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姜庆超

国家优秀青年科学基金获得者, 上海市青年科技启明星, 上海市浦江人才计划

教授

博士生导师、硕士生导师

信息科学与工程学院

联系方式

办公地址:

Email: qchjiang@ecust.edu.cn

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个人简介

  姜庆超,博士,教授,博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金获得者,德国洪堡学者、上海市浦江学者、上海市青年科技启明星等人才计划入选者,华东理工大学青年英才校长奖获得者。研究成果被上海科技报、中国自动化学会、中国人工智能学会等官方媒体转载报道,入选“国家自然科学基金委年度报告—优秀成果”,获“世界人工智能大会青年优秀论文提名奖”、“上海市人工智能学会青年优秀论文奖”、“2025上海国际计算生物学创新大赛一等奖等学术荣誉。以第一完成人获得2022年度上海市自然科学奖二等奖。

  于华东理工大学获得工学学士和博士学位,之后曾赴加拿大University of Alberta、德国University of Duisburg-Essen、中国香港The Hong Kong University of Science and Technology、以及日本Kyoto University从事研究工作。研究方向包括复杂过程智能建模与状态监测、机器视觉与图像处理、绿色生物制造与数字孪生、智能信息处理与系统集成、工业大模型与智能体等。近年来,以第一或通讯作者在Nature Communications、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Industrial Electronics、AIChE Journal等期刊发表学术论文100余篇,主持国家自然科学基金青年项目、面上项目、优秀青年基金项目、联合重点项目,国家重点研发计划“绿色生物制造”子课题,教育部联合基金青年人才项目,上海市人才计划项目、生物医药科技支撑专项,企业科研攻关项目等多项课题。现为IEEE高级会员,中国自动化学会、中国人工智能学会、中国计算机学会会员,“技术过程的故障诊断与安全性专业委员会”、“数据驱动控制、学习与优化专业委员会”等多个专委会委员,IFAC会刊Control Engineering Practice等多个国际学术期刊编委。


研究领域

  • 复杂过程智能建模与状态监测、机器视觉与图像处理、绿色生物制造与数字孪生、智能信息处理与系统集成、工业大模型与智能体等

科研成果

项目名称项目类型
复杂工业过程智能检测与鲁棒优化调控方法国基金重点
复杂过程智能建模与状态监测国基金
基于深度学习的真核细胞数字孪生关键技术研究上海科委生物医学
基于数据科学的生物过程智能分析重点研发合作课题
基于数据的大规模流程工业过程分布式过程监测研究国基金
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学术成果

  • 1.Neural network aided approximation and parameter inference of non-Markovian models of gene expression,Nature Communications,2021
  • 2.A Simple and Provable Approach for Learning on Noisy Labeled Multi-modal Medical Images,ACM MULTIMEDIA 2024,2024
  • 3.Partial Cross Mapping Based on Sparse Variable Selection for Direct Fault Root Cause Diagnosis for Industrial Processes,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2024
  • 4.Optimized Gaussian-Process-Based Probabilistic Latent Variable Modeling Framework for Distributed Nonlinear Process Monitoring,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,2023
  • 5.Data-Driven Communication Efficient Distributed Monitoring for Multiunit Industrial Plant-Wide Processes,IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2022
  • 6.Local-Global Modeling and Distributed Computing Framework for Nonlinear Plant-Wide Process Monitoring With Industrial Big Data,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2021
  • 7.Imbalanced Classification Based on Minority Clustering SMOTE with Wind Turbine Fault Detection Application,IEEE Transactions on Industrial Informatics,2021
  • 8.Deep Discriminative Representation Learning for Nonlinear Process Fault Detection,IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2020
  • 9.Neighborhood Variational Bayesian Multivariate Analysis for Distributed Process Monitoring with Missing Data,IEEE Transactions on Control Systems Technology,2019
  • 10.Multiobjective Two-Dimensional CCA-Based Monitoring for Successive Batch Processes with Industrial Injection Molding Application,IEEE Transactions on Industrial Electronics,2019

荣誉及奖励


获奖名称获奖级别获奖时间
2025上海国际计算生物学创新大赛一等奖2025
2022年度上海市自然科学奖二等奖2023
世界人工智能大会青年奖优秀论文提名奖2021-03-01
国家自然科学基金优秀青年基金获得者
德国洪堡学者
上海市浦江学者
上海市青年科技启明星等人才计划入选者
国家自然科学基金委年度报告优秀成果
上海市人工智能学会青年奖优秀论文奖
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出版著作

社会兼职

  • IEEE高级会员
  • 中国自动化学会会员
  • 中国人工智能学会会员
  • 中国计算机学会会员
  • 技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员
  • 数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员
  • IFAC会刊Control Engineering Practice 编委

主讲课程

  • 人工智能原理与应用,
  • 人工智能技术基础与前沿,
  • 数字孪生与智能系统,
  • 神经网络与深度学习,
  • 机器学习与人工智能,

授课风格

教育经历

  • 2006-09 至 2010-07,华东理工大学,大学本科
  • 2010-09 至 2015-03,华东理工大学,博士研究生

工作经历

  • 2015-03 至 2015-09,Alberta大学,博士后研究员
  • 2015-09 至 2016-08,Duisburg-Essen大学,洪堡学者研究员
  • 2016-09 至 今,华东理工大学,讲师、副教授、教授、博导

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