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張森
北京科技大學順德創新學院

張森,女,北京科技大學順德創新學院教授。

人物簡歷

教育背景

1989年9月至1993年9月華中科技大學學士學位電力工程系電力系統及其自動化專業

1997年9月至2000年1月東北大學碩士學位信息科學與工程學院 控制理論與控制工程專業

2002年5月至2005年5月南洋理工大學(新加坡) 博士學位電機與電子工程學院 控制理論與控制工程專業

工作履歷

1993年9月至1999年11月瀋陽工程學院電力工程系助教

1999年12月至2002年5月瀋陽工程學院電力工程系講師

2005年6月至2006年12月南洋理工大學(新加坡)電機與電子工程學院副研究員

2007年2月至2009年8月新加坡國立大學電氣與計算機工程系博士後研究員

2009年12月至2012年7月新加坡理工學院機械與航空工程學院 講師,輔助技術中心(Assistive Technology Centre)主任 (Lecturer-in-Charge),項目主持人(Principal Investigator)

2012年7月至2013年7月北京科技大學自動化學院講師

2013年8月2018年7月北京科技大學自動化學院副教授

2018年8月至今北京科技大學自動化學院教授

工業過程知識自動化教育部重點實驗室副主任

社會兼職

IEEE International Conference on Mechatronics and Automation會議程序委員會委員,審稿人

IEEE International Conference on Communications Problem-Solving會議程序委員會委員

研究方向

移動機器人定位,導航以及控制

目標跟蹤,人體跟蹤及康復

傳感器信息融合技術

無線傳感器網絡及應用

高爐布料及控制系統

學術成果

1. Sun S, Xiao Y, Huang Y, Zhang S, et al. Joint Matrix Factorization: A Novel Approach for Recommender System[J]. IEEE Access, 2020, 8: 224596–224607.

2. Sun S, Yu Z, Zhang S, et al. Future Definition and Extraction of the Blast Furnace 3D Burden Surface Based on Intelligent Algorithms[J]. Applied Sciences, 2022, 12(24): 12860.

3. Sun S, Yu Z, Zhang S, et al. Reconstruction and classification of 3D burden surfaces based on two model drived data fusion[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 215: 119406.

4. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Multivariate linear-regression variable parameter spatio-temporal zoning model for temperature prediction in steel rolling reheating furnace[J]. Journal of Process Control, 2023, 123: 108–122.

5. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Optimal control for spatial-temporal distributed nonlinear autoregressive with exogenous inputs correlation model of steel rolling reheating furnace: a coordinated time-sharing control approach[J]. Control Theory and Technology, 2023.

6. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Hierarchical structure optimal setting approach for production indexes of the rolling heating furnace temperature field[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2023: 1–19.

7. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Modeling of dynamic data-driven approach for the distributed steel rolling heating furnace temperature field[J]. Neural Computing and Applications, 2022, 34(11): 8959–8975.

8. Su X , Sun S , Zhang S* , et al. Improved multi-layer online sequential extreme learning machine and its application for hot metal silicon content[J]. Journal of the Franklin Institute, 2020, 357(17).

9. Li Y, Zhang S*, Zhang J, et al. Data-driven multi objective optimization for burden surface in blast furnace with feedback compensation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(4): 2233- 2244.

10. Li Y, Zhang S*, Yin Y, et al. A soft sensing scheme of gas utilization ratio prediction for blast furnace via improved extreme learning machine[J]. Neural Processing Letters, 2019, 50(2): 1191-1213.

11. Su Xiaoli,Zhang Sen,Yin Yixin,Xiao Wendong*.Prediction model of hot metal temperature for blast furnace based on improved multi-layer extreme learning machine, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2019, 10(10): 2739-2752. SCIE, EI

12. Yang Y,Yin Y*,Wunsch D, Zhang S, Chen X, Li X, Cheng S, Wu M, Liu K-Z. Development of blast furnace burden distribution process modeling and control[J]. ISIJ International, 2017, 57(8):1350-1363

13. Yongliang Yang, Sen Zhang*, Yixin Yin, A Modified ELM Algorithm for Prediction of Silicon Content in Hot Metal, Neural Computing and Applications, Dec. 2014

14. Hai-Gang Zhang, Yi-Xin Yin, and Sen Zhang*, An Improved ELM Algorithm for the Measurement of Hot Metal Temperature in Blast Furnace, Neurocomputing, 2015

