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个人简历 余万科(邮箱：yuwanke@cug.edu.cn)，男，中国地质大学（武汉）自动化学院特任教授、2021年浙江大学优秀博士学位论文、2021年中国电子学会优秀博士学位论文、2021年中国自动化学会优秀博士论文提名奖、湖北省人才计划入选者、“地大学者”青年拔尖人才（A类）入选者、中国自动化学会大数据专委会委员。2020年在浙江大学控制科学与工程学院获得博士学位，研究方向为复杂工业过程数据解析与智能监控，包括：状态监测、变量隔离、故障诊断和质量预测等方面，主要涉及概率图模型、深度神经网络、非凸优化等方法。教育及工作经历2020年11月—— 至今： 中国地质大学（武汉） 自动化学院 特任教授2016年09月——2020年09月： 浙江大学 控制科学与工程学院 控制理论与控制工程 博士学位2013年09月——2016年06月： 北京航空航天大学 宇航学院 模式识别与智能系统 硕士学位2009年09月——2013年06月： 东北大学 理学院 信息与计算科学 学士学位2018年12月——2019年06月： 加拿大阿尔伯塔大学 化学与材料工程系 过程控制 访问博士著作Ø 赵春晖, 余万科, 柴铮, 冯良骏. 生产运行工况精细识别与溯源诊断：机器学习方法, 化学工业出版社——十四五国家重点图书（共40万字，合同号：202100324）研究项目Ø 火电热力系统典型设备时空协同监测、异常子组隔离和多源融合诊断，国家自然科学基金青年基金项目（No. 62103387），2022.01-2024.12，主持Ø 百万千瓦超超临界机组典型设备状态监测与故障诊断方法研究，中国博士后科学基金面上资助（No. 2021M703007），2021.10-2023.09,主持Ø 火电机组典型设备数据解析与智能监控关键技术研究，湖北省博士后创新研究岗位资助（No. 1232171），2022.01-2023.12，主持Ø 百万千瓦超超临界机组典型设备数据解析与智能监控关键技术研究，中国地质大学“杰出人才培育基金”（No. 137-CUG2106209），2021.01-2023.12，主持Ø 非平稳复杂工业过程数据解析与高性能监控方法研究，浙江大学争创优博资助（No. 519001C），2019.07-2020.06，主持Ø 百万千瓦超超临界机组的精细状态监测、故障诊断与自愈调控关键技术研究，国家自然科学基金（联合）重点项目（No. U1709211），2018.01-2021.12，参与（排名第9）Ø 再制造产品服役过程健康状态在线监测技术，国家重点研发计划课题（No. 2019YF1908104），2020.01-2022.12，参与（排名第6）Ø 高光谱图像多维稀疏字典构造及应用研究，国家自然科学基金面上项目（No. 41471278），2015.01-2018.12，参与（排名第7）Ø 面向高端发电装备的远程智能运维系统研发及应用，浙江省重点研发项目（No. 2019C01048），2019.01-2021.12，参与Ø 基于大数据与人工智能的智慧电梯安全预警防控关键技术研发与应用，浙江省重点研发项目（No. 2019C03100），2019.01-2021.12，参与Ø 间歇过程高效运行的建模控制方法及应用，国家自然科学基金重点项目（No. 61433005），2015.01-2019.12，参与学术服务（审稿工作）Ø Control Engineering Practice (Best Reviewer, 2019; Top Reviewer, 2020)Ø Neurocomputing (Outstanding Reviewer, 2018)Ø Journal of Process ControlØ IEEE Transactions on CyberneticsØ IEEE Transactions on Neural Networks and Learning SystemsØ IEEE Transactions on Control Systems TechnologyØ IEEE Transactions on Industrial InformaticsØ IEEE Network MagazineØ IEEE/ASME Transactions on MechatronicsØ 2019 IEEE Conference on Decision and ControlØ Associate Editor of the 4th International Conference on Industrial Artificial IntelligenceØ Invited Session of 41st Chinese Control Conference期刊论文Ø Wanke Yu, Min Wu, Biao Huang, Chengda Lu, A Generalized Probabilistic Monitoring Model with Both Random and Sequential Data, Automatica, Regular paper, AcceptØ Wanke Yu, Chunhui Zhao. Concurrent Analytics of Temporal Information and Local Correlation for Meticulous Quality Prediction of Industrial Processes, Journal of Process Control, vol. 107, pp. 47-57, 2021.Ø Wanke Yu, Min Wu, Chengda Lu. Meticulous Process Monitoring with Multiscale Convolutional Feature Extraction, Journal of Process Control, vol. 106, pp. 20-28, 2021.Ø Wanke Yu, Chunhui Zhao, Biao Huang. MoniNet with Concurrent Analytics of Temporal and Spatial Information for Fault Detection in Industrial Processes, IEEE Transactions on Cybernetics, DOI: 10.1109/TCYB.2021.3050398.Ø Wanke Yu, Chunhui Zhao, Biao Huang. Recursive Cointegration Analytics for Adaptive Monitoring of Nonstat...