李軍[蘭州交通大學教授]

李軍，男，教授，博士，計算智慧型與信息處理研究所所長，蘭州交通大學第二批“青藍”工程人才資助人選，蘭州交通大學學報編委，國家鐵路局鐵路工程建設評標專家。以第一作者身份在《物理學報》、《控制與決策》、《化工學報》、《電機與控制學報》、《西安交通大學學報》等國內外學術期刊上發表學術論文近30篇，其中被SCI收錄5篇，EI收錄10餘篇。主要研究方向，混合計算智慧型方法與非線性系統建模、預測、控制等。蘭州交通大學計算智慧型與信息處理研究所所長。已主持完成甘肅省自然科學基金、甘肅省高等學校科研業務費專項資金項目、甘肅省高等學校研究生導師項目，教育部重點實驗室開放課題等多項科研項目。2015-2018年，主持國家自然科學基金項目一項。

人物簡歷

李軍[蘭州交通大學教授]

1987年至1991年在蘭州鐵道學院學習，畢業獲工學學士學位。

1991年至1996年在蘭州鐵道學院電信系教學。

1996年至1999年在蘭州鐵道學院電信系攻讀碩士研究生，畢業獲工學碩士學位。

1996年至2002年在蘭州鐵道學院電信系教學。

2002年至2006年在西安交通大學電氣工程學院攻讀博士學位，畢業獲工學博士學位。

2008年9月至2009年8月，中國科學院自動化研究所複雜系統與智慧型科學重點實驗室，中組部“西部之光”訪問學者，從事先進機器人控制及其神經網路的套用研究。

2006年至今，在蘭州交通大學自動化與電氣工程學院自動化系任教。

2002年2月至今先後從事計算智慧型、非線性系統辨識與控制、智慧型檢測理論與多感測數據融合等研究工作。除完成相關課題研究工作外，並多次參加神經網路學術會議。

榮譽成就

現任計算智慧型與信息處理研究所所長，中國人工智慧學會科普工作委員會委員，《蘭州交通大學學報》編委，國家鐵路局鐵路工程建設評標專家。主要從事混合計算智慧型方法在非線性系統建模與控制、複雜時間序列預測、軟測量建模與過程控制等研究工作。以第一作者身份在《物理學報》、《化工學報》、《控制與決策》等國內外著名學術期刊上發表學術論文30餘篇，其中SCI收錄5篇，EI收錄10餘篇。已主持完成甘肅省自然科學基金、甘肅省高等學校基本科研業務費專項資金資助項目、甘肅省高等學校研究生導師項目，教育部重點實驗室開放課題項目，蘭州交通大學第二批“青藍”工程人才資助項目等多項科研項目，目前主持國家自然科學基金項目一項 ，2013年、2016年獲蘭州交通大學“優秀研究生指導教師”榮譽稱號，指導的一名學生獲得2015年甘肅省優秀碩士學位論文 。

研究方向

主要研究方向：混合計算智慧型與機器學習、非線性系統預測、辨識與控制

主要課程

1 ．講授的主要課程

自動化導論（本科）

控制系統仿真（本科）

智慧型控制理論　（本科）

模式識別（研究生）

2．實踐性教學
畢業設計[NextPage]

學術研究

主持的研究課題（含課題名稱、來源、年限）

1）2015-2018年，國家自然科學基金項目”基於高斯過程的短期風電功率機率預測方法研究”（編號51467008），主持在研

2）2012-2014年，甘肅省高等學校基本科研業務費專項資金資助項目“非線性系統建模與控制中的混合計算智慧型方法研究”（編號620026），主持完成

3）2016-2017年，基於機率核學習方法的非線性系統辨識與控制研究，光電技術與智慧型控制教育部重點實驗室開放基金項目，主持在研

4）基於軟計算方法的非線性系統辨識與控制研究（0803RJZA023），2008～2010年，甘肅省自然科學基金項目，主持

5）多感測器信息融合理論中智慧型混合算法與套用研究（3ZS042-B25-026），2005－2006，甘肅省自然科學基金項目，主持

6）感測器信息融合理論與研究(K04114)，2004-2005，光電技術與智慧型控制教育部重點實驗室開放基金項目，主持

7）2004年~2008年，蘭州交通大學青藍人才工程項目，主持[NextPage]

主要論文

發表論文(第一署名)

[1] 李軍，常燕芝. 基於KPCA-KMPMR的短期風電功率機率預測套用[J]. 電力自動化設備(EI), 錄用待發

[2] 李軍, 李大超. 基於最佳化核極限學習機的風電功率時間序列預測[J]. 物理學報,2016,65(13):130501 (SCI/EI)

[3] 李軍、石青. 基於ELM的一類不確定性純反饋非線性系統的Backstepping自適應控制[J]. 化工學報, 2016,67(7)：2934-2943 (EI)

[4] 李軍, 李大超. 基於CEEMDAN-FE-KELM方法的短期風電功率預測[J]. 信息與控制, 2016,45(2): 135-141.

