设为首页 | 加入收藏夹 | ENGLISH  

 
博士生导师
 高忠科 教授
 
点击可看照片大图  
  个人资料  
    男 ,1982年生。
电子邮件:zhongkegao@tju.edu.cn
通信地址:天津大学电气与自动化工程学院,邮编:300072
专业学科:控制科学与工程
 
  主要经历  
    教育及工作经历:
(1) 2016.07-至今 天津大学电气自动化与信息工程学院,教授,博士生导师;
(2) 2013.07-2016.06 天津大学电气与自动化工程学院,副教授,博士生导师(2016.04);
(3) 2010.09-2013.06 天津大学电气与自动化工程学院,讲师;
(4) 2007年和2010年获天津大学工学硕士学位和博士学位;
(5) 2009年至2010年于美国亚利桑那州立大学博士联合培养一年,美方导师为美国总统奖得主、APS Fellow、来颖诚教授;
(6) 2013年作为德国洪堡大学访问学者赴欧洲科学院Jürgen Kurths院士研究组访问研究;
(7) 2015年作为访问教授赴香港城市大学陈关荣院士(IEEE Fellow,欧洲科学院院士)研究组访问研究;
(8) 2016年作为访问教授赴新加坡国立大学访问研究。

学术兼职:
(1) 担任Springer旗下国际学术期刊Neural Processing Letters (SCI,影响因子1.747) 编委 (Associate Editor);
(2) 担任Nature旗下国际学术期刊Scientific Reports (SCI,影响因子5.228) 编委;
(3) 担任IEEE旗下国际学术期刊IEEE Access (SCI,影响因子3.244) 编委 (Associate Editor);
(4) 担任英国皇家学会旗下国际学术期刊Royal Society Open Science (SCI,影响因子2.243)编委 (Associate Editor);
(5) 担任中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员;
(6) 担任中国工业与应用数学学会复杂网络与复杂系统专委会委员;
(7) 担任中国自动化学会能源互联网专委会委员;
(8) 担任中国自动化学会青年工作委员会委员;
(9) 担任国家自然科学基金项目同行通讯评议专家(信息学部自动化处);
(10) 担任第十届、十一届和十二届中国复杂网络会议程序委员会委员;
(11) 担任第十六届和第十七届美国IEEE HASE会议程序委员会委员。

 
  研究方向  
    主要研究方向为复杂网络多源信息融合理论、大数据分析、深度学习、多相流检测与新型传感器技术、智能穿戴、脑认知与脑网络、脑机融合与意念控制、机器学习与智能决策,已在Scientific Reports、Chemical Engineering Journal、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Physical Review E、Europhysics Letters、Experimental Thermal and Fluid Science、Nonlinear Analysis-Real World Applications、Physics Letters A、International Journal of Neural Systems等国际期刊上发表SCI检索论文75篇,其中第一/通讯作者SCI论文43篇,7 篇第一作者论文入选“ESI全球 Top 1% 高被引论文”, 5 篇第一作者论文入选“ESI全球 Top 0.1% 热点论文”,2 篇第一作者论文分别入选SCI一区期刊Nonlinear Analysis-Real World Applications和SCI三区期刊Experimental Thermal and Fluid Science的 Most Cited Articles,1 篇第一作者论文入选物理类著名SCI期刊Europhysics Letters的 Highlights of 2015,论文SCI引用1000余次,Google-Scholar引用1300余次。在德国Springer出版社出版英文学术专著一部;作为第一发明人,申请国家发明专利18项,其中6项国家发明专利已授权,12项受理中。研究成果被来自美国、英国、德国、加拿大、意大利、瑞士、日本等十余个国家的数百位著名学者在Physical Review Letters等国际权威期刊上正面引用和评价,其中包括欧洲科学院J.Kurths院士,加拿大皇家科学院R.Young院士,印度科学院与工程院P.K.Das院士,美国国家工程院院士、ASM Fellow、SAE Fellow、MIT麻省理工学院C. L. Magee院士,ASME Fellow, AAAS Fellow 美国密苏里大学Yuwen Zhang教授,ASME Fellow美国佐治亚理工学院S.Garimella教授,英国剑桥大学C.Mascolo教授,AAAS Fellow 苏黎世联邦理工学院D. Sornette教授等和多位IEEE Fellow。  
  著作  
    在德国斯普林格(Springer)出版社出版英文学术专著一部《Nonlinear Analysis of Gas-Water/Oil-water Two-Phase Flow in Complex Networks》,出版日期:2014年1月。

英文学术专著:
Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, Wen-Xu Wang, 《Nonlinear Analysis of Gas-Water/ Oil-water Two-Phase Flow in Complex Networks》, Springer, Berlin, Germany, 2014, ISBN: 978-3-642-38372-4.

