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, 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, 2023.01-2025.12, 30万, 主持.
[2] 河南省科技攻关项目, 基于随机神经网络的污水总磷检测技术研究及软件开发, 2020.01-2021.12, 10万, 主持.
[3] 河南省科技攻关项目, 城市污水处理过程动态优化控制技术研究及软件开发, 2023.01-2024.12, 10万, 主持.
[4] 创新培育孵化项目, 基于随机神经网络的总磷软测量系统, 2020.01-2021.12, 3万, 主持.
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区
[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区
[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区
[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区
[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区
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.