栗三一

一、个人基本情况

栗三一，1988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，在神经网络建模方面的研究成果可以拓展应用于电力系统在线监测等领域。

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

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. .

3. 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.

4. 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.

5. 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

6. .

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.