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梁静 教授 博导 收藏 完善纠错
郑州大学    电气工程学院
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个人简介

教育背景 2003/08-2009/03，新加坡南洋理工大学，电气电子工程学院，博士 1999/08-2003/07，哈尔滨工业大学，航天学院，学士 工作经历 ➢ 2019/09至今，郑州大学，电气工程学院，院长/教授 ➢ 2015/01-2019/08，郑州大学，学报编辑部，副主任/教授 ➢ 2009/05-2014/12，郑州大学，副教授 奖励与荣誉 ➢ 2019年，第十四届河南省青年科技奖，河南省优秀青年科技专家 ➢ 2019年，河南省高层次人才（B类） ➢ 2019年，IEEE Transactions on Evolutionary Computation (TEVC) Outstanding Associate Editor ➢ 2019年，中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会青年科学家奖 ➢ 2019年，河南青年五四奖章 ➢ 2018年，中原青年拔尖人才 ➢ 2017年，教育部自然科学奖二等奖 ➢ 2017年，全省归侨侨眷先进个人 ➢ 2016年，河南省科技进步二等奖 ➢ 2016年，教育厅科技成果一等奖 ➢ 2015年，河南省教育厅学术技术带头人 ➢ 2014年，郑州市五一劳动奖章 ➢ 2014年，IEEE CIS Outstanding PhD Dissertation Award ➢ 2012年，河南省优秀博士后研究人员 科研项目 ➢ （主持）国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（61922072），2020.01-2022.12 ➢ （主持）国家自然科学基金面上项目（61876169），2019.01-2022.12 ➢ （主持）河南省高层次人才特殊支持计划（ZYQR201810157），2018.01-2021.12 ➢ （主持）国家自然科学基金面上项目（61473266），2015.01-2018.12 ➢ （主持）2016年河南省高校科技创新人才支持计划（16HASTIT041），2016.01-2017.12 ➢ （主持）2014年河南省高等学校青年骨干教师资助计划（省级）（2014GGJS-004），2015.01-2017.12 ➢ （主持）中国博士后科学基金第五批特别资助（2012T50639），2012.06-2014.05 ➢ （主持）中国博士后科学基金四十八批面上项目（20100480859），2011.01- 2013.12 ➢ （主持）国家自然科学基金青年科学基金项目（60905039），2010.01-2012.12 专利 [1] 瞿博阳，岳彩通，梁静，韩玉红，《基于在线极限学习机的腕部静脉认证系统》，2018年1月26日，中国，ZL201510245415.X [2] 瞿博阳，梁静，李冀，岳彩通，肖岩，尚志刚，《腕部静脉认证系统》，2018年10月16日，中国，ZL201410337530.5 其他信息 ● 兼任社会职务 ➢ 2019.12至今，第三届河南省青年科技工作者协会会长 ➢ 2019.12至今，中国青年科技工作者协会第六届会员 ➢ 2018.12至今，河南省高校学报研究会秘书长 ➢ 2018.09至今，中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会委员 ➢ 2017.12至今，河南省青年联合会第十二届委员会常务委员兼界别秘书长 ➢ 2017.01至今，河南省侨联委员及青年委员会副会长 ➢ 郑州大学博士后流动站联谊会副会长 ● 软件著作权 ➢ 梁静，岳彩通，瞿博阳，于明渊，《稀疏信号重构系统》，完成日期：2018年02月04日，授权日期：2018年05月17日，登记号：2018SR350317 ➢ 梁静，于坤杰，瞿博阳，郭倩倩，《多目标优化算法性能对比试验平台》，完成日期：2018年02月05日，授权日期：2018年05月17日，登记号：2018SR351128 ➢ 梁静，于明渊，瞿博阳，朱小培，《稀疏优化算法实验平台》，完成日期：2018年03月11日，授权日期：2018年05月17日，登记号：2018SR350697 ➢ 梁静，瞿博阳，岳彩通，许伟伟，《多模态多目标差分进化算法性能对比实验平台》，完成日期：2018年03月11日，授权日期：2018年05月17日，登记号：2018SR350707 ➢ 梁静，瞿博阳，李宝磊，于坤杰，《多元优化过程记忆算法多模态寻优性能对比实验平台》，完成日期：2018年03月11日，授权日期：2018年05月17日，登记号：2018SR350237 ● 指导学生获奖 ➢ 2019年，陈冠霖，“华为杯”第十六届中国研究生数学建模竞赛三等奖 ➢ 2019年，李鹏帅，乔康加，“华为杯”第十六届中国研究生数学建模竞赛二等奖 ➢ 2018年，岳彩通，河南省“三好学生” ➢ 2017年，王棚，崔军磊，张群， “华为杯”第十四届中国研究生数学建模竞赛一等奖 ➢ 2017年，2016-2017 IEEE Best Student Branch ➢ 2015年，曹帅，畅达，蔡秉霖，李昭青，李世莹，赵详君，第十二届“挑战杯”河南省大学生课外学术科技作品竞赛一等奖

