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个人简介

宋彦坡,2002年、2005年毕业于中南大学热能工程专业,分别获学士学位、硕士学位, 2009年毕业于中南大学控制科学与工程专业,获博士学位。主持国家自然科学基金2项,主持湖南省自然科学基金、湖南省科技计划等省部级科研项目多项。公开发表研究论文20余篇,其中SCI、EI收录10余篇。 讲授课程 1、本科生课程:《自动控制原理》《热工过程控制》《建筑环境测试技术》 2、研究生课程:《智能建模理论与方法》 科研项目 1、锑清洁冶炼关键技术研究与示范(2013FJ1009),湖南省科技重大专项子项,15万,201306-201605,子项负责人 2、闪速炼铜企业能效监测评估及优化控制系统的开发与应用,企业委托项目,150万,2014-2015,项目负责人 3、基于低质量数据的重有色金属熔池熔炼过程优化决策研究(61105080),国家自然科学基金项目,24万元,2012~2014,项目负责人 4、基于机器视觉的矿物浮选过程建模与优化控制(61134006),国家自然科学基金重点项目子项, 40万元,2012~2015,子项负责人 5、基于非理想数据的火法冶金过程知识发现研究(11JJ4057),湖南省自然科学基金青年项目,3万元,2011~2013,项目负责人 6、基于低质量数据的火法冶金过程知识发现研究(2010FJ4132),湖南省科技计划项目,2万元, 2010~2011,项目负责人

研究领域

1、热工过程及设备数值模拟 2、工业过程大数据分析与知识发现 3、能源系统能效评估与节能优化

近期论文

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1、江倩, 宋彦坡, 彭小奇. 环冷机上球团冷却过程的仿真与优化,钢铁研究学报,2015,27(6) 2、Liu Zheng, Peng Xiao-qi, Song Yan-po. Modelling and Decentralized Adaptive Model Predictive Control for Alumina Trihydrate Precipitation Process, The International Federation of Automatic Control, Cape Town, South Africa. August 24-29, 2014 3、陈君,彭小奇,宋彦坡,刘征,唐秀明. 特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机,电机与控制学报,2013,17(3):105~109 4、宋彦坡,彭小奇.Modeling Method Using Combined Artificial Neural Network[J], International Journal of Computational Intelligence and Applications, 2011, 10(2): 189~198 5、宋彦坡,彭小奇,胡志坤,李勇周.基于数据挖掘的铜锍转炉吹炼过程优化决策建模[J],计算机应用研究,2011,28(7):2539~2542 6、宋彦坡,彭小奇.支持向量回归机元参数优化方法[J],系统工程与电子技术,2010,32 (10):1118~1222 7、宋彦坡,彭小奇,董武,胡志坤. Data Driven Optimal Decision Making Modelling for Copper-matte Converting Process,Journal of Computational Information Systems, 2011,7(3): 754~761 8、宋彦坡,彭小奇. 一种结构自适应神经网络及训练方法[J],控制与决策,2010,25(8):1265~1268(EI收录) 9、宋彦坡,彭小奇.Optimal Neural Network Modeling Method Based on Data Noise Information[A], ICMTMA2009[C], Zhangjiajie, China, 2009.04: 849~852(EI、ISTP收录) 10、彭小奇,宋国辉,宋彦坡.NaOH-NaAl(OH)4-Na2CO3-H2O体系活度因子的计算模型[J],中国有色金属学报,2009, 19(7):1332~1337(EI、ISTP收录) 11、彭小奇,宋国辉,宋彦坡,张建智.氧化铝生产蒸发工序的火用分析[J],中南大学学报(自然科学版),2011,42(3):829~834 12、宋彦坡,唐英,彭小奇,唐璐.An approach based on wavelet analysis and non-linear mapping to detect anomalies in dataset[A], ICNC-FSKD’2006[C],Xi’an,China,2006.09:545~548 13、彭小奇,宋彦坡,唐英,张建智.Approach based on wavelet analysis for detecting and amending anomalies in dataset[J], Journal of Central South University of Technology, 2006, 13(5): 491~495

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