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周晓锋 研究员/博士 组长
研究领域:工业大数据、机器学习、深度学习
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| 联系方式： |
Email:zhouxf@sia.cn
Tel:024-23970263
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| 科研项目： |
（1） AUV故障检测系统研发, 负责人, 国家任务, 2017-07--2020-06
（2） 某潜水器运维系统功能模块构建与应用保障, 负责人, 国家任务, 2019-01--2022-07
（3） 云制造模式下工厂智能动态生产优化系统, 负责人, 地方任务, 2020-01--2023-12
（4） 磨矿过程多变量耦合分级影响机理及精细建模与控制, 负责人, 研究所自主部署项目, 2022-10--2025-12
（5） 面向碳减排要求的系统风险评估, 参与, 国家任务, 2016-12--2020-12
（6） XX及智能管控技术, 参与, 国家任务, 2023-07--2026-12
（7） 复杂变工况下选矿过程综合监测与非优工况诊断方法研究, 参与, 国家任务, 2023-01--2025-12
（8） 大数据的分析与应用, 参与, 中国科学院计划, 2015-10--2018-12
（9）智慧矿山工业互联网平台与智能管控技术研发, 参与, 中国科学院计划, 2021-01--2022-07
（10）复杂变工况工业过程质量相关故障诊断方法研究, 参与, 中国科学院计划, 2023-01--2024-12
（11）数字化车间关键共性技术研究, 参与, 地方任务, 2015-10--2018-06
（12）多模态复杂工业过程故障检测方法, 参与, 地方任务, 2019-10--2021-09
（13）基于混合特性深度解析的复杂工业过程监测方法, 参与, 地方任务, 2022-09--2024-08
（14）某企业信创改造生产制造执行系统, 参与, 企业委托, 2023-08-- 2024-09
（15）互联智造服务云平台研制, 参与, 研究所自主部署项目, 2018-01--2021-06
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| 专利软著： |
[1] 潘福成, 张博, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 史海波. 一种基于模型强化学习的工业过程控制方法. 202310520737.5, 2023-05-10.
[2] 周晓锋, 李怀翱, 李帅, 刘舒锐, 潘福成, 史海波. 一种选矿过程旋溢粒度预测方法及系统. 202310214543.2, 2023-03-08.
[3] 周晓锋, 鲁東, 李帅, 潘福成, 史海波. 一种工业过程关键参数长时预测方法. 202211615498.3, 2022-12-15.
[4] 李帅, 王梓行, 周晓锋, 潘福成, 史海波. 基于因果关系挖掘的工业过程故障根源诊断方法. 202211582871.X, 2022-12-09.
[5] 潘福成, 殷航, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 贾冬妮. 一种选矿过程关键参数自适应预测方法. 202210714516.7, 2022-06-22.
[6] 史海波, 潘福成, 周晓锋, 刘朋杰, 李帅. 一种基于双向自动编码器的并行自动机器学习系统. CN202111339006.8, 2021-11-12.
[7] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成, 李歆, 张宜弛. 基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法. CN112817291B, 2021-05-18.
[8] 周晓锋, 左心怡, 刘舒锐, 李帅, 金樑, 潘福成. 一种海洋温盐预测方法及系统. CN202110435817.1, 2021-04-22.
[9] 史海波, 潘福成, 周晓锋, 张宜弛, 李帅. 可视化数据分析流程建模方法及系统. 202110117765 .3, 2021-01-28.
[10] 潘福成, 史海波, 李帅, 周晓锋. 一种工业过程数据脱敏方法. CN202011541900.9, 2020-12-23.
[11] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成, 李歆, 张宜驰. 基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法. CN: CN109933040B, 2020-08-07.
[12] 张宜弛, 史海波, 潘福成, 李歆, 陈哲, 周晓锋, 李帅. 基于云计算的工业关键应用服务终端化灾备系统及方法. CN: CN109962799A, 2019-07-02.
[13] 汪家升, 宋宏, 周晓锋, 郝胜轩, 陈喆. 一种基于双聚类填充的协同过滤方法. CN: CN106294447A, 2017-01-04.
[14] 周晓锋, 吴阳, 张宜弛, 史海波. 一种基于机器视觉的棒材计数方法. CN: CN105718989A, 2016-06-29.
[15] 潘福成, 张宜弛, 周晓锋, 吴阳, 史海波. 基于机器视觉的铝型材表面缺陷实时检测系统. CN: CN104458749A, 2015-03-25.
