基本信息
周晓锋 女 硕导 中国科学院沈阳自动化研究所
电子邮件： zhouxf@sia.cn
通信地址： 沈阳市沈河区南塔街114号
邮政编码： 110179
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研究领域
工业大数据分析技术
工业人工智能
机器学习
深度学习
教育背景
2016-01--2017-02 美国宾夕法尼亚大学 访问学者
2009-03--2012-07 中国科学院大学 博士
2009-03--2012-07 中国科学院大学 博士
工作经历
工作简历
2023-01~现在, 中国科学院沈阳自动化研究所, 研究员
2014-01~2022-12,中国科学院沈阳自动化研究所, 副研究员
2012-08~2013-12,中国科学院沈阳自动化研究所, 助理研究员
2014-01~2022-12,中国科学院沈阳自动化研究所, 副研究员
2012-08~2013-12,中国科学院沈阳自动化研究所, 助理研究员
教授课程
机器学习
专利与奖励
专利成果
（ 1 ） 一种基于模型强化学习的工业过程控制方法, 发明专利, 2023, 第 3 作者, 专利号: 202310520737.5
（ 2 ） 一种选矿过程旋溢粒度预测方法及系统, 发明专利, 2023, 第 1 作者, 专利号: 202310214543.2
（ 3 ） 一种工业过程关键参数长时预测方法, 发明专利, 2022, 第 1 作者, 专利号: 202211615498.3
（ 4 ） 基于因果关系挖掘的工业过程故障根源诊断方法, 发明专利, 2022, 第 3 作者, 专利号: 202211582871.X
（ 5 ） 一种选矿过程关键参数自适应预测方法, 发明专利, 2022, 第 3 作者, 专利号: 202210714516.7
（ 6 ） 一种基于双向自动编码器的并行自动机器学习系统, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN202111339006.8
（ 7 ） 一种海洋温盐预测方法及系统, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN202110435817.1
（ 8 ） 可视化数据分析流程建模方法及系统, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: 202110117765 .3
（ 9 ） 一种工业过程数据脱敏方法, 发明专利, 2020, 第 4 作者, 专利号: CN202011541900.9
（ 10 ） 基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法, 专利授权, 2021, 第 2 作者, 专利号: CN112817291B
（ 11 ） 基于云计算的工业关键应用服务终端化灾备系统及方法, 专利授权, 2019, 第 6 作者, 专利号: CN109962799A
（ 12 ） 基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法, 专利授权, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN109933040B
（ 13 ） 一种基于双聚类填充的协同过滤方法, 发明专利, 2017, 第 3 作者, 专利号: CN106294447A
（ 14 ） 一种基于机器视觉的棒材计数方法, 发明专利, 2016, 第 1 作者, 专利号: CN105718989A
（ 15 ） 基于机器视觉的铝型材表面缺陷实时检测系统, 发明专利, 2015, 第 3 作者, 专利号: CN104458749A
（ 16 ） 基于机器视觉的铝型材表面缺陷检测方法, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN104458748A
（ 17 ） 一种基于机器视觉的铝型材表面缺陷自动检测设备, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN104458750A
（ 18 ） 一种振动加速度传感器齿轮箱测点精度分析与评价方法, 发明专利, 2011, 第 3 作者, 专利号: CN102288286A
（ 19 ） 汽车变速器振动分析试验方法及装置, 发明专利, 2012, 第 3 作者, 专利号: CN102564756A
（ 20 ） 一种汽车变速器振动分析试验装置, 实用新型, 2011, 第 3 作者, 专利号: CN201983916U
（ 21 ） 一种振动加速度传感器弹压机械手控制装置, 实用新型, 2011, 第 4 作者, 专利号: CN201922448U
（ 22 ） 振动加速度传感器弹压机械手控制方法及装置, 发明专利, 2012, 第 4 作者, 专利号: CN102554928A
（ 2 ） 一种选矿过程旋溢粒度预测方法及系统, 发明专利, 2023, 第 1 作者, 专利号: 202310214543.2
（ 3 ） 一种工业过程关键参数长时预测方法, 发明专利, 2022, 第 1 作者, 专利号: 202211615498.3
（ 4 ） 基于因果关系挖掘的工业过程故障根源诊断方法, 发明专利, 2022, 第 3 作者, 专利号: 202211582871.X
（ 5 ） 一种选矿过程关键参数自适应预测方法, 发明专利, 2022, 第 3 作者, 专利号: 202210714516.7
（ 6 ） 一种基于双向自动编码器的并行自动机器学习系统, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN202111339006.8
