导 师 姓 名
宋旭东

学科、专业领域
计算机科学与技术
职称、学术职衔
教  授
最高学位及单位
博士,大连理工大学
联 系 电 话
电 子 邮 箱
办 公 地 址
辽宁省大连市旅顺口经济开发区兴发路216号 大连交通大学 计算机与通信工程学院
邮编:116052
研 究 方 向
1.人工智能;2.大数据技术;3.故障预测与健康管理
学习及工作经历
2021.08-
2012.07-2021.07
2001.07-2012.06
1994.07-2001.06
2014.01-2015.01
2002.06-2010.06
大连交通大学
大连交通大学
大连交通大学
大连铁道学院
美国伍斯特理工学院
大连理工大学
计算机与通信工程学院
软件学院
电气信息学院
计算机系
计算机工程系
电信学院计算机系
教  授
教  授
副教授
助教、讲师
国家公派访问学者
博士研究生
承担科研项目情况
主要从事:人工智能、大数据技术、故障预测与健康管理等方面的研究工作,具有深厚的理论基础及较为丰富的科研经验。发表科研学术论文100多篇,出版教材专著10多部,主持或参加过40多项科研项目。研究成果获国家发明专利2项,软件登记注册17项。
(1) 国家自然科学基金,“智能钻削测温刀具及其智慧切削的理论与技术”,2022.1-2025.12,第二参加人.
(2) 辽宁省科技厅计划项目, 面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障诊断与寿命预测智能方法研究, 2022-07 至 2025-06,负责人
(3) 辽宁省交通运输厅计划, 202317, 数字驱动的交通领域车载电路板故障诊断平台研究, 2023-09 至 2025-05, ,第二参加人
(4) 辽宁省科协, 《面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障智能诊断方法》专著出版资助项目, 2022-11 至 2024-11, 负责人
(5) 辽宁省教育厅, 多学科交叉学术型研究生培养体系研究与实践-以计算机科学与技术同电气工程和机械工程交叉为例, 2022-07 至 2024-06, 负责人
(6) 大连交通大学, 研究生教育质量提升项目,《大数据技术基础》修订, 2021-10 至 2023-10, 负责人
(7) 中车大连电力牵引研发中心有限公司,动车组运维检修平台升级维护,2022-04 至 2023-06,参与
(8) 辽宁省自然科学基金,“基于特征相关选择和量子计算的系泊作业状态预测方法研究” ,2019.4-2021.4,负责人
(9) 辽宁省自然科学基金,“大数据环境下分析和挖掘尿毒症患者血液净化诊疗规律的智能技术研究”,2016.5-2018.5,负责人
申请专利情况
发明专利,“开敞式码头系泊船姿态预测方法及系统”,专利号:ZL 2016 1 0183548.3,授权公告日:2017.8.1
发明专利,“一种开敞式码头系泊智能手持终端系统及控制方法”,专利号:201810432674.7,授权公告日:2021.11.12
近五年发表论文、著作情况
(1) 宋旭东 ; 面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障智能诊断方法, 清华大学出版社,2023.9 (学术专著)
(2) Xudong Song; Qi Zhang; Rui Sun; et al ; A Hybrid Deep Learning Prediction Method of Remaining Useful Life for Rolling Bearings Using Multiscale Stacking Deep Residual Shrinkage Network, International Journal of Intelligent Systems, 2023, 2023 (期刊论文,SCI/EI收录)
(3) Xudong Song; Dajie Zhu; Pan Liang; et al ; A new bearing fault diagnosis method using elastic net transfer learning and LSTM, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2021, 40: 12361-12369 (期刊论文,SCI/EI收录)
(4) Xudong Song; Yuyang Cong; Yifan Song; et al ; A bearing fault diagnosis model based on CNN with wide convolution kernels, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2021, 1-16 (期刊论文,SCI/EI收录)
(5) Xudong Song; Jialiang Sun; Changxian Li, et al ; An entire life-cycle rolling bearing remaining useful life prediction method using new degradation feature evaluation indicators, Journal of Process Mechanical Engineering, 2024 (期刊论文,SCI/EI收录)
获奖及个人荣誉
辽宁省优秀硕士论文指导教师
辽宁省优秀青年骨干教师
大连市IT优秀教师
社会兼职情况
教育部学位与研究生教育评估评审专家
教育部科研基金和科技奖励评审专家
辽宁省科技奖励评审专家
指导研究生情况
已指导毕业研究生人数
硕士:64
正在指导研究生人数
硕士:30
所指导研究生获奖情况
辽宁省优秀学位论文,大连市优秀毕业生,研究生国家奖学金
承担研究生课程名称
大数据技术,故障预测与健康管理