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李思宏

职称: 特聘副教授
学院: 数据科学学院
电子邮箱:sihong_li@outlook.com
  • 基本信息

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  • 获奖

  • 论文

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  • 教材或专著

  • 基本信息
    姓名:李思宏                       最高学位:博士         入职科大时间:2024.08          
    主要研究方向:复杂工业过程的数据驱动建模、先进控制与运行优化,生物过程的智能感知与决策,工业领域大模型,可信人工智能       导师类别:   硕士生导师
    国内外重要学术组织任职:中国自动化学会会员、中国自动化学会预测控制与智能决策专委会委员、山东省自动化学会青年工作委员会委员,IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Control Engineering Practice等国际期刊审稿人
    学习研究经历:
    2017.09 – 2024.06:上海交通大学,自动化系,博士(直博)
    2013.09 – 2017.06:吉林大学,自动化系,学士
    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。
    课题组目前承担包括纵向理论研究和横向工程应用在内的多项课题,为学生提供丰富的科研与实践机会。诚挚欢迎学习态度认真、动手能力强、团队意识强的同学加入我们。我将全力指导学生开展具有国际水准的研究工作、撰写高水平学术论文,并积极支持学生毕业后的发展,包括继续深造(攻读硕士/博士学位)或进入企业从事技术研发工作。
    欢迎对相关研究方向感兴趣的同学邮件与我联系。
  • 项目
    [1]省部级,山东省自然科学基金青年基金C类(ZR2025QC1616),2025.10-2028.09,在研,主持
    [2]省部级,山东省自然科学基金重大基础研究项目(ZR2023ZD49),2024.01-2026.12,在研,主要技术骨干
    [3]省部级,山东省重点研发计划(重大科技创新工程),2025.07-2028.06,在研,主要技术骨干
    [4]省部级,山东省青创团队项目(2024KJH096),2025.01-2028.12,在研,主要技术骨干
    [5]国家级,国家自然科学基金重点项目(61833012),2019.01-2023.12,结题,参与
    [6] 国家级,科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101701),2019.12-2022.12,结题,参与
    [7]国家级,国家自然科学基金重大项目(61590924),2016.01-2020.12,结题,参与
  • 获奖
    [1]2025年 International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC 2025) 最佳理论论文奖
    [2]2024年 The China Automation Congress (CAC2024) 最佳论文奖
    [3] 2015-2016年 国家奖学金
    [4]2014-2015年 国家奖学金
  • 论文
    [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]Sihong Li, Xiaohong Yin, Wentao Liu, et al. Data-driven modeling integrating feedstock time series features for industrial process quality prediction[C]. The 2025 International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC 2025), 2025. (最佳理论论文奖)
    [7]Wentao Song, Xiaohong Yin, Sihong Li, et al. Research on Flexible Job Shop Scheduling Based on an Improved Dung Beetle Optimization Algorithm. The China Automation Congress (CAC 2024), IEEE, 2024. (最佳论文奖)
    [8]Tianhao Mou, Yuanyuan Zou, Shaoyuan Li and Sihong Li. Prior Graphs Approach to GCN-Based Quality Variable Prediction for Industrial Processes. ASCC, 2024.
  • 专利
  • 课程
    [1]本科生课程:《数据采集与预处理》
    [2]本科生课程:《工业大数据》
  • 教材或专著