（ 7 ） 一种海洋温盐预测方法及系统, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN202110435817.1
（ 8 ） 可视化数据分析流程建模方法及系统, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: 202110117765 .3
（ 9 ） 一种工业过程数据脱敏方法, 发明专利, 2020, 第 4 作者, 专利号: CN202011541900.9
（ 10 ） 基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法, 专利授权, 2021, 第 2 作者, 专利号: CN112817291B
（ 11 ） 基于云计算的工业关键应用服务终端化灾备系统及方法, 专利授权, 2019, 第 6 作者, 专利号: CN109962799A
（ 12 ） 基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法, 专利授权, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN109933040B
（ 13 ） 一种基于双聚类填充的协同过滤方法, 发明专利, 2017, 第 3 作者, 专利号: CN106294447A
（ 14 ） 一种基于机器视觉的棒材计数方法, 发明专利, 2016, 第 1 作者, 专利号: CN105718989A
（ 15 ） 基于机器视觉的铝型材表面缺陷实时检测系统, 发明专利, 2015, 第 3 作者, 专利号: CN104458749A
（ 16 ） 基于机器视觉的铝型材表面缺陷检测方法, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN104458748A
（ 17 ） 一种基于机器视觉的铝型材表面缺陷自动检测设备, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN104458750A
（ 18 ） 一种振动加速度传感器齿轮箱测点精度分析与评价方法, 发明专利, 2011, 第 3 作者, 专利号: CN102288286A
（ 19 ） 汽车变速器振动分析试验方法及装置, 发明专利, 2012, 第 3 作者, 专利号: CN102564756A
（ 20 ） 一种汽车变速器振动分析试验装置, 实用新型, 2011, 第 3 作者, 专利号: CN201983916U
（ 21 ） 一种振动加速度传感器弹压机械手控制装置, 实用新型, 2011, 第 4 作者, 专利号: CN201922448U
（ 22 ） 振动加速度传感器弹压机械手控制方法及装置, 发明专利, 2012, 第 4 作者, 专利号: CN102554928A
出版信息
发表论文
[1] Lu, Dong, Zhou, Xiaofeng, Li, Shuai. Spatio-temporal attention-based hybrid deep network for time series prediction of industrial process. APPLIED INTELLIGENCE[J]. 2025, 第 2 作者 通讯作者 55(2): http://dx.doi.org/10.1007/s10489-024-06033-5.
[2] Wu, Mengqing, Zhou, Xiaofeng, Li, Shuai, Shi, Haibo. An Adaptive Continual Learning Method for Nonstationary Industrial Time Series Prediction. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS. 2024, 第 2 作者 通讯作者 http://dx.doi.org/10.1109/TII.2024.3468433.
[3] Lv, Changyao, Zhou, Xiaofeng, Hu, Guoliang, Li, Shuai, Liu, Shurui, Li, Mengchen. Multiscale Temporal-Variable Patches Network for Long-Term Prediction of Industrial Key Parameters. IEEE SENSORS JOURNAL[J]. 2024, 第 2 作者 通讯作者 24(22): 37237-37248, http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2024.3453435.
[4] IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2024, 第 2 作者
[5] Zhan, Fei, Zhou, Xiaofeng, Li, Shuai, Jia, Dongni, Song, Hong. Learning Latent ODEs With Graph RNN for Multi-Channel Time Series Forecasting. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS[J]. 2023, 第 2 作者 通讯作者 30: 1432-1436, http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2023.3320439.
