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李思宏

职称: 特聘副教授
公司: bevictor1946韦德官网
电子邮箱:sihong_li@outlook.com
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  • 获奖

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  • 专利

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  • 教材或专著

  • 基本信息
    姓名:李思宏                          最高学位:博士                                 入职科大时间:2024.08          
    主要研究方向:复杂工业过程的数据驱动建模、先进控制与运行优化,生物制造过程的智能感知与决策,工业领域大模型,可信人工智能                               导师类别:   硕士生导师
    国内外重要学术组织任职:中国自动化学会会员、中国自动化学会预测控制与智能决策专委会委员、山东省自动化学会青年工作委员会委员
    学习研究经历:
    2017.09 – 2024.06:上海交通大学,自动化系,博士(直博)
    2013.09 – 2017.06:吉林大学,自动化系,学士
    招生说明:
    课题组目前承担多项国家级纵向课题和行业横向项目,兼顾理论研究与工程应用,可为加入的同学提供良好的科研训练与实践机会。
    如果你对以上研究方向充满好奇,且踏实肯学、乐于动手、善于协作,欢迎联系我。在这里,我们可以一起探讨问题、打磨论文,在科研路上共同成长。我会认真指导大家开展研究,希望这段经历不仅能帮助你积累扎实的学术能力与实践经验,也能成为你前行路上的底气与支撑。未来无论你希望继续深造还是进入业界,我都会尽力提供支持与帮助。
    欢迎感兴趣的同学邮件联系,期待交流。
  • 项目
    [1]省部级,山东省自然科学基金青年基金C类(ZR2025QC1616),2025.10-2028.09,在研,主持
    [2]国家级,国家科技重大专项(2026ZD1613300),2026.03-2029.02,在研,参与单位负责人
    [3]国家级,国家自然科学基金联合基金项目(U25A20463),2026.01-2029.12,在研,主要技术骨干
    [4]省部级,山东省自然科学基金重大基础研究项目(ZR2023ZD49),2024.01-2026.12,在研,主要技术骨干
    [5]省部级,山东省重点研发计划重大科技创新工程(2025CXGC011114),2025.07-2028.06,在研,主要技术骨干
    [6]省部级,山东省青创团队项目(2024KJH096),2025.01-2028.12,在研,主要技术骨干
    [7]国家级,国家自然科学基金重点项目(61833012),2019.01-2023.12,结题,参与
    [8] 国家级,科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101701),2019.12-2022.12,结题,参与
    [9]国家级,国家自然科学基金重大项目(61590924),2016.01-2020.12,结题,参与
  • 获奖
    [1]2025年 International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC 2025) 最佳理论论文奖
    [2]2024年 The China Automation Congress (CAC2024) 最佳论文奖
    [3] 2015-2016年 国家奖学金
    [4]2014-2015年 国家奖学金
  • 论文
    [1] Sihong Li, Yi Zheng, Shaoyuan Li and Meng Huang. Knowledge-based operation optimization of a distillation unit integrating feedstock property considerations[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022, 107:104496. (SCI/中科院一区 Top期刊, IF: 8)
    [2]Sihong Li, Yi Zheng, Shaoyuan Li and Meng Huang. Data-Driven Modeling and Operation Optimization With Inherent Feature Extraction for Complex Industrial Processes[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023, 1-15. (SCI/中科院一区 Top期刊, IF: 5.9)
    [3]Sihong Li, Yi Zheng, Yuanyuan Zou and Shaoyuan Li. Enhancing Industrial Interactive Optimization with Operating Condition Supervision for Distillation Unit[J], Control Engineering Practice, 2024, 148: 105942. (SCI/中科院二区 Top期刊, IF: 5.4)
    [4]Sihong Li, Yi Zheng, Shaoyuan Li and Meng Huang. Mechanism-embedded neural network modeling and operation optimization of a distillation unit with varying production performance[J]. Chemical Engineering Research and Design, 2022, 183: 221-234. (SCI/中科院三区 Top期刊, IF: 3.9)
    [5]Sihong Li, Yi Zheng and Shaoyuan Li. Condition-wide multi-model ensemble with mechanism consistency for process modeling [J]. IFAC-PapersOnLine, 2023, 56(2): 6900-6905.
    [6]Sihong Li, Xiaohong Yin, Wentao Liu, et al. Data-driven modeling integrating feedstock time series features for industrial process quality prediction[C]. The 2025 International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC 2025), 2025. (最佳理论论文奖)
    [7]Wentao Song, Xiaohong Yin, Sihong Li, et al. Research on Flexible Job Shop Scheduling Based on an Improved Dung Beetle Optimization Algorithm. The China Automation Congress (CAC 2024), IEEE, 2024. (最佳论文奖)
    [8]Tianhao Mou, Yuanyuan Zou, Shaoyuan Li and Sihong Li. Prior Graphs Approach to GCN-Based Quality Variable Prediction for Industrial Processes. ASCC, 2024.
  • 专利
    [1]国家发明专利:一种用于干细胞培养全过程的活性评估方法及系统,中国,公开号(授权):CN 121330676 B,2026-03-13
  • 课程
    [1]本科生课程:《数据采集与预处理》
    [2]本科生课程:《操作系统》
  • 教材或专著