获得国家发明专利5项，软件著作权3项。在工程实际方面，先后在中航集团沈阳黎明公司、东方电气集团东方汽轮机厂、云南CY、中国石油吉化集团和中车时代电动等企业单位开展面向企业生产集成管控的信息化工程应用，在生产设备互联应用、生产过程一体化管控、产品全生命周期管理和车间数字化和智能化方面成效显著。
教育经历 ——————————————————————————————
2014年
中国科学院大学
博士
2006年
东北大学
硕士
2003年
东北大学
学士
工作经历——————————————————————————————
2006年
中国科学院沈阳自动化研究所
研究实习员
2009年
中国科学院沈阳自动化研究所
助理研究员
2013年
中国科学院沈阳自动化研究所
副研究员
2016年
天津工业大学计算机科学与技术学院
副教授
主要科研项目 ————————————————————————————
[1]增材制造装备系统自诊断与自检测关键技术研究及系统开发，国家重点研发计划课题（2017YFB**），在研，课题负责人；
[2] RFID技术在黎明航空发动机装配线的应用，国家高技术研究发展计划（863计划）（2006AA04A124B），已结题，专题负责人
[3]复杂装备制造企业RFID应用集成管控与服务关键技术研发及示范，国家科技支撑计划课题（2014BAF07B01），已结题，课题负责人
[4]大型电站汽轮机叶片制造数字化车间关键技术应用示范，国家科技支撑计划课题（2015BAF02B01），已结题，课题负责人
[5]泛在感知环境下复杂装配过程状态跟踪与优化控制方法研究，辽宁省自然科学基金面上项目（），已结题，课题负责人
[6]制造物联环境下泛在感知信息融合处理技术研究，中科院重点实验室开放课题（WLHKZ2015-004），已结题，课题负责人；
[7]民生大数据驱动的社会行为分析与现实挖掘创新方法研究，天津市科技计划项目（17ZLZXZF00280），已结题，课题负责人；
[8]基于多维序列挖掘的矿浆品位建模与在线分析方法研究，国家重点实验室开放课题（BGRIMM-KZSKL-2017-01），已结题，课题负责人。
[9]整车制造智能工厂运行管理标准研究与试验验证，2016年智能制造综合标准化项目，在研，第二参与人
[10]物联网在中国石油吉化集团的研发与应用，企业课题，已结题，课题实际负责人
主要学术论文 ————————————————————————————
[1] Weixing Su; Lin Na; Fang Liu; Muhammad Aqeel Ashra; Hanning Chen, Artificial Plant Root System Growth for Distributed Optimization: Models and Emergent Behaviors, Open Life Sciences, 2016., 11(1): 447~457. (SCI)
[2] Weixing Su; Hanning Chen; Fang Liu; Na Lin; Shikai Jing; Xiaodan Liang; Wei Liu, A novel comprehensive learning artificial bee colony optimizer for dynamic optimization biological problems, Saudi Journal of Biological Sciences, 2017.2.21, 24(3): 695~702. (SCI)
[3] Weixing Su; Fang Liu; Jianjun Zhao; Maowei He; Hanning Chen, An online detection method for outliers of dynamic unstable measurement data, Cluster Computing, 2017.12.7, 12(1): 1~9. (SCI)
[4]Weixing Su; Yunlong Zhu; Fang Liu; Kunyuan Hu, An online outlier detection method based on wavelet technique and robust RBF network, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2013, 35(8): 1046~1057. (SCI)
[5]Su W. X.; Liu F., On-line Outlier and Change Point Detection for Time Series in Medical and health field , Basic &Clinical Pharmacology & Toxicology , 2016. 119(si): 38~38. (SCI)
[6] SU Wei-xing; ZHU Yun-long; LIU Fang; HU Kun-yuan, On-line outlier and change point detection for time series, J. Cent. South Univ., 2011.11.18, 20(0): 114~122. (SCI)
[7]Fang Liu; Weixing Su(*); JianJun Zhao; Xiaodan Liang, On-line Detection Method for Outliers of Dynamic Instability Measurement Data in Geological Exploration Control Process, Sains Malaysiana, 2017. 46(11): 2205~2213. (SCI)
[8]苏卫星; 朱云龙; 刘芳; 胡琨元, 时间序列异常点及突变点的检测算法, 计算机研究与发展, 2014.4.15, 20(5): 369~374. (EI)
[9]苏卫星; 朱云龙; 刘芳; 马连博, 基于改进模糊聚类的同构多传感器在线数据融合方法, 信息与控制, 2015.10.15, 19(6): 349~350.
[10]苏卫星; 朱云龙; 胡琨元; 刘芳, 基于模型的过程工业时间序列异常值检测方法, 仪器仪表学报, 2012.9.15, 43(11): 28~32. (EI)
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