[6] Zhou, Xiaofeng, Zhai, Naiju, Li, Shuai, Shi, Haibo. Time Series Prediction Method of Industrial Process With Limited Data Based on Transfer Learning. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS[J]. 2023, 第 1 作者19(5): 6872-6882, http://dx.doi.org/10.1109/TII.2022.3191980.
[7] 韩忠华, 黎恺嘉, 周晓锋, 王继娜, 孙亮亮. 基于深度学习的柔性流水车间排产优化问题研究. 智能系统学报[J]. 2023, 第 3 作者18(3): 468-478, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110014591.
[8] 李歆, 李显, 李帅, 周晓锋, 金樑. 小样本下基于元学习和网络结构搜索的新模态故障诊断. 控制与决策[J]. 2023, 第 4 作者38(11): 3175-3183, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7111015668.
[9] 贾冬妮, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 史海波. Governing equation discovery based on causal graph for nonlinear dynamic systems. Machine Learning: Science and Technology[J]. 2023, 第 2 作者
[10] Zeng, Pengyu, Hu, Guoliang, Zhou, Xiaofeng, Li, Shuai, Liu, Pengjie. Seformer: a long sequence time-series forecasting model based on binary position encoding and information transfer regularization. APPLIED INTELLIGENCE[J]. 2023, 第 3 作者 通讯作者 53(12): 15747-15771, http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-04263-z.
[11] 詹飞, 周晓锋, 李帅, 贾冬妮, 宋宏. Learning Latent ODEs with Graph RNN for Multi-Channel Time Series Forecastin. IEEE Signal Processing Letters[J]. 2023, 第 2 作者
[12] 夏绍轩, 周晓锋, 史海波, 李帅. Hybrid feature adaptive fusion network for multivariate time series classification with application in AUV fault detection. Ships and Offshore Structures[J]. 2023, 第 2 作者
[13] 翟乃举, 周晓锋, 李帅, 史海波. Soft Sensor Model for Billet Temperature in Multiple Heating Furnaces Based on Transfer Learning. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT[J]. 2023, 第 2 作者
[14] 赵天姿, 金樑, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 朱江. Unsupervised Anomaly Detection Approach Based on Adversarial Memory Autoencoders for Multivariate Time Series. Cmc-Computers Materials & Continua[J]. 2023, 第 3 作者
[15] 潘福成, 殷航, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐, 贾冬妮. 基于自适应网络的球磨机负荷预测方法. 计算机集成制造系统[J]. 2023, 第 3 作者
[16] IEEE Signal Processing Letters. 2023, 第 2 作者
[17] Machine Learning: Science and Technology. 2023, 第 2 作者
[18] 邓绍斌, 朱军, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐. 基于局部策略交互探索的深度确定性策略梯度的工业过程控制方法. 计算机应用[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者
[19] 夏绍轩, 周晓锋, 史海波, 李帅, 徐春晖. A fault diagnosis method with multi-source data fusion based on hierarchical attention for AUV. Ocean Engineering[J]. 2022, 第 2 作者
[20] 赵天姿, 朱江, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐. 基于深度记忆自编码器的时间序列异常检测方法. 计算机应用研究[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者
[21] 李怀翱, 周晓锋, 房灵申, 李帅, 刘舒锐. 基于时空图卷积网络的多变量时间序列预测方法. 计算机应用研究[J]. 2022, 第 2 作者 通讯作者
[22] 刘朋杰, 潘福成, 周晓锋, 李帅, 曾鹏宇, 刘舒锐, 金樑. Dsa-PAML: a parallel automated machine learning system via dual-stacked autoencoder. Neural Computing and Applications[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者 1-22,
[23] 左心怡, 周晓锋, 郭大权, 李帅, 刘舒锐, 徐春晖. Ocean Temperature Prediction Based on Stereo Spatial and Temporal 4-D Convolution Model. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS[J]. 2022, 第 2 作者 通讯作者 19: 1-5,
[24] 曾鹏宇, 胡国良, 周晓锋, 李帅, 刘朋杰. Seformer: A long sequence time-series forecasting model based on binary position encoding and information transfer regularization. Applied Intelligence[J]. 2022, 第 3 作者
[25] 翟乃举, 周晓锋, 李帅, 史海波. 基于迁移学习和知识蒸馏的加热炉温度预测方法. 计算机集成制造系统[J]. 2022, 第 2 作者 通讯作者 28(6): 1860-1869,
[26] Xia, Shaoxuan, Zhou, Xiaofeng, Shi, Haibo, Li, Shuai, Xu, Chunhui. A fault diagnosis method with multi-source data fusion based on hierarchical attention for AUV. OCEAN ENGINEERING[J]. 2022, 第 2 作者 通讯作者 266: http://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.112595.
