殷 宪 辉 简 历
单位：pg电子登录质量与标准化学院 岗位：特聘教授 出生日期：1990-02-01 籍贯：山东泰安
手机：+86-152-2227-7569 E-mail: yinxianhui@tju.edu.cn 地址：青岛市宁夏路308号研发大楼A-614
研究方向
Ø 研究方向：质量工程、工业（质量）大数据分析、复杂工业过程的智能优化制造、计算智能与智能决策；
Ø 主攻研究方向：工业大数据背景下基于计算智能的复杂工业过程建模、监控、优化和决策方法研究（面向产品质量改善）
教育背景及工作经历
Ø 2021.04至今： pg电子登录 质量与标准化学院 特聘教授
Ø 2018.09-2019.10 新加坡国立大学 工业与系统工程系 CSC联合培养 主攻：工业大数据 导师：prof. Tang Loon-ching
Ø 2016.09-2020.12 天津大学 管理与经济学部 管理科学与工程（质量工程）（A/双一流）导师：何桢 牛占文 管理学博士
Ø 2013.09-2016.06 山东科技大学 矿业与安全工程学院 工业工程 导师：袁清和 Steven Li 工学硕士
Ø 2009.09-2013.06 山东科技大学 资源与环境工程学院 工业工程（毕设：六西格玛管理） 管理学学士
教学特色
Ø 互动式教学、以员工为主的任务型教学
Ø 科研内容与课程知识相融合的教学
科研成果（详见附页）
Ø 科研成果：共发表论文：11篇。其中，SCI录用和发表期刊论文4篇（其中一作发表3篇，均为JCR1区，中科院制造和管理领域SCI 2区；二作发表1篇，为JCR1区，中科院可靠性领域SC3区）； EI期刊发表论文3篇（2篇为导师一作本人二作，1篇为本人通讯）；中文核心发表论文2篇；SCI会议1篇；EI会议1篇；EI 期刊在修论文1篇（本人一作）；SCI初稿2篇。
Ø 学术兼职：担任SCI期刊IEEE Transactions on Reliability, IEEE ACCESS, AIME；PHM2019、2021会议论文特邀审稿人。
科研项目
Ø 国家自然科学基金国际合作与交流重点项目（中韩） 《基于物联网大数据分析的过程优化研究》 （No.71661147003）
导师指导下完成基金项目中期检查中学术成果汇报部分，并主笔基金结题报告，期间本人主要研究以下内容：
2017.01-2019.12 计算智能技术驱动的复杂工业过程运行参数优化与智能决策 主研
² 以流程型制造过程（选矿）为研究对象的过程特点分析及因此造成的质量控制和优化的难点的提炼；
² 以机器学习和智能优化技术为基础探索对多阶段、多响应、大延迟制造过程的参数进行优化，提高系统输出质量；
² 探索在大数据环境下构建复杂制造系统的“白箱”式辨别函数，并以此为基础研究过程的最优控制参数；
² 研究复杂工业过程关键质量参数在线检测困难、数据量与在线操作参数不平衡条件下的质量参数软测量方法；
² 研究复杂工业过程在大数据背景下生产环节之间的空间关系与自身延迟的时间关系特性对最终质量输出的影响；
² 研究多工况特点下生产过程的关键质量指标预测方法；
² 研究工业大数据（传感器数据）环境下制造过程的稳健参数设计问题提高过程输出质量的稳定性。
2017.01-2019.12 大数据背景下基于机器学习/深度学习生产过程或产品的异常诊断与识别 主研
² 正常与异常过程/产品样本量极度不平衡条件下的异常的诊断与识别方法研究；
² 样本量不平衡同时包含多类型错误情境下的面向不同质量水平的判别阈值与判别方法研究。
Ø 中央军委装备发展部装备项目管理中心 《基于试验设计的稳健性参数优化研究》 （192ZQT31009涉密）
2019.05-2021.05 传统试验设计分析方法与大数据技术相结合的装备制造过程参数的优化及稳健性设计
² 机器学习技术驱动的多维度、高度非线性、高噪声输入—输出关系模型的构建及智能算法寻优
Ø 国家自然科学基金重点项目 《产品质量保证策略与质保服务运作研究》 （No. 71532008）
2016.1-2020.12 制造设备工况分析与判别以及其对输出产品质量的影响分析 参与
² 传感器数据背景下设备的工况/状态对相应操作参数的影响以及对输出产品质量特性指标的影响分析
Ø 企业合作研究项目 天津大学—廊坊科森电器有限公司 《基于大数据的生产过程监控与参数优化研究》
2019.11-2020.06 数据驱动的关键质量特性的预测方法研究 主研
² 破坏性离线质量检测数据与在线运行数据相融合的难测量质量参数的软测量方法；
² 电极棒使用状态分析及其对输出产品质量的影响分析。
Ø 企业合作项目 山东能源淄博矿业集团许厂煤矿选煤厂全面质量管理体系的研究与实践
2014.08-2015.04 选煤厂全面质量管理体系的构建与实施 主研
² 研究设计选煤厂全面质量管理体系框架和功能设定，包括全质量对象，方针目标体系、组织体系、基础工作体系（标准化等）、全过程管理体系（KOP识别、数量化分析体系）、全员参与体系、考核评估体系（与内部市场化相结合）。
国际交流与合作
Ø 硕士研究阶段：“青年千人计划”获得者美国西新英格兰大学工业工程与工程管理系 prof. (Zhaojun)Steven Li作为外籍导师给予全方位科研指导，并建立了长久的合作关系；
Ø CSC博士联培期间：得到质量工程领域知名专家，NUS 工业与系统工程系 系主任 prof. Tang Loonching的共同指导；
Ø 中韩合作基金开展期间：得到合作方韩国汉阳大学 prof. Dong-hee Lee指导，并合作研究复杂工业工程的参数优化问题；
Ø 常年参加SMILE2019和CIE49等一系列管理科学与工程、质量管理和工业工程领域的国际会议。
附 页
科研论文
已录用或发表论文（SCI分区为论文发表时中科院分区）
[1] X.H. Yin, Z.W. Niu, Z. He＊, Z.J. Li, D. Lee, Ensemble deep learning based semi-supervised soft sensor modeling method and its application on quality prediction for coal preparation process, Advanced Engineering Informatics, 46 (2020) 101136.(Online, JCR 1区，SCI 2区，if=3.879，中国计算机学会推荐目录期刊)
