栗三一

发布者:张曲遥发布时间:2020-03-20浏览次数:2072

一、个人基本情况

1988年生,博士,郑州轻工业大学电气信息工程学院讲师,于2018年获得北京工业大学控制科学与工程专业博士学位,主要研究方向为流程工业过程自动化、神经网络建模、多目标优化和故障诊断与智能运维。

邮箱wslisanyi@zzuli.edu.cn

二、承担课程

《高电压技术》、《模拟电子技术》

三、研究方向

流程工业过程自动化、神经网络建模、多目标优化、电力系统设备故障诊断与智能运维

四、近年科研项目、代表性论著、发明专利、荣誉与获奖

1、科研项目

[1] 国家自然科学基金项目、(62203402)基于高效自组织随机配置网络的污水总磷在线预测模型研究、30.

[2] 河南省科技攻关项目、(202102310284)基于随机神经网络的污水总磷检测技术研究及软件开发、10万.

[3] 河南省科技攻关项目、(232102321034)城市污水处理过程动态优化控制技术研究及软件开发、10万.

[4] 创新培育孵化项目、(2020ZCKJ211)基于随机神经网络的总磷软测量系统、3.

2.代表性论著

[1] Li Sanyi; Yang Shengxiang*; Wang Yanfeng; Yue Weichao; Qiao Junfei. A modular neural network-based population prediction strategy for evolutionary dynamic multi-objective optimization. Swarm and Evolutionary Computation, 2021, 62: 100829. SCI中科院1

[2] 栗三一,王延峰,乔俊飞*,黄金花. 一种基于区域局部搜索的NSGAⅡ算法. 自动化学报, 2020, 46(12): 2617-2627. EI 

[3] 栗三一, 乔俊飞*, 李文静,顾锞. 污水处理决策优化控制. 自动化学报, 2018, 44 (12): 2198-2209. EI 

[4] 栗三一*, 李文静, 乔俊飞. 一种基于密度的局部搜索NSGA2算法. 控制与决策, 2018, 33 (1): 60-66. EI 

[5] Qiao Junfei*, Li Sanyi, Li Wenjing. Mutual information based weight initialization method for sigmoidal feedforward neural networks. Neurocomputing, 2016, 207: 676-683. SCI中科院2

[6] Qiao Junfei, Li Sanyi, Han Honggui, Wang Dianhui*. An improved algorithm for building self-organizing feedforward neural networks. Neurocomputing, 2017, 262:28-40. SCI中科院2

[7] Wang Yanfeng, Guo Huifang, Li Sanyi*, Wang Lidong, Song Xin, Zhao Xueke. Identify risk factors and predict the postoperative risk of ESCC using ensemble learning. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 68(4):102784. SCI中科院2

[8] Yue Weichao, Liu Xiao*, Li Sanyi*, Gui Weihua, Xie Yongfang. Knowledge representation and reasoning with industrial application using interval-valued intuitionistic fuzzy Petri nets and extended TOPSIS, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2021, 12(4): 987-1013. SCI中科院3

3.荣誉与获奖

[1] 混杂非线性系统的优化控制与故障诊断管件技术及应用, 河南省教育厅,河南省技术发明奖, 2023.