张秀玲
  • 硕士生导师
  • 职 称 : 教授
  • 单 位 : 电气工程学院
学位 : 博士
学历 : 博士研究生毕业
入职时间 : 1990-07-10
毕业院校 : 燕山大学
教育经历
  • [1]. 1999.9- 2002.9

    燕山大学  |   机械设计及理论  |   研究生教育  |   博士  |   1999,9-2002,9 燕山大学 机械设计及理论 博士研究生学习

  • [2]. 1992.9- 1995.3

    东北重型机械学院  |   控制理论与控制工程  |   研究生教育  |   硕士  |   1992,9-1995,3 东北重型机械学院 电机拖动及其自动化 研究生学习

  • [3]. 1986.9- 1990.7

    东北重型机械学院  |   控制科学与工程  |   大学本科教育  |   学士  |   1986,9--1990,7 东北重型机械学院 工业电气自动化 本科学习

工作经历
  • [1]. 1997.7- 至今

    燕山大学  |  电气工程学院  |  讲师、副教授、教授  |  教师  |  1997,7--2000,7  燕山大学  讲师
    2000,8--2005,7  燕山大学  副教授
    2005,8--  现在    燕山大学   教授

  • [2]. 1990.7- 1997.7

    东北重型机械学院  |  自控系  |  助教、讲师  |  教师

研究方向
  • [1].~基于人工智能的复杂工业系统建模、控制与计算机仿真
    ~深度学习的人脸识别、语音识别及目标检测研究
    ~板形智能识别与智能控制
    ~神经网络优化设计及DSP/FPGA硬件实现
    ~MATLAB/LABVIEW/Python可视化智能系统设计
    ~云推理神经网络大数据挖掘与分析
    ~深度强化学习及机器人路径规划定位
    ~智能交通系统设计(交通标识识别、车牌识别)
社会兼职
  • [1]. Nonlinear Dynamics  Reviewer;
    Steel Research International Reviewer;
    Optimal Control, Applications and Methods Reviewer;
    Engineering Computations   Reviewer;
    系统仿真学报 审稿专家;
    控制工程   审稿专家;
    工程科学学报  审稿专家。

个人简介

张秀玲,教授,工学博士,自1990年一直从事控制科学与工程教学与科研工作,主讲自动化专业主干课反馈控制理论、现代控制理论及控制系统数字仿真及MATLAB语言;研究生的学位课人工智能与机器学习、现代仿真技术及应用。

作为主研人完成国家自然科学基金项目2项;作为项目负责人完成河北省自然科学基金钢铁联合基金1项、河北省教育厅科学研究计划河北省高等学校自然科学研究重点项目1项、河北省高等教育学会高等教育科学研究课题重点课题2项;燕山大学基础研究专项培育课题2项获国家科技进步二等奖1项、河北省科技进步一等奖1项;教育部提名国家科学技术奖自然科学二等奖1项;发表学术论文80篇。发明专利授权1项,完成的博士学位论文“冷带轧机板形智能识别与智能控制研究”2006年荣获河北省优秀博士学位论文。

      在机械工程学报》、《中国机械工程》、《钢铁》、《中国电机工程学报》、《矿冶工程》、《电工技术学报》、《仪器仪表学报》、《系统工程学报》、模糊系统与数学》 、控制与决策》、《系统仿真学报》、《模式识别与人工智能》、《智能系统学报》、《钢铁研究学报》、《化工自动化及仪表》、《小型微型计算机系统》、《红外与激光工程》、《中南大学学报》、《交通运输系统与工程》、《燕山大学学报》、《工业仪表与自动化装置》、《Journal of iron and steel research, international 》、《JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY》、《Nonlinear Dynamic》、《Optimal Control, Applications and Methods 》、《Soft Computing 》、《Journal of Intelligent Manufacturing 》、《ISIJ International 》、《International Journal of Control, Automation and Systems 》、《Journal of Central South University of Technology等国内外期刊发表学术论文80篇,其中SCI收录13篇,EI收录23篇。

主要研究方向:

基于人工智能的复杂工业系统建模、控制与计算机仿真

  • 深度学习的人脸识别、语音识别及目标检测研究

  • 板形智能识别与智能控制

  • 神经网络优化设计及DSP/FPGA硬件实现

  • MATLAB/LABVIEW/Python可视化智能系统设计

  • 云推理神经网络大数据挖掘与分析

  • 深度强化学习及机器人路径规划定位

  • 智能交通系统设计(交通标识识别、车牌识别)

其他联系方式

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