[27] 曾鹏宇, 胡国良, 周晓锋, 李帅, 刘朋杰, 刘舒锐. Muformer: A long sequence time-series forecasting model based on modified multi-head attention. Knowledge-Based Systems[J]. 2022, 第 3 作者
[28] 李帅, 周晓锋, 史海波. Fault Detection Based on Hierarchical Mode Analysis with ICA-KICA. CCC 2022[J]. 2022, 第 2 作者
[29] 刘朋杰, 潘福成, 周晓锋, 李帅, 金樑. CF-DAML: Distributed automated machine learning based on collaborative filtering. Applied Intelligence[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者 1-25,
[30] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成, 李歆, 张宜弛. Comprehensive monitoring of industrial processes using multivariable characteristics evaluation and subspace decomposition. THE CANADIAN JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING[J]. 2022, 第 2 作者100(8): 1796-1813,
[31] 刘嘉仁, 宋宏, 李帅, 周晓锋, 刘舒锐. 基于TE-DS的半监督化工过程故障诊断方法. 计算机应用研究[J]. 2022, 第 4 作者39(1): 84-89,
[32] Zeng, Pengyu, Hu, Guoliang, Zhou, Xiaofeng, Li, Shuai, Liu, Pengjie, Liu, Shurui. Muformer: A long sequence time-series forecasting model based on modified multi-head attention. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者 254: http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109584.
[33] 李歆, 李显, 李帅, 周晓锋, 金樑. 小样本下基于元学习和网络结构搜索的新模态故障诊断. 控制与决策[J]. 2022, 第 4 作者
[34] 李显, 李歆, 周晓锋, 李帅, 金樑. 基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法. 计算机应用研究[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者 39(3): 807-813,
[35] 周晓锋, 翟乃举, 李帅, 史海波. Time Series Prediction Method of Industrial Process with Limited Data Based on Transfer Learning. IEEE Transactions on Industrial Informatics[J]. 2022, 第 1 作者
[36] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成, 李歆, 张宜弛. Comprehensive monitoring of industrial processes using multivariable characteristics evaluation and subspace decomposition. CANADIAN JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING[J]. 2021, 第 2 作者1-18,
[37] 翟乃举, 周晓锋, 李帅, 史海波. 基于迁移学习和知识蒸馏的加热炉温度预测方法. 计算机集成制造系统[J]. 2021, 第 2 作者1-13,
[38] 夏绍轩, 周晓锋, 史海波, 李帅, 徐春晖. A fault diagnosis method based on attention mechanism with application in Qianlong-2 autonomous underwater vehicle. OCEAN ENGINEERING[J]. 2021, 第 2 作者 通讯作者 233: 1-12,
[39] 郭大权, 杨宗圣, 周晓锋, 李帅, 徐春晖. 基于多块信息提取的AUV资源勘查系统故障检测. 控制与决策[J]. 2021, 第 3 作者36(4): 790-800,
[40] 李帅, 周晓锋, 史海波. Fault Detection using Common and Specific Variable Decomposition for Nonlinear Multimode Process. CAC 2020[J]. 2021, 第 2 作者5052-5056,
[41] 彭慧, 朱雪靖, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐. 基于TVA-TCN的制造过程关键参数多步预测方法. 控制与决策[J]. 2021, 第 3 作者 通讯作者 1-7,
[42] 李帅, 周晓锋, 史海波, 潘福成. Dynamic Non-Gaussian hybrid serial modeling for industrial process monitoring. CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS[J]. 2021, 第 2 作者216: 1-15,
[43] 阳少杰, 里鹏, 李帅, 周晓锋. 基于多尺度时间卷积网络的多模态过程故障诊断方法. 计算机应用与软件[J]. 2021, 第 4 作者
[44] Zhai, Naiju, Zhou, Xiaofeng. Temperature Prediction of Heating Furnace Based on Deep Transfer Learning. SENSORS[J]. 2020, 第 2 作者 通讯作者 20(17): https://doaj.org/article/586f535047bd4daa940f0a99ee7cc869.