研究领域

计算智能、智能优化及机器学习

近期论文

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[1] J Liang, K Qiao, M Yuan, K Yu*, B Qu, S Ge, Y Li, and G Chen. Evolutionary multi-task optimization for parameters extraction of photovoltaic models. Energy Conversion and Management, vol. 207, pp.112509, 2020. [2] M. Y. Yu, X. Li, J. J. Liang*. A dynamic surrogate-assisted evolutionary algorithm framework for expensive structural optimization. Structural and Multidisciplinary Optimization, vol. 61(2), pp.711-729, 2020. [3] C. T. Yue, J. J. Liang*, B. Y. Qu, Y. H. Han, Y. S. Zhu and O. D. Crisalle. A novel multiobjective optimization algorithm for sparse signal reconstruction. Signal Processing, vol. 167, pp.107292, 2020. [4] C. T. Yue, B. Y. Qu, K. J. Yu, J. J. Liang* and X. D. Li. A novel scalable test problem suite for multimodal multiobjective optimization. Swarm and Evolutionary Computation, vol. 48, pp. 62-71, 2019. [5] K. J. Yu, B. Y. Qu, C. T. Yue, S. L. Ge, X. Chen and J. J. Liang*. A performance-guided JAYA algorithm for parameters identification of photovoltaic cell and module. Applied Energy, vol. 237, pp. 241-257, 2019. [6] Z. Li, Z. Cheng*, J. Liang, J. Si, L. Dong, and S. Li. Distributed Event-triggered Secondary Control for Economic Dispatch and Frequency Restoration Control of Droop-controlled AC Microgrids. IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 10, pp. 4015-4025, 2019. [7] J. Liang, S. Ge, B. Qu, K. Yu*, F. Liu, H. Yang, P. Wei, and Z. Li. Classified perturbation mutation based particle swarm optimization algorithm for parameters extraction of photovoltaic models. Energy Conversion and Management, , vol. 203, pp. 112-138, 2019. [8] B. Qu, C. Li, J. Liang, L. Yan*, K. Yu, and Y. Zhu. A self-organized speciation based multi-objective particle swarm optimizer for multimodal multi-objective problems. Applied Soft Computing, vol. 86, pp. 105886, 2019. [9] J. J. Liang, W. W. Xu, C. T. Yue, K. J. Yu, H. Song, O. C. Crisalle and B. Y. Qu*. Multimodal multiobjective optimization with differential evolution. Swarm and Evolutionary Computation, vol. 44, pp. 1028-1059, 2018. [10] K. J. Yu, J. J. Liang*, B. Y. Qu, Z. P. Cheng and H. S. Wang. Multiple learning backtracking search algorithm for estimating parameters of photovoltaic models. Applied Energy, vol. 226, pp. 408-422, 2018. [11] C. T. Yue, B. Y. Qu, and J. J. Liang*. A multiobjective particle swarm optimizer using ring topology for solving multimodal multiobjective problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 22(5), pp. 805-817, 2018. [12] B. Y. Qu, Y. S. Zhu, Y. C. Jiao, M. Y. Wu, J. J. Liang*, P. N. Suganthan. A Survey on multi-objective evolutionary algorithms for the solution of the environmental/economic dispatch problems. Swarm and Evolutionary Computation, vol. 38, pp. 1-11, 2018. [13] K. J. Yu, J. J. Liang*, B. Y. Qu, X. Chen, and H. S. Wang. Parameters identification of photovoltaic models using an improved JAYA optimization algorithm. Energy Conversion and Management, vol. 150, pp. 742-753, 2017. [14] B. Y. Qu, J. J. Liang*, Y. S. Zhu, Z. Y. Wang and P. N. Suganthan. Economic emission dispatch problems with stochastic wind power using summation based multi-objective evolutionary algorithm. Information Sciences, vol. 351, pp. 48-66, 2016. [15] B. Y. Qu, J. J. Liang*, Z. Y. Wang, Q. Chen, P. N. Suganthan. Novel benchmark functions for continuous multimodal optimization with comparative results. Swarm and Evolutionary Computation, vol. 26, pp. 23-34, 2016. [16] B. Y. Qu, B. F. Lang, J. J. Liang*, A. K. Qin and O. D. Crisalle. Two-hidden-layer extreme learning machine for regression and classification. Neurocomputing, vol. 175, pp. 826-834, 2016. [17] J. J. Liang, B. Y. Qu, X. B. Mao, B. Niu, D.Y. Wang. Differential evolution based on fitness euclidean-distance ratio for multimodal optimization. Neurocomputing, vol. 137, pp. 252-260, 2014. [18] B. Y. Qu*, P. N. Suganthan, J. J. Liang. Differential evolution with neighborhood mutation for multimodal optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6(5), pp. 601-614, 2012. [19] B. Y. Qu*, J. J. Liang, P. N. Suganthan. Niching particle swarm optimization with local search for multi-modal optimization. Information Sciences, vol. 197, pp. 131-143, 2012 . [20] Q. K. Pan, P. N. Suganthan, J. J. Liang, M. F. Tasgetiren. A local-best harmony search algorithm with dynamic sub-harmony memoriesfor lot-streaming flow shop scheduling problem. Expert Systems with Applications, vol. 38 (4), pp. 3252–3259, 2011. [21] J. J. Liang, P. N. Suganthan, A. K. Qin, S. Baska. Comprehensive learning particle swarm optimizer for global optimization of multimodal functions. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 10(3), pp. 281 - 295, 2006.

学术兼职

➢ 2018.01至今，IEEE Transactions on Evolutionary Computation -Associate Editor ➢ 2016.01至今，Swarm and Evolutionary Computation -Associate Editor ➢ 2012.08-2017.12，IEEE Computational Intelligence Magazine -Associate Editor ➢ 2015.01-2019.08，《郑州大学学报（工学版）》副主编

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