满佳宁 - 北京理工大学 - 机械与车辆学院

个人简介

满佳宁，博士，北京理工大学机械与车辆学院助理教授，副研究员。2013年毕业于天津大学管理与经济学部工业工程专业，获得学士学位。2018年毕业于香港城市大学系统工程与工程管理系，获得博士学位(直博)。2019年2月至2021年11月于美国梅奥诊所（Mayo Clinic, Rochester, MN, USA）Kern Center for the Science of Health Care Delivery 从事博士后研究工作。2021年12月至2022年4月，美国梅奥诊所（Mayo Clinic, Rochester, MN, USA）医学与科学学院（College of Medicine and Science）助理教授。社会职务 INFORMS (The Institute for Operations Research and the Management Sciences) 会员担任多个期刊和会议的审稿人： Computer & Industrial Engineering, IIE Transactions on Healthcare Systems Engineering, Journal of Intelligent Manufacturing, Journal of Biopharmaceutical Statistics, AMIA(American Medical Informatics Association) Annual Symposium， IEEEICHI (IEEE Internation Conference on Healthcare Informatics)

研究领域

智能制造和智慧医疗系统的分析、建模、预测和决策支持，其中涉及工程和医疗系统的分析、建模和预测；医疗数据分析和决策支持；系统预后与健康管理；质量管理；系统可靠性分析；以及医工交叉等方面的研究

近期论文

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Jianing Man*, Martin D Zielinski, Devashish Das, Mustafa Y. Sir, Phichet Wutthisirisart, Maraya Camazine, Kalyan S. Pasupathy*. “Non-invasive Hemoglobin Measurement Predictive Analytics with Missing Data and Accuracy Improvement Using Gaussian Process and Functional Regression Model”, Journal of Medical Systems, 2022. Accepted. DOI: 10.1007/s10916-022-01854-8. Jianing Man, Martin D Zielinski, Devashish Das, Phichet Wutthisirisart, Kalyan S Pasupathy. “Improving Non-invasive Hemoglobin Measurement Accuracy Using Nonparametric Models”, Journal of Biomedical Informatics, 2022; 126:103975. DOI: 10.1016/j.jbi.2021.103975 Jianing Man*, Qiang Zhou. “Prediction of Hard Failures with Stochastic Degradation Signals Using Wiener Process and Proportional Hazards Model”, Computer & Industrial Engineering, 2018: 125: 480-489. DOI: 10.1016/j.cie.2018.09.015. Jianing Man, Zijun Zhang, Qiang Zhou. “Data-driven Predictive Analytics of Unexpected Wind Turbine Shut-downs”, IET Renewable Power Generation, 2018; 12 (15): 1833-1842. DOI: 10.1049/iet-rpg.2018.5520. Jianing Man, Qiang Zhou. “Remaining Useful Life Prediction for Hard Failures Using Joint Model with Extended Hazard”, Quality and Reliability Engineering International, 2018; 34(5): 748-758. DOI: 10.1002/qre.2285.