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杨波,男,工学博士,副教授,硕士生导师,瑞典皇家理工学院(KTH Royal Institute of Technology)国家公派访问学者,武汉理工大学优秀硕士学位论文指导教师。2003年6月毕业于华中科技大学测控技术与仪器专业,获工学学士学位;2008年6月毕业于华中科技大学控制科学与工程专业(硕博连读),获工学博士学位。
电熔镁熔炼过程中的异常工况(如半熔化工况)直接影响产品质量、威胁人员和生产安全,有必要及时诊断.但与异常直接相关的超高温熔池温度(>2850℃)难以利用温度传感器检测,目前现场主要依靠工人在定期巡检时人眼观察炉壁来诊断,工作强度大、安全度低、诊断不及时。
教育背景:2009.09 - 2014.12,西北工业大学,航空宇航制造工程,工学博士。2005.09 - 2009.06,西北工业大学,飞行器制造工程,工学学士。
研究方向:以航空、航天装备的精度、毁伤效能、电磁环境适应性等的试验鉴定为背景,开展复杂系统建模、高精度数据处理和不确定量化研究。在方法层面上,将物理机理与数学方法相结合,综合运用试验设计方法(最优试验设计、计算机试验设计、序贯设计)、数据近似建模方法(参数化、非参数和半参数)、Bayes小子样方法等,解决异源数据的统筹优化设计和融合评估问题。
教育背景:1993.09–1997.07 国防科学技术大学自动控制系自动控制专业本科;1999.09–2002.03 国防科学技术大学机电工程与自动化学院控制科学与工程专业硕士研究生;2002.04–2006.06 国防科学技术大学机电工程与自动化学院控制科学与工程专业博士研究生;2008.12–2011.08 中科院软件所信息安全国家重点实验室 博士后。
教育背景:2003年09月-2007年07月:哈尔滨工业大学飞行器设计专业,博士;2001年09月-2003年07月:哈尔滨工业大学飞行器设计专业,硕士;1997年09月-2001年07月:哈尔滨工业大学飞行器设计专业,学士。
由中国仪器仪表学会联合主办、嵌入式仪表及系统技术分会联合承办的2021年第六届生命系统建模与仿真国际会议暨可持续能源与环境智能计算国际会议(LSMS&ICSEE2021国际会议)于10月30日至11月1日在浙江杭州顺利召开。来自国内外生命系统建模、智能计算及能源工程、环境科学应用等领域450余位专家学者和与会人员通过线上线下形式参加了开幕式暨大会报告会以及分组专题会。LSMS&ICSEE 2021...
牟玉亭博士于2021年10月加入东南大学电气工程学院,分别于2012、2015、2020年在吉林大学自动化专业、浙江大学控制科学与工程专业、比利时(法语)鲁汶大学运筹学与经济计量学研究中心获得学士、硕士、博士学位。2019年11至2021年8月,在比利时弗拉芒研究院(VITO)能源市场部从事研发工作,曾参与多个欧盟H2020项目和比利时自然科学基金项目。
教育经历:2005.09-2009.07 工学学士,吉林大学,自动化;2009.08-2014.06 工学博士,吉林大学,控制理论与控制工程。工作经历:2014.11-2017.06 博士后,中国科学院自动化研究所,复杂系统管理与控制国家重点实验室;2017.06-2018.12 助理研究员,中国科学院自动化研究所, 复杂系统管理与控制国家重点实验室;2018.12-今 副教授,北京师范大学,系统...
教育经历:2005.09 - 2011.07北京师范大学物理系 博士;2001.09 - 2005.07 北京师范大学物理系 本科。工作经历:2011.09 - 2014.10 杭州师范大学认知与脑疾病研究中心,副研究员;2014.12 - 2017.02 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,博士后;2017.03 - 2018.10 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室;201...
由于传统车辆跟驰建模预测方法无法遍历车辆所有可能的系统输入与运行状态的不确定性,因而不足以从理论上保证对周边车辆安全跟驰行为预测的完整性与可信性.为此提出车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法.该方法利用随机可达集的遍历表现特征实现对周边车辆行为预测的不确定性表述,并通过马尔科夫链逼近可达集的方式表达系统行为状态变化的随机性,从而完成对周边车辆跟驰行为状态变化的精确概率预估。
本文提出一种新的数据驱动建模思路及方法,即面向建模误差概率密度函数(Probability density function,PDF)形状与趋势拟合优度(相似度)的动态过程多目标优化建模方法.首先,针对均方根误差(Root mean square error,RMSE)等常规一维性能指标不能完全刻画建模误差在时间和空间二维随机动态特性的问题,引入PDF指标来对动态过程的建模误差在时间和空间进行二维...
随机配置网络(Stochastic configuration networks,SCNs)在增量构建过程引入监督机制来分配隐含层参数以确保其无限逼近特性,具有易于实现、收敛速度快、泛化性能好等优点.然而,随着数据量的不断扩大,SCNs的建模任务面临一定的挑战性.为了提高神经网络算法在大数据建模中的综合性能,本文提出了一种混合并行随机配置网络(Hybrid parallel stochastic ...
赵继军,教授,硕士生导师。1993年于东南大学获机电控制及自动化专业硕士学位。2002年及2004年于美国亚利桑那大学系统与工业工程系分别获得可靠性及质量工程专业硕士学位、系统工程专业博士学位。2005年于美国亚利桑那大学从事博士后研究。2009年至2012年于美国密执根大学传染病学系、生态与演化生物学系从事传染病建模的研究。
教育背景:2012.8-2013.2亚利桑那州立大学航空机械系,助理研究科学家;2009.1-2012.6克拉克森大学土木工程系,获工学博士学位; 2006.9-2009.1北京航空航天大学工程系统工程系,获工学硕士学位;2002.9-2006.7北京航空航天大学工程系统工程系,获工学学士学位。

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