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李俊丽

【来源:信自院 | 发布日期:2021-08-22 】

基本信息

姓名

李俊丽

系、部门

自动化系

职称/职务

副教授

导师类别

硕士生导师

学位

硕士

电话

0871-65916643

电子邮箱

knight140928@163.com

办公地点

信自楼426

研究方向

智能控制理论与应用

个人情况简介

李俊丽,女,副教授,工学硕士。2000年3月毕业于昆明理工大学控制理论与控制工程专业,获工学硕士学位。毕业后在昆明理工大学信息工程与自动化学院从事教学与科研工作,现为昆明理工大学复杂网络系统研究学科方向团队成员。主要从事智能控制理论与应用、控制过程建模及优化技术和智能化信息处理方面的研究。参与并完成国家自然科学基金1项,云南省科技厅、教育厅项目7项,主持完成昆明理工大学校青年基金项目1项。已在国内外刊物及国际会议上发表学术论文20余篇,其中EI收录8篇;授权软件著作权9项,实用新型专利1项。

学习工作经历

(按时间经历倒序)

2000/03 – 至今,昆明理工大学信自学院自动化系,从事教学、科研工作

1997/09– 2000/03,昆明理工大学信自学院自动化系,硕士研究生学习

1994/09– 1997/07,昆明理工大学自动化专业,本科学习

代表性成果(每类不超过10个)

(1)科研项目

1. 云南省省级项目:磁控电抗器的损耗分析及改善研究,参研;

2. 云南省教育厅重点项目:动态描述逻辑构建安全本体库参研;

3. 云南省省级项目:基于传输线模型的异质材料等效介电常数研究,参研;

4. 国家自然基金(地区基金)项目:异构无线传感器网络MAC协议不对称竞争接入控制算法研究,参研;

5. 云南省科技厅项目:无线传感器网络资源自适应分配机制的研究,参研;

6. 云南省教育厅项目:用于目标跟踪的无线传感器网络中粒子滤波算法设计,参研;

7. 云南省科技厅项目:工业加热炉节能控制中的三维全新系化原理及关键技术研究,参研;

8. 校青年基金项目:MATLAB与组态软件的集成方法研究,主持;

9. 云南省教育厅项目:卷烟生产企业MES总体架构与实施研究,参研。

(2)论文

1. 任意平,李俊丽.基于花蕊区域定位的花卉识别方法.电子测量技术, 2020

2. 黄丽华,李俊丽.基于改进人工鱼群算法优化的BP神经网络预测控制系统.化工自动化及仪表,2019

3. 黄丽华,李俊丽.基于人工免疫PSO算法的球杆系统仿真研究.化工自动化及仪表, 2018

4. 任宏,李俊丽.基于灰色BP神经网络的水泥强度预测模型研究.化工自动化及仪表, 2017

5. 张光辉,李俊丽.融合粗糙集和灰色系统的烟叶感官质量预测.计算机与应用化学(2011),2017

6. Li Junli,MAO Jianlin, etc. Similarity evaluation of cigarette aroma components based on kernel principal component analysis. 32nd Chinese Control Conference (CCC), 2013

7. Li Junli,MAO Jianlin. Evaluation of tabacco mixing uniformity based on projection pursuit. ICMMM2012自然科学.国际会议(EI), 2012

8. Li Junli,ZHANG Guanghui. Evaluation of Tobacco Mixing Uniformity Based on Chemical Composition.自然科学.国际会议(EI ), 31st Chinese Control Conference, 2012

9. Li Junli,MAO Jianlin, ZHANG Guanghui. Multi-performance Optimization of Cement Blending Process. 30th Chinese Control Conference, 2011

(3)知识产权

1. 计算机软件著作权:基于湿度传感器的自动浇花仿真系统V1.0,2021

2. 实用新型专利:一种基于花卉表面亮度检测的补光装置,2020

3. 计算机软件著作权:基于MATLAB-GUI的自动控制时域分析系统V1.0,2019

4. 计算机软件著作权:基于MATLAB-GUI图形界面的数字图像处理软件V1.0,2017

5. 计算机软件著作权:企业员工信息管理系统V1.0,2017

6. 计算机软件著作权:卷烟消费者数据库分析管理系统,2014

7. 计算机软件著作权:卷烟加工企业能效对标管理软件,2012

主讲课程

工厂供电、智能控制、人工智能导论、机器学习

指导学生竞赛