[5] 李軍, 黃杰. 基於自組織映射神經網路和局部自回歸模型的網路流量預測[J]. 信息與控制 , 2016,45(1): 120-128.

[6] 李軍, 乃永強.基於ELM的一類MIMO仿射非線性系統的魯棒自適應控制[J]. 控制與決策, 2015，30(9): 1559-1566 (EI 20154501525829)

[7] 李軍,李青.基於CEEMDAN-排列熵和泄漏積分ESN的中期電力負荷預測研究[J]. 電機與控制學報, 2015,19(8): 2015,19(8):70-80 (EI:20154101350214)

[8] 李軍, 乃永強. 基於ELM的機器人自適應跟蹤控制[J]. 電機與控制學報, 2015, 19(4)：106-116 (EI: 20152500946583)

[9] 乃永強, 李軍. 基於極限學習機的機械臂自適應神經控制[J]. 信息與控制, 2015, 44(3)：257-262

[10] 李軍, 岳文琦.基於泄漏積分型回聲狀態網路的軟測量動態建模方法及套用[J]. 化工學報, 2014, 65(10)：4004-4014(EI：201444136196)

[11] 李軍. 基於貪心核特徵提取方法的中期峰值負荷預測[J]. 控制與決策, 2014, 29(9): 1661-1666(EI：201443121556)

[12] 李曉華, 李軍.基於ESN網路的連續攪拌反應釜(CSTR)辨識研究[J]. 信息與控制2014, 43(2):223-228.

[13] 李青, 李軍, 馬昊. 基於互補型集成經驗模態分解模糊熵和回聲狀態網路的短期電力負荷預測[J]. 計算機套用, 2014, 34(12):3651-3655.

[14] 王嬌, 李軍. 最小最大機率回歸機在短時交通流預測中的套用[J].公路交通科技,2014, 31(2):121-127.

[15] 李軍, 郭琳. 基於WKGV-KICA 的盲源信號分離算法[J]. 控制與決策, 2013, 28(7): 972-977 (EI：20133216587735)

[16] 李軍, 張友鵬. 基於GP的混沌時間序列單步與多步預測[J]. 物理學報, 2011, 60(7):070513-1-070513-10. (SCI: 800MZ)

[17] 李軍,趙峰.最小二乘小波支持向量機在非線性控制中的套用[J]. 電機與控制學報, 2009,13(4):620-625. (EI: 20093412260423)

[18] 李軍,董海鷹. 基於小波核偏最小二乘回歸方法的混沌系統建模研究[J]. 物理學報,2008,57(8):4756-4765. (SCI: 339UK)

[19] 李軍, 趙峰.基於支持向量回歸神經網路的時間序列預測[J]. 系統仿真學報, 2008,20(15): 4025-4030. (EI: 083511488287)

[20] Li Jun, Zhang You-Peng. Modelling of Dynamic Systems Using Generalized RBF Neural Networks Based On Kalman Filter Mehtod[J]. Advances in Neural Networks, 2007, LNCS 4491: 680-688. (EI：075210989107)

[21] Li Jun, Liu Jun-hua. Study on Nonlinear Inverse Modeling of Sensor based on Back-Propagation Fuzzy Logical System[J]. Academic Journal of Xi ’ an Jiaotong University, 2007,19 (1):14-17.

[22] Li Jun, Liu Jun-hua. Identification and Control of Dynamic Systems Based onLeast SquareWavelet Support Vector Machines[J]. Advances in Neural Networks, 2006, LNCS 3972: 934-942. (SCI: BET84; EI: 062910011294)

[23] Li Jun, Liu Jun-hua. Identification of Dynamic Systems Using Support Vector Regression Neural Networks[J]. Journal of Southeast University, 2006, 22(2):228-233(EI: 063610101364)

[24] Li Jun, Zhao Feng. Nonlinear Inverse Modeling of Sensor Characteristics Based on Compensatory Neurofuzzy Systems[C]. 1st International Symposium on Systems and Control in Aerospace and Astronautics: 284-288, 2006. ( ISSCAA2006). (EI:064610244243; ISTP: BEJ06)

[25] Li Jun, Zhao Feng. Identification of Dynamical Systems Using Radial Basis Function Neural Networks with Hybrid Learning Algorithm[C]. 1st International Symposium on Systems and Control in Aerospace and Astronautics: 1115-1118, 2006. ( ISSCAA2006) (EI:064610244417; ISTP: BEJ06)

[26] 李軍,劉君華.一種新型廣義RBF神經網路在混沌時間序列預測中的研究[J]. 物理學報, 2005, 54(10): 4569-4577. (SCI: 972GU; EI: 05459460311)

[27] 李軍,劉君華. 多感測器融合系統的可靠性模型研究[J]. 西安交通大學學報 , 2004, 38(8): 775-778 (EI: 04468459128)