师资队伍

范青武

电话:010-67392296

E-mail:fqw@bjut.edu.cn

通讯地址:北京工业大学科学楼

研究方向

1、 自然语言处理技术

2、 复杂系统智能优化控制

3、 进化计算理论与方法

4、 机器人关键技术

个人简介

范青武,男,山西平遥人,模式识别与智能系统专业,工学博士,副教授,硕士生导师。长期从事模式识别与智能系统、机器人关键技术等方面的研究工作;主持或参与国家自然科学基金项目、北京市教委科技项目等各类研究课题30余项,发表学术论文50余篇;申请国家发明专利21项,软件著作权15项;指导学生参与各类学科竞赛,并获得中国机器人大赛暨RoboCup公开赛冠军、亚军、季军等各类奖项50余项;主讲《自动控制原理》、《自然语言处理与深度学习》等专业课程。

教育简历

2007年获北京工业大学模式识别与智能系统专业工学博士学位,现工作于北京工业大学信息科学技术学院和数字社区教育部工程研究中心,2015-2016年在美国鲍尔州立大学计算机系做访问学者研究

工作履历

2007年获北京工业大学模式识别与智能系统专业工学博士学位,2007-2017工作于北京工业大学实验学院,2018年至今工作于北京工业大学信息学部自动化学院和数字社区教育部工程研究中心,2015-2016年曾在在美国鲍尔州立大学计算机系做访问学者研究。

课程教学

本科生教学:《自动控制原理》、《机器人综合设计与实践》

研究生教学:《自然语言处理与深度学习》

科研项目

主持或参与国家自然科学基金项目、北京市教委科技项目等各类研究课题30余项,近期主要项目如下:

[1] 科技创新2030-“新一代人工智能重大项目, 2021ZD0112301,复杂动态系统模型表征与自组织设计理论及关键技术,2021.12-2025.11, 300万元

[2] 企事业委托项目,40041001202112,智能捡乒乓球机器人原型机研制,2021.4-2023.450万元

[3] 国家科技重大专项项目,25041001201902,公众监督投诉举报与信息公开平台的构建与开发,2019.03-2020.06285.92万元

[4] 企事业委托项目46041001201908,自动捡乒乓球机器人原型机设计与开发,2019.10-2020.1030万元

[5] 国家自然科学基金重大项目,61890935,城市污水处理过程智能优化运行系统及应用验证,2019.01-2023.12634.5万元

[6] 国家自然科学基金,61873007,马氏跳变双曲系统的边界反馈控制与ARZ交通流模型应用,2018.11-2022.1273.2万元

[7] 企事业委托项目,46041001201803,安途丰达WMS系统二期工程设计与开发,2018.5-2019.525万元

[8] 北京市基金项目,1182001,马氏跳线性双曲方程的随机稳定性与交通流控制应用,2018.04-2020.1220万元

[9] 国家自然科学基金面上项目,21676005,锂离子电池钝化层表面界面反应机制原位研究,2017.1-2020.1264万元

主要论文论著

长期从事模式识别与智能系统、机器人关键技术等方面的研究工作,发表学术论文50余篇.近期主要论文如下:

[1] Qingwu Fan, Shuo Li, Changsheng Qiu. Ultra-short-term Heat Load Prediction for Heat Exchange Station Based on Dual-source Data Feature Fusion. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(18)16824-16834

[2] Qingwu Fan, Shaoen Wu, Xingqi Zhou, Lanbo Li and Zidong Wang. A Genetic Algorithm based on Auxiliary Individual Directed Crossover for Internet of Things Applications. IEEE Internet of Things Journal20218(7)5518-5530

[3] Fan, Q., Han, H. & Wu, S. Credibility analysis of water environment complaint report based on deep cross domain network. Applied Intelligence, 2022, 52(7): 8134-8146

[4] Qingwu Fan, Xingqi Zhou, Huazheng Han, Wangyang Zhang. Resistance coefficient identification of heating pipe network based on heuristic three-parents genetic algorithm. Engineering Optimization2022. https://doi.org/10.1080/0305215X.2022.2051701

[5] Qingwu Fan, Xingqi Zhou, Shaoen Wu, Guanghuang Chen. Identification of Heat Supply Network Pipeline Roughness Based on AIOX-GA. IEEE Access20208(1) 34552-34563