[2] X.H. Yin, Z.W. Niu, Z. He＊, Z.J. Li, D. Lee, An integrated computational intelligence technique based operating parameters optimization scheme for quality improvement oriented process-manufacturing system, Computers & Industrial Engineering, 140 (2020) 1-15.（JCR 1区，SCI 2区，if= 4.135,领域权威期刊）
[3] X.H. Yin, Z. He＊, Z.W. Niu, Z.J. Li, A hybrid intelligent optimization approach to improving quality for serial multistage and multi-response coal preparation production systems, Journal of Manufacturing Systems., 47 (2018) 199-216. （JCR 1区，SCI 2区，if=5.105 ,美国制造工程学会（SME）会刊）
[4] C. Huang, X. Yin, H. Huang＊, Y. Li, An Enhanced Deep Learning-Based Fusion Prognostic Method for RUL Prediction, IEEE Transactions on Reliability, (2019) 1-13. （JCR 1区，SCI 3区，if=3.177,领域权威期刊）
[5] Q. Yuan＊, X. Yin, S. Jia, Z. Li, A new approach of controlling medium consumption with applications in coal mining industry, International Journal of Performability Engineering, 12 (2016) 173-182.（EI，导师一作）
[6] Q. Yuan＊, X. Yin, W. Yan, Y. Tan, Z. Li, A new approach for the capability analysis based on measurement system analysis: A case study for coal quality detection equipment, International Journal of Applied Decision Sciences, 9 (2016) 17-38. （EI，导师一作）
[7] L.-T. Chen, X.-H. Yin＊, Y.-Y. Tan, Analysis and evaluation of underground coal mine spray and dust reduction effect based on process capability analysis, Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 20 (2015) 4607-4618. （EI，本人通讯）
[8]袁清和,殷宪辉,贾顺,许雪洁.基于多目标混料设计的重介质旋流器混料成分配比[J].工业工程,2016,19(03):130-137.（中文核心，CSCD，导师一作）
[9]殷宪辉,袁清和,谭妍妍.基于因果矩阵的选煤厂关键工序识别方法的研究与应用[J].选煤技术,2016(01):76-80.（中文核心）
[10] Z. Wang, Z. He, X. Yin, Y. Shang, Phase I monitoring of autocorrelated multivariate poisson data, in: 48th International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE 2018, December 2, 2018 - December 5, 2018, Curran Associates Inc., Auckland, New zealand, 2018.（会议EI检索）
[11] Q.H. Yuan, M. Gao, N. Liu, X.H. Yin, Research on Evaluation of Coal Mine Safety Based on Radar Chart, in: W. Guo, B. Shen, Y. Tan, W. Cheng, S. Yan (Eds.) 3rd International Workshop on Mine Hazards Prevention and Control, Atlantis Press, Paris, 2013, pp. 481-487.（会议SCI检索）
[1] 殷宪辉，牛占文，何桢，基于双响应曲面和多目标遗传算法的旋流器稳健参数设计[J], 控制理论与应用（EI，退修）
[2] Xianhui Yin ,Zhen He*, Zhanwen Niu and Dong-Hee Lee. A deep learning and Transfer learning based key quality characteristic prediction model forindustrial process with multiple operating conditions.（Under Review）
[6] Xueqing Wang, Xianhui Yin*, .Zhen He*, An Intelligent Optimization Approach in Multiresponse–Multistage Manufacturing Systems for Quality Improvement.（Under Review）
