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丛秋梅教师简介

1寸蓝

一、个人基本情况

丛秋梅,女,副教授,博士


二、学习、工作经历

2012.09-至今 辽宁石油化工大学 副教授

2012.04-2015.04,中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室 博士后

2004.03-2011.07,东北大学博士研究生 控制理论与控制工程


三、学术兼职

控制理论与应用、化工学报、Measurement、Journal of Intelligent & Fuzzy Systems等期刊审稿人;

中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员


四、研究方向

复杂工业过程的建模、控制和优化


五、研究生招生专业

控制理论与控制工程、电子信息


六、主要业绩

入选2019年校青年拔尖人才


七、近期主持的主要科研项目

1、国家自然科学基金青年科学研究项目“带有工况特征识别的活性污泥过程水质参数稳定软测量方法研究”(61803191),主持,结题;

2、中国博士后科学基金面上资助项目“污水水质条件自适应集成模型研究” (2013M530953),主持,结题;

3、辽宁省教育厅一般项目“不确定干扰下的污水水质自适应集成软测量模型研究”(L2015297),主持,结题;

4、国家自然科学基金面上项目“面向需求有界变化的石化生产过程优化与控制方法研究”(61673199),参与,结题;

5、辽宁省科技厅,自然科学基金(联合基金)项目,2019-KF-03-05,面向子系统拓扑结构的乙烯装置全流程协调优化与控制方法研究,2019-10至2021-03,20万,参与,结题;

6、辽宁石油化工大学国家级项目培育基金“带有工况特征识别的活性污泥过程水质参数稳定软测量方法研究”(2016-PY017),主持,在研。


八、代表作

1、Cong Qiumei, Bo Guihua, Shi Huiyuan. Integrated soft sensor of COD for WWTP based on ASP model and RBF neural network[J], Measurement and Control, 2022, 9.(SCI刊源)

2、Shuaishuai Yang, Qiumei Cong, Wen Yu, Jian Yang and Jian Song. Improving self-organizing recursive fuzzy neural network’s performance with Boston matrix[J], Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2022, 43(3): 3239-3249.(SCI刊源)

3、Cong Qiumei, Yu Wen. Integrated Soft Sensor with Wavelet Neural Network and Adaptive Weighted Fusion for Water Quality Estimation in Wastewater Treatment Process[J], Measurement, 2018, (124): 436-446.(SCI刊源)

4、宋健, 丛秋梅, 杨帅帅, 杨健. 改进麻雀搜索算法的RBF神经网络水质预测[J], 计算机系统应用, 已录用.

5、丛秋梅, 邓淑贤, 赵宇, 王艳. 稳定RBF神经网络的在线软测量建模方法[J], 控制工程, 2018, 25(5): 823-825.

6、丛秋梅, 苑明哲, 王宏. 基于稳定Hammerstain模型的在线软测量建模方法及应用[J], 化工学报, 2015, 66(4): 1380-1387.

7、丛秋梅, 张北伟, 苑明哲. 基于同步聚类的污水水质混合在线软测量方法[J], 计算机工程与应用, 2015, 51(24): 27-33.

8、CONG Qiu-mei, YU Guang-ping, YUAN Ming-zhe, WANG Jing-yang. On-line hybrid soft sensor for water quality based on synchronous clustering [C], IEEE-CYBER 2015 August, Shenyang.

9、丛秋梅, 苑明哲, 王宏, 等. 基于元学习的污水水质集成软测量模型[J], 信息与控制, 2014, 43(2): 248-252.

10、丛秋梅, 苑明哲, 柴天佑, 王宏. 带有工况中心修正的多模型在线建模[J], 控制理论与应用, 2013,30(6):773 -780.

11、Qiumei Cong, Wen Yu, Tianyou Chai. Cascade Process Modeling with Mechanism-Based Hierarchical Neural Networks[J]. International Journal of Neural Systems, 2010, 20(1): 1-11.(SCI刊源)

12、丛秋梅, 赵立杰, 柴天佑. 一类污水处理过程水质多模型在线软测量方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2010, 31(9):1221-1225.

13、丛秋梅, 柴天佑, 余文. 带有稳定学习算法的小波神经网络及应用[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2010, 31(3):305-308.

14、丛秋梅, 柴天佑, 余文. 污水处理过程的递阶神经网络建模[J]. 控制理论与应用, 2009, 26(1):8-14.

15、Qiumei Cong, Tianyou Chai, Wen Yu. Cascade Process Modeling with Mechanism- Based Hierarchical Neural Networks[C]. Proceedings of the 17th IFAC World Congress, Seoul, Korea, July, 2008, 5563-5568.

16、Qiumei Cong, Wen Yu and Tianyou Chai. Hierarchical Neural Network Model for Water Quality Prediction in Wastewater Treatment Plants. 2nd International Workshop on Advances in Computational Intelligence, IWACI'09, Springer Berlin / Heidelberg, Volume 116/2009, pp. 155-166.

17、Qiumei Cong, Tianyou Chai. Effluent COD of SBR Process Prediction Model Based on Fuzzy-Neural Network[C]. International Conference on Neural Networks and Brain (ICNN&B 2005), China, Beijing, October, 2005, 821-825.

18、汤健, 柴天佑, 丛秋梅, 苑明哲, 等. 基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量[J], 自动化学报, 2014, 40(9):1853-1866.


九、联系方式

联系电话:15640208240

E-mail: cong_0828@163.com


2022.12

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