讲师

张淼 讲师


研究方向数据驱动软测量;工业大数据分析;智能优化与机器学习
办公地址浙江省杭州市西湖区留和路318号浙江科技大学C1-213室,邮编310023
电子邮件zhangmiao@zust.edu.cn

  • 个人简介

    张淼,博士,于2018年获浙江大学控制科学与工程专业工学博士学位。主要研究方向为数据驱动软测量、工业大数据分析、智能优化与机器学习。现主持国家自然科学基金青年项目、浙江省自然科学基金青年项目、浙江省教育厅一般项目等,作为主要研究成员参与国家自然科学基金重点项目等。


     

  • 教育经历

    浙江大学 控制科学与工程学院 本科,博士
  • 工作经历

    2018-至今 浙江科技大学 讲师
  • 科研方向

    数据驱动软测量; 工业大数据分析; 智能优化与机器学习
  • 科研项目

    1、主持,国家自然科学基金青年项目,基于鲁棒加权概率慢特征分析的复杂动态工业过程软测量建模方法研究,2021-2023 2、主持,浙江省自然科学基金青年项目,面向动态过程复杂数据集的概率慢特征分析建模及质量预报研究,2021-2023 3、主持,浙江省教育厅一般项目,基于非线性慢特征分析的复杂工业过程概率建模方法研究,2019-2021
  • 科研成果

    Journal Papers 1. Junxia Li, Miao Zhang*, Hui Zheng, Jing Jie. Battery remaining useful life prediction using improved mutated particle filter. Energy Storage 2020. 2. Miao Zhang, Le Zhou, Jing Jie, Xinggao Liu. A multi-scale prediction model based on empirical mode decomposition and chaos theory for industrial melt index prediction. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 2019, 186: 23–32. 3. Miao Zhang, Xinggao Liu, Zeyin Zhang, Guangbi Gong, Guoqing Zhang, Changjun Zhang, Xu Chen and Hongxing Zhang. A novel modeling approach and its application in polymer quality index prediction, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2019, 41(7): 2005-2015. 4. Miao Zhang, Xinggao Liu. A real-time model based on optimized least squares support vector machine for industrial polypropylene melt index prediction, Journal of Chemometrics, 2016, 30(6): 324-331. 5. Miao Zhang, Xinggao Liu, Zeyin Zhang. A soft sensor for industrial melt index prediction based on evolutionary extreme learning machine, Chinese Journal of Chemical Engineering, 2016, 24(8):1013-1019. 6. Miao Zhang, Beibei Zhao, Xinggao Liu. Predicting industrial polymer melt index via incorporating chaotic characters into Chou's general PseAAC, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2015, 146: 232-240.
  • 教授课程

    自动控制原理(本科生专业课,大三) 建筑设备自动化系统(本科生专业课,大三) 建筑节能与新能源集成技术(本科生专业课,大四)

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