姓名

穆国庆

单位部门

信息与控制工程学院/自动化教研室

职称

副教授

电话/邮箱

16653207573/guoqingmu@foxmail.com

个人简介

穆国庆，2021年毕业于大连理工大学，获工学博士，现为副教授，硕士研究生导师，CPSELab合作成员，山东省泰山学者团队核心成员，山东省高等学校青年创新团队核心成员，中国自动化学会终身会员，山东省人工智能学会会员，YAC2024特邀专题联合主席，TPEN2024程序委员会委员，APVC2021组织委员会委员，IEEE TIM, ISA Trans.等期刊审稿人。主要研究方向为人工智能与深度学习在工业领域的应用，包括工业大数据分析与建模、工业过程与设备的关键指标软测量建模、故障智能分类与诊断、工业装置寿命预测等。截止到目前，一直与境内外知名学者（大连海事大学、中国石油大学（华东）、台湾中原大学等）保持密切联系，先后主持和参与国家自然科学基金重点项目、面上项目和企业项目多项。已发表SCI检索论文10余篇，已申请和授权国家发明专利9项。

研究领域

人工智能与深度学习在工业领域的应用，包括工业大数据分析与建模、工业过程与设备的关键指标软测量建模、故障智能分类与诊断、工业装置寿命预测等。

教科研情况

教学情况：主要承担工程项目管理、电气控制系统仿真等本科教学任务。

科研情况：主持国家自然科学基金项目1项（定性知识嵌入与质量信息增强协同驱动的复合反应过程软测量方法研究，2024.01-2026.12），山东省自然科学基金项目1项（质量指标信息不足下多产品化工生产过程预测性软测量建模，2024.01-2026.12），企业委托项目1项（机载柔性传感器开发，2023.03-2024.05）。参与国家自然科学基金重点项目1项，国家中组部青年计划项目1项，面上项目1项以及企业项目2项。

学术成果

部分代表性论文和专利：

[1] Guoqing Mu, Junghui Chen, Jingxiang Liu, Weiming Shao, Dongya Zhao, State prediction of distributed parameter systems based on multi-source spatiotemporal information[J]. Journal of Process Control, 2022, 119: 55-67.

[2] Guoqing Mu and Junghui Chen. Developing a conditional variational autoencoder to guide spectral data augmentation for calibration modeling[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 2501008.

[3] Guoqing Mu, Tao Liu, Junghui Chen, Chao Shang and Chongquan Zhong. Variational PLS-Based calibration model building with semi-supervised learning for moisture measurement during fluidized bed drying by NIR spectroscopy[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1006713.

[4] Guoqing Mu, Tao Liu, Xue Chuang and Junghui Chen, Semi-supervised learning-based calibration model building of NIR spectroscopy for in situ measurement of biochemical processes under insufficiently and inaccurately labeled samples[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 2509912.

[5] Guoqing Mu, Tao Liu, Jingxiang Liu, Liangzhi Xia and Caiyuan Yu. Calibration model building for online monitoring of the granule moisture content during fluidized bed drying by NIR spectroscopy[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2019, 58(16): 6476-6485.

[6]发明专利：一种基于近红外光谱监测流化床干燥过程状态的方法.

[7]发明专利：一种基于多源时空信息的分布式参数系统状态预测方法.

[8]发明专利：一种基于条件变分自编码的光谱数据增强方法.

[9]发明专利：一种基于注意力机制的DiPCA过程监测方法与系统.

[10]发明专利：一种基于近红外光谱和混合损失的谷氨酸浓度测量方法.