张雷

一、个人基本情况

张雷，男，汉族，河南洛阳人，1988年2月出生，工学博士，博士后，硕士生导师，2019年获湖南大学控制科学与工程专业博士学位，2021年中国烟草总公司郑州烟草研究院博士后。长期从事复杂工业过程智能建模、故障诊断等方面研究，擅长机器学习、视觉感知、高光谱图像、工业大数据分析与深度学习等人工智能技术在烟草工业、智能制造等行业设备智能运维和视觉检测应用研究，具有丰富的实际工程项目研发经验。参与国家重点研发计划、国家智能装备发展专项、国家自然科学基金等项目；主持河南省科技攻关计划、博士后科研计划、中国烟草总公司等省部级和企业委托项目多项；在“IEEE Transactions on Industrial Informatics”、 “ISA Transactions”、“Applied Thermal Engineering”、《化工学报》等SCI、EI论文，申请和授权发明专利、软件著作权10多项，指导研究生8名。

二、承担课程

本科生：《现代控制理论》、《计算机控制技术》、《自动化专业导论》、《智能仪器仪表系统设计》

三、研究方向

工业大数据分析与深度学习在复杂工业和高端装备智能运维与视觉检测研究

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] 国家自然科学基金委员会, 联合基金项目, U23A20385, 面向全天候复杂环境感知及认知的新型神经网络关键技术研究, 2024-01-01 至 2027-12-31, 263万元, 在研, 参与。

[2] 河南省科技攻关计划，“复杂工业智能建模与优化控制关键技术研究及应用”，2021/01-2022/12，结题，主持。

[3] 河南省科技攻关计划，“基于深度学习和高光谱成像的烟叶原料霉变无损检测关键技术研究及应用” 2024/01-2025/12，结题，主持。

[4] 河南省科技攻关计划，252102220031，“基于云边协同卷烟包装缺陷智能监测关键技术研究及应用”，2025/01-2026/12，在研，主持。

[5] 中国烟草总公司烟草工艺重点实验室重点项目，“数据驱动的复烤过程状态监测与智能诊断方法研究”，2022/01-2023/12，30万，结题，主持。

[6] 河南省博士后科研项目，“工业窑炉自适应软测量关键技术研究”，2021/11-至今，8万，结题，主持。

[7] 中国烟草总公司烟草工艺重点实验室拔尖项目，“基于图谱融合的梗签含量检测算法研究”，2023/04-2024/12，20万，在研，主持。

[8] 中国烟草总公司郑州烟草研究院（横向项目），“卷烟制丝数据分析算法开发”，2023/10-2024/10，45.5万，结题，主持。

[9]河南慧百软件技术有限公司（横向项目），“家用空调压缩机气密性智能视觉检测系统”，2020/09-2021/12，35万，主持。

[10] 教育部产学合作协同育人项目，“新工科背景下地方高校自动化专业人才培养机制探索与实践”，2021.07-2023.07，6万元，主持。

 2.代表性论著

[1] Lei Zhang, Xiaogang Zhang, Hua Chen. A robust temperature prediction model of shuttle kiln based on ensemble random vector functional link network[J], Applied Thermal Engineering, 2019, 150:99-110 （SCI二区TOP期刊）

[2] Xiaogang Zhang, Lei Zhang, Hua Chen. Prediction of coal feeding during sintering in a rotary kiln based on statistical learning in the phase space [J], ISA Transactions, 2018, 83:248-260 （SCI二区IF= 3.6）

[3] Zhang L, Ren G, Li S, et al. A novel soft sensor approach for industrial quality prediction based TCN with spatial and temporal attention[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2025, 257: 105272.

[4] Zhang L, Ren G, Du J, et al. A novel spatio-temporal attention-based bidirectional LSTM model for moisture content prediction in drying process[J]. Drying Technology, 2024, 42(14): 2122-2136.

[5] Zhang L, Ma C, Zou Y, et al. A multi-scale spatiotemporal deep learning model with Variational Mode Decomposition for multistep prediction of moisture content in the leaf moistening process[J]. Drying Technology, 2025, 43(5): 909-923.

[6] Li C, Ma J, Zhang E, et al. Early detection of mold in cured tobacco leaves based on temporal hyperspectral imaging[J]. Infrared Physics & Technology, 2025: 106035.

[7]张雷，张小刚，陈华. 基于Gath-Geva算法和核极限学习机的多阶段间歇过程软测量[J]，化工学报，2018, 69(6):2576-2585 （EI 收录）

3.发明专利

[1]张雷;徐大勇;李辉;等，一种基于在线极限学习机的烟叶复烤干燥过程含水率检测方法，发明专利，公开号：CN117033958A，公开日：2023.11.10

[2]张雷;徐大勇;李善莲;等，一种基于即时学习的回潮区含水率检测方法，发明专利，公开号：CN116933031A，公开日：2023.10.24

[3]李嘉康;张雷;朱波等，一种自适应级联YOLOv5的烟支缺陷检测方法，发明专利，公开号：CN116843669A，公开日： 2023.10.03