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杨泽宇
杨泽宇，副教授，硕士研究生导师。于2021年6月在浙江大学控制科学与工程专业获工学博士学位。2019年9月至2020年3月在德国杜伊斯堡-埃森大学进行访学交流。先后主持国家自然科学基金项目1项、浙江省自然科学基金项目1项、湖州市自然科学资金项目1项以及工业控制技术国家重点实验室开放课题1项；作为核心成员参与国家自然科学基金重点项目、科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、企业横向研发课题等10余项。目前已发表学术论文20余篇，包括领域内顶级SCI期刊如IEEE汇刊（IEEE TII，IEEE TSMC, IEEE TIM）和IFAC会刊（JPC），申请国家发明专利5项（授权3项），登记软件著作权2项。
主要研究方向：
工业大数据分析与应用、数据驱动的故障诊断与软测量、工业智能与机器学习等
科研项目：
[1]国家自然科学基金青年项目: 面向流式工业大数据的终身贝叶斯学习与质量预报，2023/1-2025/12，30万，主持
[2]浙江省自然科学基金项目：基于流式变分贝叶斯的自适应质量预报建模及其应用，2022/01-2024/12，10万，主持
[3]湖州市自然科学资金项目：面向流程工业数据的流式变分贝叶斯建模与自适应质量预报方法研究，2021/7-2023/6，4万，主持
[4]工业控制技术国家重点实验室开放课题：基于特征融合的深度序列建模与化工过程质量预报，2023，1.6万，主持
[5]国家自然科学基金面上项目：基于子空间操作的复杂间歇过程反馈优化控制方法研究，2024/1-2027/12，50万，主要参与人
[6]国家自然科学基金重点项目：面向故障诊断的流程工业大数据分析与分布式建模方法，2019/01-2023/12，284万，主要参与人
[7]国家重点研发计划课题：氟化工过程设备协同管控与故障在线诊断技术研究，2018/08-2021/07，380万，主要参与人
[8]国家自然科学基金优秀青年基金项目：过程数据建模与应用，2018/01-2020/12，130万，主要参与人
[9]国家自然科学基金面上项目：基于分布式数据建模的工业过程关键性能指标预测与诊断，2017/01-2020/12，63万，主要参与人
[10]浙江省自然科学基金杰出青年科学基金项目：工业大数据驱动的厂级过程建模与分析关键技术研究，50万，主要参与人
[11]国家自然科学基金面上项目：一类多阶段工业过程基于数据驱动的质量监测与故障诊断方法，2016/01-2019/12，64万，主要参与人
代表性论文(*为通讯作者)：
[1]Zeyu Yang, Zhiqiang Ge*, On Paradigm of Industrial Big Data Analytics: From Evolution to Revolution, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(12): 8373-8388.（国际工业信息领域顶刊，SCI一区TOP 期刊）
[2]Zeyu Yang, Zhiqiang Ge*, Rethinking the Value of Just-In-Time Learning in the Era of Industrial Big Data, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(2): 976-985.（国际工业信息领域顶刊，SCI一区TOP 期刊）
[3]Zeyu Yang, Junhua Zheng*, Zhiqiang Ge*, Lifelong Bayesian Learning Machines for Streaming Industrial Big Data, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023, 53(3): 1554-1565.（国际人工智能领域顶刊，SCI一区TOP 期刊）
[4]Zeyu Yang, Le Yao*, Bingbing Shen, Peiliang Wang, Probabilistic Fusion Model for Industrial Soft Sensing Based on Quality-Relevant Feature Clustering, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(8), 9037-9047. （国际工业信息领域顶刊，SCI一区TOP 期刊）
[5]Zeyu Yang, Zhiqiang Ge*, Industrial Virtual Sensing for Big Process Data based on Parallelized Nonlinear Variational Bayesian Factor Regression, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(10): 8128-8136.（国际仪器和测量领域顶刊，SCI二区TOP 期刊）
[6]Le Yao , Zeyu Yang* , Zheng Zhang , Siyuan Tang , Bingbing Shen , Jiusun Zeng*, Input Factor Selection Based on Interpretable Neural Network for Industrial Virtual Sensing Application, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72, 2532512. （国际仪器和测量领域顶刊，SCI二区TOP 期刊）
[7]Zeyu Yang, Le Yao, Zhiqiang Ge*, Streaming parallel variational Bayesian supervised factor analysis for adaptive soft sensor modeling with big process data, Journal of Process Control, 2020, 85: 52-64.（国际过程控制领域顶刊，中科院二区期刊）
[8]Zeyu Yang, Zhiqiang Ge*, Monitoring and prediction of big process data with deep latent variable models and parallel computing, Journal of Process Control, 2020, 92: 19-34. （国际过程控制领域顶刊，中科院二区期刊）
[9]Zeyu Yang, Ruining Jia, Peiliang Wang*, Le Yao, and Bingbing Shen, Supervised Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Network for Nonlinear Dynamic Soft Sensor Application, ACS Omega, 2023, 8(4), 4196–4208.（国际化工领域高质量期刊，中科院三区期刊）
授权专利：
1.葛志强，杨泽宇，宋执环，“一种基于流式变分贝叶斯有监督因子分析的自适应软测量方法”，授权发明专利，专利号：ZL201910421467.6
2.葛志强，杨泽宇，“面向流式大数据的并行概率变分软测量建模方法”，授权发明专利，专利号：ZL201910426698.6
3.王培良，叶晓丰，杨泽宇，“基于相关分析的阶段划分和故障检测方法”，授权发明专利，专利号：ZL201710683345.5
奖励荣誉：
1. 2023年，入选 “浙北英才”A 类计划
2. 2023年，入选“浙江省青年科技工作者优秀论文”
3. 2021年，获浙江大学优秀毕业研究生
4. 2020年，获浙江大学争创优秀博士学位论文资助
学术兼职：
1.国家自然科学基金委通讯评议专家
2.长期担任 IEEE TII、IEEE TIM、IEEE TASE、IEEE SENSORS J.、JPC、IECR等国外权威SCI期刊审稿人
联系方式：yangzeyu@zjhu.edu.cn