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张泽辉工学博士学位 副研究员 | 硕士导师 |
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学位:工学博士学位 职务: 研究方向: 职称:副研究员 毕业院校:南开大学 地址: 邮箱:zhangzehui@hdu.edu.cn 邮编: |
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张泽辉工学博士学位 副研究员 | 硕士导师 |
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学位:工学博士学位 职务: 研究方向: 职称:副研究员 毕业院校:南开大学 地址: 邮箱:zhangzehui@hdu.edu.cn 邮编: |
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张泽辉,男,副研究员,硕士生导师,浙江省科协青年托举人才(新能源船舶智能运维),《中国舰船研究》青年编委,研究方向为计算机视觉、故障诊断以及人工智能方法在工业领域的应用。2019年毕业于武汉理工大学船海能动学院,获硕士学位。2022年在南开大学软件学院获博士学位,新加坡南洋理工大学 CSC公派联合博士培养。相关研究成果被评为南开大学2021年度人物提名奖,《中国舰船研究》2021年精品论文、中国舰船研究编辑部2024年高被引学者等奖励。近 5 年,在国内外杂志和国际会议发表论文 30 余篇,这些论文均发表于国内外权威期刊,包括《Renewable and Sustainable Energy Reviews》、《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Energy Conversion and Management》、《IEEE Internet of Things Journal》,并担任多个国际知名期刊审稿人。主持国家自然科学基金、浙江省自然科学基金、国家水运安全工程技术研究中心开放基金、杭州市重点科研计划项目课题等项目,参与了国家自然科学基金、国家重点研发计划、浙江省“尖兵” “领雁”研发攻关计划、湖北省自然科学基金、天津市自然科学基金等项目。 对于研究生同学: 1,实验室经费充足,欢迎研究生阶段想做些事情的同学联系。 2,具备智能控制/船舶动力/能源电力等相关基础知识与技能的同学优先。 3,支持申请国家奖学金、支持在完成科研任务得的前提下开展实习。 4,目前主要开展人工智能工业应用方面研究,软硬结合。 《软件工程》《不确定信息处理》 纵向科研
[1]. 国家自然科学基金项目(52401376): 复杂运行环境下船用燃料电池故障预测与安全防控智能方法,2025.01-2028.12,30万, 主持 [2]. 国家重点研发项目(2024YFB4207200) :大型海上风电场智能运维关键技术及应用,2025.01-2029.12, 负责面向海上风电运维的多模态AI大模型子课题 [3] 杭州市重点科研计划项目(2024SZD1A24): 基于行业大数据的智能决策关键技术研究和应用--基于电力大数据,2024.01-2026.12, 课题一负责人 [4] 浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助(GK259909299001-407):基于AI大模型的储能电站安全管控系统,2024.11-2026.11,主持 [5]. 浙江省基础公益研究计划项目(LTGG24F030004): 基于计算机视觉的化工企业人员不安全行为识别技术与系统研发,2024.01-2026.12,10万, 主持 [6]. 国家水运安全工程技术研究中心开放基金项目(A202403): 基于物联网的船舶机舱作业智能安全管控技术,2024.01-2026.12,2万,主持 [7]. 钱塘区“创新驱动促转型高校博士进企业”项目:基于人工智能大模型的xxx参数标定技术研究,2025.05-2026.05,主持 横向科研
论文
[1]. Zhang Zehui, Ningxin He, Huo Weiwei, et al. Privacy preserving federated learning for proton exchange membrane fuel cell [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,Volume 212, April 2025, 115407.https://doi.org/10.1016/j.rser.2025.115407 (IF: 16.3, JCR Q1,中科院一区Top) [2]. Xu Xiaobin, Wang Xiaochuang, Wu Fuling, Zhang Zehui*, et al. ERMOT: Evidence Reasoning-Based Robust Multiple Object Tracking Method[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024. (IF: 12.3, JCR Q1,中科院一区Top,唯一通讯作者) [3]. Zhang Zehui, Dong Tianhang, Xu Xiaobin, et al. Multi‐step performance degradation prediction method for proton‐exchange membrane fuel cell stack using 1D convolution layer and CatBoost[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. (IF: 3.9, JCR Q2,唯一通讯作者) [4]. Zhang Zehui, He Ningxin, Li Qingdan, et al. DetectPMFL: Privacy-preserving momentum federated learning considering unreliable industrial agents[J]. IEEE transactions on industrial informatics, 2022, 18(11): 7696-7706. (IF: 12.3, JCR Q2, 第一作者) [6]. Zhang Zehui, He Ningxin, Li Dongyu, et al. Federated transfer learning for disaster classification in social computing networks[J]. Journal of safety science and resilience, 2022, 3(1): 15-23. (CiteScore: 6.4,Scopus和FMS管理科学高质量期刊推荐列表收录) [7]. Zhang Zehui, Guan Cong, Chen Hui, et al. Adaptive privacy-preserving federated learning for fault diagnosis in internet of ships[J]. IEEE internet of things journal, 2021, 9(9): 6844-6854. (IF 10.6, JCR Q1,中科院一区Top,第一作者) [8]. Zhang Zuhui, Xu Xiaobin, Gong Wenfeng, et al. Efficient federated convolutional neural network with information fusion for rolling bearing fault diagnosis[J]. Control Engineering Practice, 2021, 116: 104913. (IF 4.9, JCR Q2, 中科院二区,第一作者) [9]. Chen Hui, Zhang Zehui, Guan Cong, et al. Optimization of sizing and frequency control in battery/supercapacitor hybrid energy storage system for fuel cell ship[J]. Energy, 2020, 197: 117285. (与导师共同一作, IF 9, JCR Q1, 中科院一区Top) [10].Zuo Bin, Zhang Zehui, Cheng Junsheng, et al. Data-driven flooding fault diagnosis method for proton-exchange membrane fuel cells using deep learning technologies[J]. Energy Conversion and Management, 2022, 251: 115004. (通讯作者, IF 11.53, JCR Q1, 中科院一区Top) [11].Zuo Bin, Cheng Junsheng, Zhang Zehui. Degradation prediction model for proton exchange membrane fuel cells based on long short-term memory neural network and Savitzky-Golay filter[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2021, 46(29): 15928-15937. (通讯作者, IF 7.2, JCR Q1, 中科院二区) [12].Huo Weiwei, Li Weier, Zhang Zehui, et al. Performance prediction of proton-exchange membrane fuel cell based on convolutional neural network and random forest feature selection[J]. Energy Conversion and Management, 2021, 243: 114367. (唯一通讯作者, IF 11.53, JCR Q1, 中科院一区Top) 著作
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