西安理工大学
导师风采
刘涵
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个人信息

Personal Information

  • 教授
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:自动化与信息工程学院
  • 所属专业: 控制科学与工程  、 控制工程
  • 邮箱 : liuhan@xaut.edu.cn
  • 工作电话 : 8629-13609111291

个人简介

Personal Profile

二级教授,享受国务院政府特殊津贴,入选陕西省“特支计划”教学名师,获陕西省高校教学名师奖,目前兼任陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室主任,教育部控制理论课程群虚拟教研室秘书长、中国机械工业教育协会理事、自动化专业委员会秘书长、中国自动化学会教育工作委员会委员,陕西省高校教学指导委员会自动化类工作委员会委员,陕西省自动化学会常务理事、副秘书长,信息与控制工程国家级实验教学示范中心主任(西安理工大学)。

https://www.researchgate.net/profile/Han-Liu-37?ev=prf_overview


  • 研究方向Research Directions
工业人工智能
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

国家自然科学基金重大研究计划项目(主持),No. 92270117, 题目:数据与知识融合驱动的可解释工业软测量理论与方法,2023年1月至2025年12月

国家自然科学基金面上项目(主持),No. 61973248,题目:机理与数据混合驱动的复杂工业过程软测量深度学习理论与方法,2020年1月至2023年12月

国家自然科学基金面上项目(主持),No.61174101,题目:基于SVM的复杂工业过程自适应解耦控制理论及其应用,2012年1月至2015年12月


研究成果

科技奖励

1. 2024年陕西省科学技术进步二等奖(排名第一)

2. 2017年陕西省科学技术进步一等奖(排名第二)

3. 2008年陕西省科学技术进步一等奖(排名第六)

4. 2006年陕西省科学技术进步一等奖(排名第二)

教学奖励

1. 2009年国家教学成果二等奖(排名第三)

2. 2015年陕西省教学成果二等奖(排名第一)

3. 2022年中国自动化学会教学成果二等奖(排名第一)

4. 2022年陕西省教学成果特等奖(排名第五)

5. 2009年陕西省教学成果特等奖(排名第三)

6. 2024年陕西省教学成果一等奖(排名第六)

7. 2022年陕西省教学成果一等奖(排名第四)

论文

1.  Runyuan Guo, Han Liu†,Ding Liu, When Deep Learning-Based Soft Sensors Encounter ReliabilityChallenges: A Practical Knowledge-Guided Adversarial Attack and Its Defense, IEEETransactions on Industrial Informatics, 2024, 20(2):2702 -2714, DOI: 10.1109/TII.2023.3297663.

2.  Runyuan Guo, Han Liu†,Guo Xie, Youmin Zhang, Ding Liu, A Self-interpretable Soft Sensor Based on DeepLearning and Multiple Attention Mechanism: from Data Selection to Sensor Modeling, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(5):6859-6871, DOI: 10.1109/ TII.2022.3181692.

3.  HeZhang, Han Liu†, Runyuan Guo, Chengyang Zheng, Qing Liu, Lili Liang, Wenlu Ma,Ding Liu, and Youmin Zhang, Dual Feature-integration Network for Faster and MorePragmatic Few-Shot Strip Steel Surface Defects Classification, IEEE Transactionson Instrumentation and Measurement, 2025, 74: 5041718, DOI: 10.1109/TIM.2025.3598394

4. Lili Liang, Han Liu†,Dual-Tree Cosine-Modulated Filter Bank With Linear-Phase Individual Filters: AnAlternative Shift-Invariant and Directional-Selective Transform, IEEETransactions on Image Processing, 2013, 22(12): 5168-5180, DOI: 10.1109/TIP.2013.2283146.

5.  Junli Liang,Miaohua Zhang, Ding Liu, Xianju Zeng, OdeOjowu, Kexin Zhao, Zhan Li, Han Liu. Robust ellipse fitting based onsparse combination of data points, IEEE Transactions on Image Processing, 2013,22(6): 2207-2218, DOI: 10.1109/ TIP.2013.2246518.

