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韓曉霞
職稱：教授學曆：博士研究生
學科：控制科學與工程
研究領域或方向：複雜系統建模與多目标優化、機器學習與數據挖掘
郵箱：hanxueeryang@163.com
  • 主講課程
  • 學術兼職
  • 學術論文
  • 主持項目
  • 著作
    本科生課程：
    《傳感器原理與檢測技術》
    《單片機原理與應用技術》
    《模糊控制》
    《數字仿真與MATLAB實現》
    《監控系統程序設計技術》
    研究生課程：
    《計算智能理論與應用》
    《智能控制》
    中國計算機學會高級會員
    中國人工智能學會高級會員
    [1]     Qin X-W, Han X-X*, Chu J-W, Zhang Y, Xie J, Xu X-Y, Xie G. Density Peaks Clustering Based on Jaccard Similarity and Label Propagation. Cognitive Computation. 2021.07
    [2]     Zhang Y, Han X-X*, Chu J-W, Qin X-W, Xie J, Xu X-Y, Xie G. A novel state transition simulated annealing algorithm for the multiple traveling salesmen problem. The Journal of Supercomputing. 2021.03
    [3]     Chu J-W, Dong Y-C, Han X-X*, Xie J, Xu X-Y, Xie G. Short-term prediction of urban PM2.5 based on a hybrid modified variational mode decomposition and support vector regression model. Environmental Science and Pollution Research. 2020,10.
    [4]     Han X-X*, Dong Y-C, Yue L, Xu Q-X, Xie G, Xu X-Y. State-transition simulated annealing algorithm for constrained and unconstrained multi-objective optimization problems. Applied Intelligence.2020,09.
    [5]     Han X-X*, Xu Q-X, Yue L, Dong Y-C, Xie G, Xu X-Y. An Improved Crow Search Algorithm Based on Spiral Search Mechanism for Solving Numerical and Engineering Optimization Problems. IEEE Access. 2020.03.
    [6]     Han X , Yue L , Dong Y , et al. Efficient hybrid algorithm based on moth search and fireworks algorithm for solving numerical and constrained engineering optimization problems[J]. The Journal of Supercomputing, 2020:1-26.
    [7]     Han X-X*, Dong Y-C, Yue L, Xu Q-X. State transition simulated annealing algorithm for discrete-continuous optimization problems. IEEE Access, 2019,7: 44391-44403.
    [8]     Han X X, Zhao C F, Li H X, et al. Using Data Mining Technology in Screening Potential Additives to Ni/Al2O3 Catalyst for Methanation[J]. Catalysis Science & Technology, 2017, 7(24).
    [9]     韓曉霞*, 趙超凡. 神經網絡及遺傳算法在催化劑設計中的應用[J]. 現代化工, 2018, 38(8): 213-216.
    [10]     路豔雪，趙超凡，吳曉峰，韓曉霞*，基于改進的NSGA-II多目标優化方法研究[J]，計算機應用研究：2018,35(6):1733-1737.
    [11]     趙樹言，路豔雪，韓曉霞*，基于最近鄰域像素梯度的視頻背景快速提取[J].計算機應用， 2016,36 (8) :2322-2326.



    [1]國家自然科學基金項目：基于先進機器學習和MOSTASA算法的甲烷化反應工藝條件優化研究，2022.1-2025.12，57萬，在研。
    [2]國家自然科學基金項目：神經網絡協同遺傳算法高效篩選鎳基甲烷化催化劑研究，2017.1-2019.12，25萬，結題。
    [3]山西省重點研發項目（高新領域）項目：固體催化劑多目标優化智能算法的建立與應用，2018.12-2020.12，30萬，結題。
    [4] 山西省教育廳科技項目:基于支持向量機的多相催化建模與優化研究，2010.5-2012.5，3萬，結題
    [1]計算機仿真技術與CAD-基于MATLAB 的控制系統（第三版）,“十一五”規劃教材,電子工業出版社，2012.2，參編   
    [2]現代控制理論習題集，“十一五”規劃教材，清華大學出版社，2011.1，參編
    [3]單片機原理及接口技術（第四版），“十一五”規劃教材，電子工業出版社，2020.1，參編

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