李思宏

学习研究经历：

2013.09 – 2017.06：吉林大学，自动化系，学士

2017.09 – 2024.06：上海交通大学，控制科学与工程系，博士（直博）

其他情况简介：

以第一作者身份在国际权威期刊IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE)，Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI)，Control Engineering Practice (CEP)，Chemical Engineering Research and Design上发表了多篇具有代表性的研究成果。

目前课题组涉及理论问题研究（纵向项目）和一些实际工程应用（横向项目），十分欢迎学习态度认真、动手能力好、团队意识强的同学加入课题组。我希望我的学生和我一起努力做出一流水平的研究，并写出高质量的学术论文。也会尽我最大努力帮助我的学生在毕业后读硕士或博士、到公司从事技术和研发工作。 欢迎对我的研究方向感兴趣的同学与我联系。

[1]省部级，山东省自然科学基金重大基础研究项目（ZR2023ZD49），2024年1月-2026年12月，在研，主要技术骨干

[2]国家级，国家自然科学基金重点项目（61833012），2019年1月-2023年12月，结题，主要技术骨干

[3]国家级，科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目（2018AAA0101701），2019年12月-2022年12月，结题，主要技术骨干

[4]国家级，国家自然科学基金重大项目（61590924），2016年1月-2020年12月，结题，主要技术骨干

[1] Sihong Li, Yi Zheng, Shaoyuan Li and Meng Huang. Knowledge-based operation optimization of a distillation unit integrating feedstock property considerations[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022, 107:104496. (SCI/中科院一区 Top期刊, IF: 8)

[2]Sihong Li, Yi Zheng, Shaoyuan Li and Meng Huang. Data-Driven Modeling and Operation Optimization With Inherent Feature Extraction for Complex Industrial Processes[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023, 1-15. (SCI/中科院一区 Top期刊, IF: 5.9)

[3]Sihong Li, Yi Zheng, Yuanyuan Zou and Shaoyuan Li. Enhancing Industrial Interactive Optimization with Operating Condition Supervision for Distillation Unit[J], Control Engineering Practice, 2024, 148: 105942. (SCI/中科院二区 Top期刊, IF: 5.4)

[4]Sihong Li, Yi Zheng, Shaoyuan Li and Meng Huang. Mechanism-embedded neural network modeling and operation optimization of a distillation unit with varying production performance[J]. Chemical Engineering Research and Design, 2022, 183: 221-234. (SCI/中科院三区 Top期刊, IF: 3.9)

[5]Sihong Li, Yi Zheng and Shaoyuan Li. Condition-wide multi-model ensemble with mechanism consistency for process modeling [J]. IFAC-PapersOnLine, 2023, 56(2): 6900-6905.

[6]Tianhao Mou, Yuanyuan Zou, Shaoyuan Li and Sihong Li. Prior Graphs Approach to GCN-Based Quality Variable Prediction for Industrial Processes. ASCC, 2024.

[1]本科生课程：《大数据采集与存储》