15. Shuai Liu, Lihua Xie, Sen Zhang*, Synchronization of a Class of Nonlinear Network Flow Systems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, accepted. 2014

16. Haigang Zhang, Sen Zhang*, Yixin Yin, A Novel Improved ELM Algorithm for a Real Industrial Application, Mathematical Problems in Engineering, pp 1-7, Vol.2014, April, 2014

17. Sen Zhang, Wendong Xiao*, Jun Gong. IMM filter based Human Tracking using a Distributed Wireless Sensor Network. Mathematical Problems in Engineering, 2014: 57-65

18. Sen Zhang*, Wendong Xiao, Jun Gong, Yixin Yin. A novel motion tracking approach based on a wireless sensor network. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2013: 1-


19. Sen Zhang*, Wendong Xiao, Jun Gong, Yixin Yin. Mobile sensing and simultaneously node localization in wireless sensor networks. Applied Bionics and Biomechanics, 2012, Vol 9(4): 367-374.

20. Sen Zhang*, Marcelo H Ang Jr, W. Xiao, C. K. Tham, Detection of Activities by Wireless Sensors for Daily Life Surveillance: Eating and Drinking. Sensors, Special Issue on Wireless Sensor Technologies and Applications. Vol. 9, No. 3, pp.1499-1517, 2009.

21. W. Xiao, Sen Zhang*, J. Lin, C. K. Tham, Energy Efficient Adaptive Target Tracking in Wireless Sensor Networks, Journal of Control Theory and Applications, Special Issue on Networked Sensing, Decision Making and Control, Vol. 8, No. 1, pp 86-92, 2010.

22. Sen Zhang*, L. Xie, and M. D. Adams, Feature Extraction for Outdoor MobileRobot Navigation Based on a Modified Gauss-Newton Optimization Approach. Robotics and Autonomous Systems, Vol. 54, No. 4, pp. 277-287, 2006.

23. Sen Zhang*, L. Xie, and M. D. Adams, An Efficient Data Association Approach to Simultaneous Localization and Map Building. International Journal of Robotics Research, Vol. 24, No. 1, pp. 49-60, 2005

科研項目

1. 大型工業高爐煤氣流分布智能建模理論與方法研究(國家自然科學基金面上項目),主持

2. 現代服務業共性關鍵技術研發及應用示範重點專項課題(國家重點研發計劃),參加

3. 高爐爐況動態建模理論與方法研究(北京市自然科學基金項目),主持

4. 現代大型高爐料面特徵建模理論與方法研究(國家自然科學基金面上項目),主持

5. 具有環境條件不變性和可拓展性的機器人視覺導航(國家自然科學基金面上項目),主持

6. 基於精確感知與智能決策的鋁電解MES開發與應用(863計劃),參加

7. 面向指標優化的高爐布料過程建模與控制(國家自然基金重點項目),參加

8. 智慧養老物聯網軟件技術開發 (橫向課題),主持

獲獎情況

在新加坡理工學院期間,作為項目主持人,與新加坡國立大學醫院的物理康復師及南洋理工大學的教授合作開發研製的針對康復的全自動評估及治療系統的研發,已經獲得新加坡教育部創新基金的支持(52萬新幣)。近年來,她的成果包括:針對未知環境中移動機器人同時定位與地圖構建(SLAM)問題,基於粒子濾波算法,提出了傳感器信息特徵提取算法,將傳感器中重要信息進行實時提取用於提高機器人的定位精度;針對移動機器人SLAM中的信息數據關聯問題, 將其抽象建模成整數規劃問題,並提出一種新的命名為Iterative Heuristic Greedy Rounding (IHGR) 的算法,該算法提高了信息數據關聯的準確性,從而提高未知的環境中提高移動機器人定位的精度。此外,針對無線傳感器網絡中的目標跟蹤問題, 應用IMM濾波器,基於多種移動模型,提出了基於變步長的自適應單個傳感器調度方案,有效地提高了目標跟蹤精度,增加檢測概率, 並降低了傳感器能量消耗;針對病人日常生活及行為監控系統這種傳感器應用問題,提出了基於HMM (隱馬爾克夫模型)及Hierarchical Temporal Modeling 的辨識分類方法,用於檢測人的行為模式。張森博士近年來已在國內外期刊及學術會議上發表或已接受論文100餘篇,其中被SCI收錄66篇,EI收錄83餘篇,他引500餘次,單篇他人引用最高200餘次。多次受邀在本領域的國際雜誌及會議中做審稿人及國際會議中擔任職務。[1]

參考資料