6.  Xinghua Liu, Hanjun Xue, Xiang Gao, HanLiu, Badong Chen, Shuzhi Sam Ge, Cubic B-Spline-based Feature Tracking forVisual-Inertial Odometry with Event Camera, IEEE Transactions onInstrumentation & Measurement, 2023, DOI: 10.1109/TIM.2023.3325508.

7.  Wenqing Wang, Han Liu†,An Efficient Detail Extraction Algorithm for Improving Haze Corrected CSPansharpening, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 19:5000505, DOI: 10.1109/LGRS.2021.3059777.

8.  Runyuan Guo, Han Liu†,Guo Xie, Youmin Zhang, Weld Defect Detection from Imbalanced RadiographicImages Based on Contrast Enhancement Conditional Generative Adversarial Networkand Transfer Learning, IEEE Sensors Journal, 2021, 21(9): 10844-10853, DOI:10.1109/JSEN.2021.3059860.

9.  Runyuan Guo, Han Liu†,A Hybrid Mechanism- and Data-driven Soft Sensor Based on the GenerativeAdversarial Network and Gated Recurrent Unit, IEEE Sensors Journal,2021, 21(22): 25901-25911, DOI: 10.1109/JSEN.2021.3117981.

10.  Wei Yuan, Han Liu†,Lili Liang, Guo Xie, Youmin Zhang, Ding Liu, Rank minimization via adaptivehybrid norm for image restoration, Signal Processing, 2023, 206C:108926,DOI: 10.1016/j.sigpro.2022.108926.

11.Xiao Wang, HanLiu†, Data Supplement for Soft Sensorusing a New Generative Model based on a Variational Auto-Encoder andWasserstein GAN, Journal of Process Control, 2020, 85C: 91-99, DOI: 10.1016/ j. jprocont.2019.11.004.

12.   Xiao Wang, Han Liu†, Soft Sensor Based on Stacked Auto-encoder Deep NeuralNetwork for Air Preheater Rotor Deformation Prediction, Advanced EngineeringInformatics, 36C: 112-119, DOI: 10.1016/j.aei.2018.03.003.

13.  Penglong Lian, Han Liu†, Xiao Wang, Runyuan Guo, Soft sensorbased on DBN-IPSO-SVR approach for rotor thermal deformation prediction ofrotary air-preheater, Measurement, 2020, 165C: 108109, DOI: 10.1016/ j.measurement.2020.108109.

14.  Runyuan Guo, HanLiu†,Semisupervised dynamic soft sensor based on complementary ensemble empiricalmode decomposition and deep learning, Measurement, 2021, 183:109788, DOI: 10.1016/ j.measurement.2021.109788.

15.  Xiao Wang, HanLiu†, Longhao Li,Yong Zhang, Dual adversarial learning-based virtual sample generation methodfor data expansion of soft sensors, Measurement, 2022, 198: 111409, DOI:10.1016/j.measurement.2022.111409.

16.  Wei Yuan, Han Liu†, LiliLiang, Joint group dictionary-based structural sparse representation for imagerestoration, Digital Signal Processing, 2023, 137C: 104029,   DOI: 10.1016/j.dsp.2023.104029.

17.  Lili Liang, HanLiu†, Fengping Wang,Design ofshift-invariant nonuniform cosine-modulated filter bank with arbitrary integersampling factors, DigitalSignal Processing, 2016, 53: 41-50, DOI:10.1016/j.dsp.2016.03.005.

18.  Wei Yuan, Han Liu†,Lili Liang, Wenqing Wang, Ding Liu, Image restoration via joint low-rank andexternal nonlocal self-similarity prior, Signal Processing, 2024,215: 109284,10.1016/j.sigpro.2023.109284.


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