[16] 周晓锋, 张宜弛, 吴阳, 史海波. 基于机器视觉的铝型材表面缺陷检测方法. CN: CN104458748A, 2015-03-25.
[17] 周晓锋, 吴阳, 张宜驰, 史海波, 刘振华. 一种基于机器视觉的铝型材表面缺陷自动检测设备. CN: CN104458750A, 2015-03-25.
[18] 尚文利, 胡国良, 周晓锋, 姚秀琴, 史海波. 汽车变速器振动分析试验方法及装置. CN: CN102564756A, 2012-07-11.
[19] 尚文利, 于龙会, 胡国良, 周晓锋, 史海波. 振动加速度传感器弹压机械手控制方法及装置. CN: CN102554928A, 2012-07-11.
[20] 尚文利, 胡东平, 周晓锋, 胡国良, 姚秀琴, 史海波. 一种振动加速度传感器齿轮箱测点精度分析与评价方法. CN: CN102288286A, 2011-12-21.
[21] 尚文利, 胡国良, 周晓锋, 姚秀琴, 史海波. 一种汽车变速器振动分析试验装置. CN: CN201983916U, 2011-09-21.
[22] 尚文利, 于龙会, 胡国良, 周晓锋, 史海波. 一种振动加速度传感器弹压机械手控制装置. CN: CN201922448U, 2011-08-10.
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| 代表论文： |
[1] 周晓锋, 翟乃举, 李帅, 史海波. Time Series Prediction Method of Industrial Process with Limited Data Based on Transfer Learning. IEEE Transactions on Industrial Informatics[J], 2023
[2] 曾鹏宇, 胡国良, 周晓锋, 李帅, 刘朋杰, 刘舒锐. Muformer: A long sequence time-series forecasting model based on modified multi-head attention. Knowledge-Based Systems[J], 2022
[3] 翟乃举, 周晓锋, 李帅, 史海波. Soft Sensor Model for Billet Temperature in Multiple Heating Furnaces Based on Transfer Learning. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT[J], 2023
[4] 左心怡, 周晓锋, 郭大权, 李帅, 刘舒锐, 徐春晖. Ocean Temperature Prediction Based on Stereo Spatial and Temporal 4-D Convolution Model. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS[J], 2022, 19: 1-5
[5] 詹飞, 周晓锋, 李帅, 贾冬妮, 宋宏. Learning Latent ODEs with Graph RNN for Multi-Channel Time Series Forecastin. IEEE Signal Processing Letters[J], 2023
[6] 贾冬妮, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 史海波. Governing equation discovery based on causal graph for nonlinear dynamic systems. Machine Learning: Science and Technology[J], 2023
[7] 夏绍轩, 周晓锋, 史海波, 李帅, 徐春晖. A fault diagnosis method with multi-source data fusion based on hierarchical attention for AUV. Ocean Engineering[J], 2022
[8] 夏绍轩, 周晓锋, 史海波, 李帅, 徐春晖. A fault diagnosis method based on attention mechanism with application in Qianlong-2 autonomous underwater vehicle.Ocean Engineering[J], 2021, 233: 1-12
[9] 曾鹏宇, 胡国良, 周晓锋, 李帅, 刘朋杰. Seformer: A long sequence time-series forecasting model based on binary position encoding and information transfer regularization. Applied Intelligence[J], 2023
[10] 刘朋杰, 潘福成, 周晓锋, 李帅, 金樑. CF-DAML: Distributed automated machine learning based on collaborative filtering. Applied Intelligence[J], 2022: 1-25
[11] 刘朋杰, 潘福成, 周晓锋, 李帅, 曾鹏宇, 刘舒锐, 金樑. Dsa-PAML: a parallel automated machine learning system via dual-stacked autoencoder. Neural Computing and Applications[J], 2022: 1-22
[12] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成. Dynamic Non-Gaussian hybrid serial modeling for industrial process monitoring. CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS[J], 2021, 216: 1-15
[13] 夏绍轩, 周晓锋, 史海波, 李帅. Hybrid feature adaptive fusion network for multivariate time series classification with application in AUV fault detection. Ships and Offshore Structures[J], 2023
[14] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成, 李歆, 张宜弛. Comprehensive monitoring of industrial processes using multivariable characteristics evaluation and subspace decomposition. CANADIAN JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING[J], 2022, 100(8): 1796-1813
[15] 赵天姿, 金樑, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 朱江. Unsupervised Anomaly Detection Approach Based on Adversarial Memory Autoencoders for Multivariate Time Series. Cmc-Computers Materials & Continua[J], 2023
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