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姓名：张昭昭 |
职称：副教授 |
邮箱：zzzhao123@126.com |
专业：计算机应用技术 |
教育背景：
1998年7月毕业于辽宁工程技术大学，计算机科学与技术专业，获得学士学位
2005年毕7月业于辽宁工程技术大学，计算机科学与技术专业，获得硕士学位
2012年12月毕业于北京工业大学，模式识别与智能系统专业，获得博士学位
2016年3月-2017年3月，墨西哥国立理工高级研究中心自动控制中心，国家留学基金委公派访问学者
工作履历：
1998年7月-2017年7月，辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
2017年7月-至今，西安科技大学江南平台
学术兼职：
第一届中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员，《Neurocomputing》、《IEEE Transactios on NeuralNetworks and learning Systems》、《自动化学报》、《计算机学报》、《控制与决策》、《信息与控制》、《控制工程》等期刊审稿人。
研究领域：
人工智能，机器学习，神经网络，深度学习，复杂系统建模
研究概况：
2008年以来，主要从事人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、复杂系统建模等领域的理论和应用研究，主持国家自然科学基金1项，省部级基金3项。作为重要参与人参与国家自然科学基金重点项目和“863”国家高技术研究发展项目各1项。在国内外重要期刊和会议发表SCI、EI检索论文16篇，出版学术专著1部，获得国家发明专利3项。
讲授课程：
计算机体系结构、微机原理与接口技术、单片机原理及应用、人工智能、汇编语言、C语言
奖励与荣誉：
指导学生在2013年第八届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛中，获得东北赛区电磁组一等奖
获得2014、2015年度辽宁省葫芦岛市自然科学学术成果一等奖
学术成果：
项目：
[1] 面向时变数据流的煤与瓦斯突出实时预测方法研究，国家自然科学基金（61440059），主持
[2] 融合微震信息的煤与瓦斯突出模块化神经网络预测模型研究，陕西省科技厅一般项目（2020JM-522），主持
[3] 类脑神经网络结构自组织方法研究，辽宁省科技厅科学技术一般项目（L2013129），主持
[4] 回声状态网络结构设计及其在瓦斯浓度预测中的应用研究，辽宁省自然科学基金（201602363），主持
[5] 城市污水处理过程优化控制理论及关键技术研究，国家自然科学基金重点项目（61034008），参与
[6] 污水过程智能优化控制关键技术及系统集成，国家“863”计划先进制造技术领域重点项目，参与
[7] 煤矿矿井安全综合监测决策支持系统，校企合作，主持
[8] 黄玉川煤矿本质安全管理系统，校企合作，主持
论文：
[01] 张昭昭,乔俊飞,余文. 多层自适应模块化神经网络结构设计, 计算机学报, 2017, 40(12) : 2827- 2838 (EI)
[02] 张昭昭,乔俊飞,余文. 基于LM算法的在线自适应RBF网络结构优化算法, 2017, 4(25): 1247-1252(EI)
[03] 张昭昭,乔俊飞,余文. 基于动态神经网络的瓦斯浓度实时预测方法, 控制工程, 2016, 23(4): 423-429
[04] 郭伟,张昭昭. 一种具有层级结构的瓦斯浓度多模型预测方法, 控制工程, 2016, 23(3):423-429
[04] 张昭昭. 动态自适应模块化神经网络结构设计,控制与决策, 2014,29(1): 64-70 (EI)
[05] 张昭昭,乔俊飞,韩红桂. 基于信息熵的动态前馈神经网络结构设计,信息与控制, 2014, 43 (2) :181-185
[06] QIAO Jun-fei, ZHANG Zhao-zhao, Bo Ying-chun. Anonline self-adaptive modular neural network for time-variant systems.Neurocomputing, 2014, 125(11):7-16 (SCI)
[07] ZHANG Zhao-zhao, QIAO Jun-fei. A brain-likemulti-hierarchical modular neural network with applications to gas concentrationforecasting. 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)July 6-11, 2014, Beijing, China (EI)
[08] 张昭昭. 污水处理过程出水水质多模型在线软测量方法, 控制工程, 2014, 21(1): 88-93
[09] 张昭昭,乔俊飞. 基于在线聚类的RBF神经网络结构设计, 控制与决策, 2012, 27(7): 997-1002(EI)
[10] 薄迎春,乔俊飞,张昭昭. 一种具有small world 特性的ESN结构分析与设计,控制与决策, 2012, 27(3): 383-388(EI)
[11] 张昭昭,乔俊飞,杨刚. 一种功能分区的BP神经网络结构设计方法, 控制与决策, 2010, 26(11): 1659-1664(EI)
[12] 张昭昭,乔俊飞,杨刚. 自适应前馈神经网络结构优化设计, 智能系统学报, 2011, 6(4): 312-317
[13] 张昭昭,乔俊飞,韩红桂. 一种基于神经网络复杂度的修剪算法. 控制与决策, 2010, 25(6): 821-830(EI)
[14] 郭伟,张昭昭. 熵在BP神经网络修剪算法中的应用. 信息与控制, 2009, 38(5): 633-640
[15] ZHANG Zhaozhao, QIAO Junfei. A merging andsplitting algorithm based on mutual information for design neural networks.2010 IEEE Fifth International Conference on Bio-Inspired Computing: Theoriesand Applications (BIC-TA), 2010,Changsha, China (EI)
专著：
张昭昭,乔俊飞. 模块化神经网络结构分析与设计. 辽宁科学技术出版社，2014.4 ISBN 978-7-5381-8545-4 (辽宁省优秀自然科学著作)
发明专利：
[01] 张昭昭,李占利,牟琦,桑亚群.一种基于多模型预测瓦斯浓度的软测量方法及系统(ZL 2015 1 0210221.6), 2018.05
[02] 张昭昭,郭伟. 一种基于自适应模块化神经网络的瓦斯浓度预测方法(ZL 2016 1 0936088.7), 2018.12
[03] 张昭昭,郭伟. 一种动态模块化神经网络的氨氮在线软测量方法(ZL 2012 1 0119203.3).2014, 06.
[04] 郭伟,张昭昭.一种基于动态前馈神经网络的生化需氧量在线软测量方法(ZL 2012 1 0271656.8),2015,01
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