[45] 魏世超, 李歆, 宋沛荫, 周晓锋, 张宜弛, 李帅. A visualization recommendation approach based on machine learning. 2020 10th International Workshop on Computer Science and Engineering, WCSE 2020. 2020, 第 4 作者
[46] 魏世超, 李歆, 张宜弛, 周晓锋, 李帅. 基于E-t-SNE的混合属性数据降维可视化方法. 计算机工程与应用[J]. 2020, 第 4 作者56(6): 66-72,
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[50] 姜智涵, 朱军, 周晓锋, 李帅. 基于信息熵的混合属性数据谱聚类算法. 计算机应用研究[J]. 2018, 第 3 作者36(8): 2256-2260,
[51] 吴阳, 刘振华, 周晓锋, 张宜弛. 基于纹理特征和SVM分类器的铝铸件类型识别. 计算机系统应用[J]. 2018, 第 3 作者27(8): 281-285, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=676046465.
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科研活动
科研项目
（ 1 ） 某一体化集成系统项目-海环境认知, 负责人, 境内委托项目, 2022-06--2027-12
（ 2 ） 云制造模式下工厂智能动态生产优化系统, 负责人, 地方任务, 2020-01--2023-12
（ 3 ） 蛟龙号运维系统功能模块构建与应用保障, 负责人, 国家任务, 2019-01--2022-07
（ 4 ） AUV故障检测系统研发, 负责人, 国家任务, 2017-07--2020-06
（ 5 ） 面向碳减排要求的系统风险评估, 参与, 国家任务, 2016-12--2020-12
（ 6 ） 大数据的分析与应用, 参与, 中国科学院计划, 2015-10--2018-12
（ 7 ） 数字化车间关键共性技术研究, 参与, 地方任务, 2015-10--2018-06
（ 2 ） 云制造模式下工厂智能动态生产优化系统, 负责人, 地方任务, 2020-01--2023-12
（ 3 ） 蛟龙号运维系统功能模块构建与应用保障, 负责人, 国家任务, 2019-01--2022-07
（ 4 ） AUV故障检测系统研发, 负责人, 国家任务, 2017-07--2020-06
（ 5 ） 面向碳减排要求的系统风险评估, 参与, 国家任务, 2016-12--2020-12
（ 6 ） 大数据的分析与应用, 参与, 中国科学院计划, 2015-10--2018-12
（ 7 ） 数字化车间关键共性技术研究, 参与, 地方任务, 2015-10--2018-06
指导学生
已指导学生
章永来 博士研究生 080202-机械电子工程
陈勇 硕士研究生 080201-机械制造及其自动化
李怀翱 硕士研究生 081203-计算机应用技术
翟乃举 博士研究生 080201-机械制造及其自动化
夏绍轩 博士研究生 080201-机械制造及其自动化
鲁東 硕士研究生 085400-电子信息
现指导学生
贾冬妮 博士研究生 080201-机械制造及其自动化
刘舒锐 博士研究生 080201-机械制造及其自动化
王旭昀 硕士研究生 085400-电子信息
吴义博 硕士研究生 085400-电子信息
李霖智 硕士研究生 085400-电子信息
周星雨 硕士研究生 085400-电子信息
于正浩 硕士研究生 085400-电子信息
陈奕好 硕士研究生 085500-机械
邵鑫喆 硕士研究生 085400-电子信息
吕长垚 硕士研究生 085400-电子信息
张懿文 硕士研究生 085400-电子信息
龙晋仪 硕士研究生 085400-电子信息
陈文辉 硕士研究生 085400-电子信息