于建波的职业是什么？
于建波，博士，男，出生于浙江慈溪，1978。2009年获上海交通大学机械工程与工业工程博士学位。现为同济大学工业工程研究所教授、博士生导师。研究领域包括设备的智能预诊断维护与可靠性、复杂制造过程的质量控制、机器学习和生产系统设计的优化。主持国家自然科学基金面上项目1项、上海市教委创新基金、上海航天科技创新基金、慈溪创新创业项目、企业委托项目多个；完成了国家自然科学基金(青年基金)、教育部博士点基金、国家重点实验室开放基金、上海有情项目、企业委托的多个项目。作为主要完成人参与了多项国家自然科学基金、科技部支持项目、企业委托项目，以及1项美国自然科学基金项目和2项美国知名企业委托项目。他是《先进机械工程》(SCI)、《中国工程杂志》和《先进制造研究杂志》等国际期刊的编辑委员会成员。受邀担任近30种国际期刊的审稿人，包括《Ieee Transactional Sonindustrial Electronics》、《journal of manufacturing science and Engineering-TransactionSoftheaASME》、《IEEETransactionSonnerGyconversion》、《Ieeetransactionson信息学》、《IEEETransactionsonCIRCUITS-II》、《ieeetransactionalsonneurular Network》、《IEEETransactional Sonneural和测量》、《机械系统与信号处理》等。
中文名:于建波
Mbth:简博宇
国籍:中国。
民族:汉族
出生地:浙江慈溪
出生日期:1978
职业:教师，研究员
毕业院校:上海交通大学
信仰:* *唯物主义
主要成果:2015中国高被引学者工业与制造工程部排名第八。
代表作品:基于统计学习的方法制定制造过程控制
主要成就
在设备的智能诊断、维护和可靠性、复杂制造过程的质量控制、机器学习、生产系统设计优化等研究领域。，申请国家专利4项(授权1)，发表英文章节1篇(负责章节11)，在国内外学术期刊发表学术论文近40篇(其中著名IEEE/ASMETrans系列期刊长文6篇)。其中，作为第一作者(或通讯作者)在SCI源期刊发表论文26篇，发表的学术论文被国内外同行引用近570次(其中SCI期刊引用250次)，单篇最高引用超过85次。在爱思唯尔2015出版的《中国工业与制造业被引用最多学者》中，他被选为第八名。聘请或出版的重要国际期刊有:《工业电子学学报》、《半导体制造学报》、《仪器测量学报》、《制造科学与工程学报》、《机械系统与信号处理》、《过程控制学报》、《应用软件处理》、《计算机工业》等。
代表性论文
简博宇，processmonitoringthroughmanifold regulatory-based gmwith global/local information，JournalofProcessControl，45，84-99，Sep.2016 .
JianboYu，machineryfaultdiagnosisingjointglobalandlocal/nonlocaldiscriminantanalysis withselectveensemblearning，JournalofSoundandVibration，382 . 11 . 2065 438+06，340-356。
JianboYu，AdaptiveHiddenMarkovmodel-basedonlinelearningframework隐忍故障检测和性能降级监控，机械系统和信号处理，83，2017，149.162。
简博宇，鲁小雷，wafermapdefectdetectionandrecognitionusingjointlocalandnoncallineardiscriminant analysis，ieeetransactionsonsemiconductor manufacturing，29(1)，00.33-43，2016年2月。
简博宇，基于贝叶斯推理的机器健康预测和高阶粒子滤波框架，声学与振动杂志，358(8)，第97-110页，2015年12月。
JianboYu,《锂-离子电池的健康状态监测和预测》, IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement，64(11)，2015，第2937-2949页。
JianboYu，healthdegradiationdetectionandmonitoringflithium-ionbatterybasedonactivelearningmethod，IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement，第63卷，第7期，2014，第1709-1721页。
JianboYu，anolinearprobabilisticsmethodncontributionanalysis for machine condition monitoring，mechanicalsystemandsignal processing，37(1-2)，2013，第293-314页。
JianboYu，localandnonlocalpreservingprojectionforingdefectclassificationandperformanceassessment，ieeetransactionsonindustrialectronics，第59卷，第5期，2012，第2363-2376页。
JianboYu，healthconmonitoringofmachinesbasedoniddenmarkovmodelandcontributionanalysis，IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement，vol.61，第8期，2012，2200-2211。
JianboYu，semiconductor manufacturing processmonitoringsinggaussianmixturemodelandbayesianmethodwithlocalandnonlocalinformation，ieeetransactionsonsemiconductor manufacturing，第25卷，第3期，2012，第480-493页。
JianboYu，machinetoolconditionmonitoringbasedonadaptivegaussianmixturemodel，journal of manufacturingscienceandengengineering-TransactionsoftheASME，第134卷，第3，2012期，第031004页-(1-13页)。
简博宇，localandglobalprincipalcomponentalanalysisforprocessmonitoring，JournalofProcessControl，第22卷，第7期，2012，第1358-1373页。
