姓名:杨根科
出生年月:1963年12月29日
所在系所及现任岗位:上海交通大学自动化系,正教授
任现职起始时间:2002年9月
岗位:长聘正教授(2018年7月~)
上海交通大学宁波人工智能研究院执行院长(2018年12月~)
社会兼职:
曾任上海交通大学研究生院副院长。负责培养过程质量管理和课程建设等;
曾任全国《控制工程》专业学位指导组副组长等。制定全国本学科学位标准文件等;
上海市微电脑应用协会副理事长。促进计算机技术应用推广和科普。
一、教学概括:
1. 主编国家级规划教材:
主编“微型计算机控制技术”普通高等教育“十一五”国家级规划教材;
2. 教学情况与荣誉:
近三年来每年主讲研究生“运筹学(含最优化方法)”等3门课程;
从2004年以来一直主讲本科生“计算机控制技术”专业基础课程;
“计算机控制技术”课程在2005年成功申报获批“上海市精品课程”,本人一直是课程建设负责人;
本人获2006~2007年度最受学生欢迎教师提名奖(共10名);
评教优。
3. 教学成果奖:
2009年获得国家级教学成果奖二等奖(排名第6);
2013年获得上海市教学成果奖一等奖一项(排名第8),二等奖一项(排名第5)
2018年获得上海交通大学教学成果奖特等奖一项(排名第6)
2018年获得上海交通大学教学成果奖二等奖一项(排名第1)
4. 研究生培养概况:
2002年以来共66名硕士生和10名博士生,其中在读6位硕士和6位博士。
二、科研概括:
1. 研究方向与特色:
主要从事离散事件系统和混合系统的控制、调度和算法分析。
1)提出了机器生命周期指标变化下制造问题。系统性地开展炼铁,炼钢连铸以及热轧生产中科学问题与技术问题,参加自然基金重大项目“大型高炉高性能运行控制方法及实现技术”子任务“多目标智能优化协调运行控制方法”。较早提出了“机器生命周期指标变化下制造问题的协调控制与优化”科学问题,在2005年就获得自然基金资助,并且为上海宝钢/霍尼韦尔等合作企业开发了机器状态相关的生产调度系统,取得应用验证。
2)研究机器生命周期内状态指标估计问题。系统性地研究漂移晶圆制造过程的R2R控制与分析。在晶圆制造过程的不同工艺中,例如化学机械研磨工艺、光刻工艺等,由于工艺配方与质量特征之间通常存在复杂的迁移效应;由于制造设备零部件的老化或磨损、更换或定期维护,导致多种类型的扰动,以及存在测量时延。需要估计偏移、漂移以及其它未知因素形成的随机扰动等。在这个方向发表系列IEEE等刊物论文,并且吸引韩国三星主动联系给与科研合作项目,并派专家来交大访问一年。
3)围绕舰船电力系统综合能量管理问题,与中船重工相关单位合作,研究电网快速重构问题,其科学问题 “综合电力系统的多尺度建模与可靠控制” 获得上海市自然科学基金支持,其技术方案与方法已经体现在"中船重工***船舶电站监控与配电系统仿真平台"等常年运行系统中。
最近围绕智能制造,将继续开拓知识驱动的系统建模与行为推理方法研究。
2. 重要课题:
主持科技部重点专项研究计划课题一项(2017YFA0700602)(另外主持自然基金重点项目课题的子课题一项,并参与自然基金重点项目一项).
主持三个国家自然科学基金面上项目(61074151,60574063,60174009)(另外参与自然科学基金2项;主持上海市自然科学基金1项,主持上海市教委重点项目1项)
3. 代表论文:
2010年以来以本人博士生和硕士生发表SCI/EI期刊论文,和EI刊物或会议论文共50多篇;
近五年本人培养博士生为第一作者,发表国际重要期刊代表论文5篇。
[1] Qingsong Gong, Genke Yang, Changchun Pan and Yuwang Chen. Performance analysis of single EWMA controller subject to metrology delay under dynamic models, IISE Transactions, 2018, 50(2): 88-98
[2] Q Gong, G Yang, C Pan, Y Chen, M Lee, Performance Analysis of Double EWMA Controller Under Dynamic Models With Drift,IEEE Transactions on Components Packaging & Manufacturing Technology[J], 2017 , 7(5):806-814
[3] Gong Q S, Yang G K, Pan C C, et al. Stability and Control Performance Analysis of Double EWMA Controller With Metrology Delay[J]. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 2016, 29(1): 9-16.
[4] Chen Y, Chen Y W#, Xu X B, Yang G K. A data-driven approximate causal inference model using the evidential reasoning rule[J]. Knowledge-Based Systems, 2015, 88: 264-272.
[5] Bai, Jie, Yang, Gen-Ke, Chen, Yu-Wang, Hu, Li-Sheng,Pan, Chang-Chun, 2013,A model induced max-min ant colony optimization for asymmetric traveling salesman problem, APPLIED SOFT COMPUTING, 13(3), pp 1365-1375, 2013/3 ,SCI