教师名录
李勇祥 副教授
所在系所工业工程与管理系
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通讯地址2297登录入口闵行校区龙斌楼541
电子邮件yongxiangli@sjtu.edu.cn
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教育背景
2015.09-2019.05 香港城市大学 数据科学学院 哲学博士 导师: Kwok-Leung Tsui (徐国良) Qiang Zhou (周强) 2006.09-2010.06 汕头大学 理学院数学系 理学学士 -
工作经历
2023.01- 2297登录入口 工业工程与管理系 副教授 2019.09-2022.12 2297登录入口 工业工程与管理系 助理教授 2013.08-2015.08 香港城市大学 系统工程与工程管理系 研究助理 2011.03-2013.06 光启高等理工研究院 超材料技术国家重点实验室 研究助理/工程师 -
研究方向
李勇祥博士围绕大规模复杂系统的质量与可靠性等风险评估理论，研究大数据与工程机理联合驱动的复杂系统不确定性分析与量化。研究方向主要包括试验设计与分析、统计与机器学习，统计质量控制、统计信号处理等数据科学方法与大数据技术。 -
科研项目
主持项目：
1）国家自然科学基金委青年科学基金项目72101147：基于多源异构数据多模态融合的复杂制造过程统计监测与智能诊断（30万元）
2）上海市浦江人才计划项目21PJ1405500：基于多源异构传感的非恒定工况设备早期故障统计监测与智能诊断研究（30万元）
3）上海市科技创新行动计划-自然科学基金面上项目22ZR1431200：基于分布式数据融合的大规模代理模型研究（20万元）
4）企业横向项目：无人机系统健康管理: 故障诊断与处理方案设计（10万元）
参与项目：
1）General Research Fund (Hong Kong) 11272216：Statistical Monitoring of Multivariate Quality Profiles Using Correlated Gaussian Processes（676,000 HKD）
2）Research Grants Council Project Theme-based Research Scheme (Hong Kong) T32-101/12-R: Safety, Reliability, and Disruption Management of High Speed Rail and Metro Systems（40,840,000 HKD）
3）国家自然科学基金委青年科学基金项目11301441：针对具有复杂特性计算机模型的试验设计 （22万元）
4）国家自然科学基金委面上项目72072114：复杂数据环境下大规模风力发电场的功率预测、状态监控和故障诊断（48万元）
5）国家自然科学基金委面上项目72171003：基于产品质量与设备状态联合建模的复杂制造系统监测与维护研究（48万元）
6）国家重点研发计划项目2022YFF0605700：国产高端数控机床智能组线与可靠性技术标准研究及应用 -
代表性论文专著
李勇祥博士围绕大规模复杂系统的质量与可靠性等风险评估理论，研究大数据与工程机理联合驱动的复杂系统不确定性分析与量化。研究方向主要包括试验设计与分析、统计与机器学习、统计质量控制、统计信号处理等数据科学方法与大数据技术。
14) Yongxiang LI, Yunji ZHANG, Jianguo WU*, Min XIE. (2024). Regularized Periodic Gaussian Process for Nonparametric Sparse Feature Extraction from Noisy Periodic Signals. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. Accepted.
13) Wei FAN, Fan JIANG, Yongxiang LI*, Zhike PENG. (2024). A Hankel Matrix-based Multivariate Control Chart with Shrinkage Estimator for Condition Monitoring of Rolling Bearings. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. Accepted.
12) Yongxiang LI, Qiang ZHOU*, Wei JIANG, Kwok-Leung TSUI. (2024). Optimal Composite Likelihood Estimation and Prediction for Distributed Gaussian Process Modeling. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 46(2), 1134-1147.
11) Ruixian LI, Jianguo WU, Yongxiang LI*, Yao CHENG. (2024). PeriodNet: Noise-Robust Fault Diagnosis Method under Varying Speed Conditions. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Accepted. DOI: 10.1109/TNNLS.2023.3274290
10) Yongxiang LI, Yunji ZHANG, Qian XIAO, Jianguo WU*. (2023). Quasi-Periodic Gaussian Process Modeling of Pseudo-Periodic Signals. IEEE Transactions on Signal Processing. 71, 3548-3561
9) Yushuai CHE, Yan MA, Yongxiang LI, and Linhan OUYANG*. (2023). A Novel Active-learning Kriging Reliability Analysis Method based on Parallelized Sampling Considering Budget Allocation. IEEE Transactions on Reliability. 73(1), 589-601
8) Yongxiang LI, Yuting Pu, Qian XIAO*, Changming CHENG. (2023). A Scalable Gaussian Process for Large-Scale Periodic Data. Technometrics. 65(3), 363–374.
7) Wei FAN, Zhenqiang CHEN, Yongxiang LI*, Feng ZHU, Min XIE. (2023). A Reinforced Noise Resistant Correction Method for Bearing Condition Monitoring. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 20(2), 995-1006.
6) Yongxiang LI, Yuting Pu, Wei FAN*, Jianguo WU. (2023). Constraint Linear Model for Period Estimation and Sparse Feature Extraction Based on Iterative Likelihood Ratio Test. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 70(4), 4196-4205.
5) Ruiyu XU, Jianguo WU*, Xiaowei YUE, Yongxiang LI. (2023). Online Structural Change-point Detection of High-dimensional Streaming Data via Dynamic Sparse Subspace Learning. Technometrics. 65(1), 19-32.
4) Mithun GHOSH, Yongxiang LI, Qiang ZHOU*, Li ZENG, Zijun ZHANG. (2021). Modeling Multivariate Profiles Using Gaussian Process-Controlled B-Splines. IISE Transactions. 53(7), 787-798.
3) Wei FAN, Yongxiang LI*, Kwok-Leung TSUI, Qiang ZHOU. (2018). A Noise Resistant Correlation Method for Period Detection of Noisy Signals. IEEE Transactions on Signal Processing. 66(10) 2700-2710.
2) Yongxiang LI, Qiang ZHOU*, Xiaohu HUANG, Li ZENG. (2018). Pairwise Estimation of Multivariate Gaussian Process Models with Replicated Observations: Application to Multivariate Profile Monitoring. Technometrics. 60(1), 70-78.
1) Yongxiang LI, Qiang ZHOU*. (2016). Pairwise Meta-Modeling of Multivariate Output Computer Models Using Nonseparable Covariance Function. Technometrics. 58(4), 483-494. -
教学工作
2019年-2020年春季学期 工程统计学 本科生，48课时，3学分 2019年-2020年春季学期 工程统计学 本科生，48课时，3学分 2021年-2022年春季学期 工程统计学 本科生，48课时，3学分 2022年-2023年秋季学期 工业工程综合实验 本科生，32课时，2学分 2022年-2023年春季学期 工程统计学 本科生，48课时，3学分 -
学术兼职
[4] INFORMS Journal on Data Science，Associate Editor
[3] 国际运筹与管理科学学会(INFORMS)，会员
[2] 国际工业与系统工程学会(IISE)，会员
[1] 国际电气和电子工程师学会(IEEE)，会员 -
荣誉奖励
1) 2020 全国工业工程应用案例大赛, 全国二等奖（指导老师）
2) 2021 上海市浦江人才计划A类
3) 2021 高教社杯全国大学生数学建模竞赛, 上海市一等奖（指导老师）
4) 2021 高教社杯全国大学生数学建模竞赛, 全国二等奖（指导老师）
5) 2022 2297登录入口优秀硕士学位论文（指导教师）
6) 2022 2297登录入口优秀硕士毕业生（指导教师）
7) 2023 2297登录入口教学成果一等奖（排5）
