寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院導(dǎo)師：童楚東

發(fā)布時(shí)間：2021-11-20 編輯：考研派小莉 推薦訪問：
寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院導(dǎo)師：童楚東

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寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院導(dǎo)師：童楚東 正文

[導(dǎo)師姓名]
童楚東

[所屬院校]
寧波大學(xué)

[基本信息]
導(dǎo)師姓名：童楚東
性別：男
人氣指數(shù)：2738
所屬院校：寧波大學(xué)
所屬院系：信息科學(xué)與工程學(xué)院
職稱：副教授
導(dǎo)師類型：
招生專業(yè)：計(jì)算機(jī)技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)
研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過程監(jiān)測研究



[通訊方式]
辦公電話：18815280932
電子郵件：tongchudong@nbu.edu.cn
通訊地址：曹光彪信息樓521室

[個(gè)人簡述]
主要經(jīng)歷
2015年3月畢業(yè)于華東理工大學(xué)，獲控制科學(xué)與工程專業(yè)博士學(xué)位。曾于博士研究生期間(2012年9月至2014年8月)，前往美國加州大學(xué)戴維斯分校（University Of California, Davis）過程系統(tǒng)工程實(shí)驗(yàn)室做訪問學(xué)者。2015年4月起任職于寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院。
研究方向
近年來主要從事數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過程故障檢測與診斷方法研究，致力于將模式識別和大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)建模、分析處理方法與技術(shù)應(yīng)用于解決現(xiàn)代工業(yè)過程監(jiān)測問題；此外，還從事與流程工業(yè)能耗問題相關(guān)的優(yōu)化調(diào)度問題的研究、智能電網(wǎng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化調(diào)度問題研究
招生情況
碩士生：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)，1~2名

[科研工作]
1.Tong C., Yan X. (2015): A novel decentralized process monitoring scheme using a modified multiblock PCA algorithm. Accepted for printing in:IEEE Transactions on Automation Science and Engineering.
2.Tong C.,Lan T.,Shi X. (2016): Double-layer ensemble monitoring of non-Gaussian processes using modified independent component analysis. Accepted for printing in: ISA Transactions.
3. Tong C.,Lan T.,Shi X. (2017): Fault detection and diagnosis of dynamic processes using weighted dynamic decentralized PCA approach.Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems 161, 34-42.
4.Tong C.,Lan T.,Shi X. (2017): Ensemble modified independent component analysis for enhanced non-Gaussian process monitoring. Control Engineering Practice 58, 34-41.
5.Tong C.,Lan T.,Shi X. (2016): Statistical process monitoring based on orthogonal multi-manifold projections and a novel variable contribution analysis. ISA Transactions 65, 407-417.
6.Tong C.,Lan T.,Shi X.(2016): Soft sensing of non-Gaussian processes using ensemble modified independent component regression. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems 157, 120-126.
7.Tong C., Palazoglu A. (2016): Dissimilarity-based fault diagnosis through ensemble filtering of informative variables. Industrial & Engineering Chemistry Research 55(32), 8774-8783.
8.Tong C., Shi X. (2016): Decentralized monitoring of dynamic processes based on dynamic feature selection and informative fault pattern dissimilarity. IEEE Transactions on Industrial Electronics 63(6), 3804-3814.
9.Tong C., Palazoglu A., El-Farra N.H.,Yan X. (2015): Energy demand management for process systems through production scheduling and control. AIChE Journal 61(11), 3756-3769.
10.Tong C., El-Farra N.H., Palazoglu A. (2015): Energy demand response of process systems through production scheduling and control. IFAC-PapersOnline 48(8), 385-390.
11.Tong C., El-Farra N.H., Palazoglu A., Yan X.(2014): Fault detection and isolation in hybrid process systems using a combined data-driven and observer-design methodology. AIChE Journal 60(8), 2805-2814.
12.Tong C., Palazoglu A.,Yan X. (2014): Improved ICA for process monitoring based on ensemble learning and Bayesian inference. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems 135, 141-149.
13.Tong C., Yan X. (2014): Statistical process monitoring based on a multi-manifold projection algorithm. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems 130, 20-28.
14.Tong C., Song Y., Yan X. (2013): Distributed statistical process monitoring based on four-subspace construction and Bayesian inference. Industrial & Engineering Chemistry Research 52(29), 9897-9907.
15. Tong C., Palazoglu A., Yan X. (2013): An adaptive multimode process monitoring strategy based on mode clustering and mode unfolding. Journal of Process Control 23(10), 1497-1507.
(1)基于數(shù)據(jù)特征選擇與匹配的工業(yè)過程監(jiān)測方法研究國家自然科學(xué)基金編號：61503204
(2) 面向復(fù)雜特征數(shù)據(jù)的工業(yè)過程監(jiān)測方法研究浙江省自然科學(xué)基金編號：Y16F030003

[教育背景]
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