简博宇，Gaussianmixturemodels-based controlcharttpatternrecognition，国际期刊生产研究，第50卷，第23期，2012，第6746-6762页。
简博宇，faultdetectionusingprincipalcomponentsbasedgaussianmixturemodelforsemiconductor manufacturing processes，ieeetransactionsonsemiconductor manufacturing，第24卷，第3期，2011，第432-444页。
简博宇，bearing performancedegradationassessmentusinglocalitypervingprojectionsandgaussianmixturemodels，mechanicalsystemandsignal processing，第25卷，第7期，2011，2573-2588。
JianboYu，Ahybridfeatureselectionschemeandself-organizingmapmodelformachinehealth assessment，AppliedSoftComputing，vol.11，no.5，2011，pp.4041-4054。
简博宇，bearing performancedegradationassessmentusinglocalitympreservingprojects，ExpertSystemswithApplications，第38卷，第6期，2011，第7440-7450页。
JianboYu，onlinetoolwearpredictioninddrillingoperations usingselectiveleartificialneuralnetworkensemblemodel，NeuralComputing & amp《应用》,第20卷，第4号，2011，第473-485页。
简博宇，刘梅芳，吴昊，基于本地保护项目的featureselectionandgaussianmixturemodelformachinehealth assessment，proceedings of institutionofmechanicalengeriness，PartC，journal of mechanicalengeringscience，2011，vol.225，no . 7 PP . 1703-1717。
基于模型的认知系统，计算机与工程；工业工程，第61卷，第3期，2011，第881-890页。
刘建平剑波鱼。lrprobcontrolchartbasedonlogisticregressionformonitoringmeanshiftsofautedmanufacturingprocesses，international journalofproductionresearch，第49卷，第8期，2011，第2301-2326页。
JianboYu，hiddenmarkovmodelscombininglocalandglobalinformonlinearandmultimodalprocessmonitoring，JournalofProcessControl，第20卷，第3期，2010，第344-359页。
JianboYu，ShijingWang，usingumquantizationerrorchart for the monitoringofprocessstates in multi variate manufacturing processes，Computers & amp《工业工程》，第57卷，2009年第4期，第1300-1312页。
剑波鱼，李凤溪。基于Aneuralnetworkensemble的在线监测和诊断模型失控信号多变量制造过程。专家系统与应用，第36卷，第1号，2009年，第909-921页。
周晓军枫溪剑波鱼。智能监控和诊断制造过程使用集成应用程序，计算机工业，第59卷，第5期，2008年，第489-501页。
剑波鱼，李凤溪。AHybridLearning-based modelforon-line monitoring and diagnosis失控信号多变量过程，国际期刊生产研究，第47卷，第15期，2009年，第4077_4108页。
周晓军枫溪剑波鱼。识别失控信号的来源，人工智能工程应用，第22卷，第1，2009页，第141-152页。
剑波鱼，李凤溪。在制造过程中使用UsingMQEChartBasedonSelf自组织映射(SOM)神经网络监控控制信号。《国际期刊生产研究》，第46卷，第21号，2008年，第5907-5933页。
简博宇，王世进，李凤喜。evolvingartificialneural networks usinganimprovedpsoanddpso .神经计算，第71卷，第4-6期，2008年，第1054-1060页。(大多数cited神经计算文章)
王世进枫溪剑波鱼。animprovedparticlesswarm optimizationforevolvedforwardfartificial neural networks . NeuralProcessingLetters，第26卷，第3期，2007，217-231。
剑波鱼，李凤溪。intelligent monitoring and diagnosifsmanufacturing processingusinganiintegratedaphoffneural networkensembleandgeneticalgorithm . international journa lof computerapplicationsintechnology，第33卷，第2/3期，2008年，第109_119页。
王世进，JianboYu，EdzelLapira，JayLee，amodifiedsupportvectordatadescriptionbasednoveltydetectionapprochforminerycomponents，应用软件计算，第13卷，第2期，2013，第1193_1205页。
BinWuandJianboYu。aneralnetworkensemblemodel for online monitoringofprocessmeanandvarianceshiftsincorrelated processes，ExpertSystemswithApplications，第37卷，第6期，2010，第4058-4065页
ShijinWangandJianboYu，aneffectiveheuristicforflexible job-shop scheduling problemswithmainingactivities，Computers & amp工业工程，第59卷，第3期，2065年10月438+00，第436-447页。
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