Springer网站链接:
http://www.springer.com/materials/mechanics/book/978-3-642-38372-4
 
  代表论文  
    (1) Zhongke Gao, Yuxuan Yang, Lusheng Zhai, Ningde Jin, Guanrong Chen, A four-sector conductance method for measuring and characterizing low-velocity oil-water two-phase flows, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2016, 65(7): 1690-1697(SCI, IF=1.808)入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文,入选ESI全球 TOP 0.1% 热点论文

(2) Zhong-Ke Gao, Qing Cai, Yu-Xuan Yang, Wei-Dong Dang, Shan-Shan Zhang, Multiscale limited penetrable horizontal visibility graph for analyzing nonlinear time series, Scientific Reports, 2016, 6: 35622 (SCI, IF=5.228)入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文,入选ESI全球 TOP 0.1% 热点论文

(3) Zhong-Ke Gao, Peng-Cheng Fang, Mei-Shuang Ding, Ning-De Jin, Multivariate weighted complex network analysis for characterizing nonlinear dynamic behavior in two-phase flow, Experimental Thermal and Fluid Science, 2015, 60: 157-164(SCI, IF=2.128)入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文,入选ESI全球 TOP 0.1% 热点论文,入选Experimental Thermal and Fluid Science期刊 Most Cited Articles,排名第一

(4) Zhong-Ke Gao, Yu-Xuan Yang, Lu-Sheng Zhai, Mei-Shuang Ding, Ning-De Jin, Characterizing slug to churn flow transition by using multivariate pseudo Wigner distribution and multivariate multiscale entropy, Chemical Engineering Journal, 2016,291:74-81 (SCI, IF=5.31)入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文,入选ESI全球 TOP 0.1% 热点论文

(5) Zhong-Ke Gao, Yu-Xuan Yang, Peng-Cheng Fang, Ning-De Jin, Cheng-Yi Xia, Li-Dan Hu, Multi-frequency complex network from time series for uncovering oil-water flow structure, Scientific Reports, 2015, 5: 8222(SCI, IF=5.228)入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文,入选ESI全球 TOP 0.1% 热点论文

(6) Zhong-Ke Gao, Yu-Xuan Yang, et al., Multiscale complex network for analyzing experimental multivariate time series, Europhysics Letters, 2015, 109: 30005(SCI, IF=2.269)入选Europhysics Letters期刊 Highlights of 2015,入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文

(7) Zhong-Ke Gao and Ning-De Jin, A directed weighted complex network for characterizing chaotic dynamics from time series, Nonlinear Analysis-Real World Applications, 2012, 13(2): 947-952(SCI, IF=2.519)入选ESI全球 TOP 1% 高被引论文,入选Nonlinear Analysis-Real World Applications期刊 Most Cited Articles,排名第三

(8) Zhong-Ke Gao, Wei-Dong Dang, Yu-Xuan Yang, Qing Cai, Multiplex recurrence network from multi-channel signals for revealing oil-water spatial flow behavior, Chaos, 2017, 27: 035809(SCI, IF=2.049)

(9) Zhong-Ke Gao,Michael Small,Jürgen Kurths,Complex network analysis of time series,Europhysics Letters, 2016, 116: 50001(SCI, IF=2.269)

(10) Zhong-Ke Gao, Shan-Shan Zhang, Wei-Dong Dang, Shan Li, Qing Cai, Multilayer network from multivariate time series for characterizing nonlinear flow behavior, International Journal of Bifurcation and Chaos, 2017, 27(4): 1750059(SCI, IF=1.355)

(11) Zhong-Ke Gao, Qing Cai, Yu-Xuan Yang, Na Dong, Shan-Shan Zhang, Visibility graph from adaptive optimal kernel time-frequency representation for classification of epileptiform EEG, International Journal of Neural Systems, 2017, 27(4):1750005(SCI, IF=6.085)

(12) Zhong-Ke Gao, Yu-Xuan Yang, Lu-Sheng Zhai, Wei-Dong Dang, Jia-Liang Yu, Ning-De Jin, Multivariate multiscale complex network analysis of vertical upward oil-water two-phase flow in a small diameter pipe, Scientific Reports, 2016, 6: 20052(SCI, IF=5.228)

(13) Zhong-Ke Gao, Qing Cai, Yu-Xuan Yang, Wei-Dong Dang, Time-dependent limited penetrable visibility graph analysis of nonstationary time series, Physica A, 2017, 476: 43-48(SCI, IF=1.785)

(14) Zhong-Ke Gao, Qing Cai, Na Dong, Shan-Shan Zhang, Yun Bo, Jie Zhang, Complex network inference from P300 signals: Decoding brain state under visual stimulus for able-bodied and disabled subjects, Physica A, 2016, 460: 294-303(SCI, IF=1.785)

(15) Zhong-Ke Gao, Shan-Shan Zhang, Qing Cai, Yu-Xuan Yang, Ning-De Jin, Complex network analysis of phase dynamics underlying oil-water two-phase flows, Scientific Reports, 2016, 6: 28151(SCI, IF=5.228)

(16) Zhong-Ke Gao, Xin-Wang Zhang, Ning-De Jin, Reik V. Donner, Norbert Marwan, Jürgen Kurths, Recurrence networks from multivariate signals for uncovering dynamic transitions of horizontal oil-water stratified flows, Europhysics Letters, 2013,103:50004(SCI, IF=2.269)

(17) Zhong-Ke Gao, Xin-Wang Zhang, Ning-De Jin, Norbert Marwan, Jürgen Kurths, Multivariate recurrence network analysis for characterizing horizontal oil-water two-phase flow, Physical Review E, 2013, 88(3): 032910(SCI, IF=2.326)

(18) Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, Wen-Xu Wang, Ying-Cheng Lai, Motif distributions in phase-space networks for characterizing experimental two-phase flow patterns with chaotic features, Physical Review E, 2010, 82(2): 016210(SCI, IF=2.326)

(19) Zhong-Ke Gao, Yu-Xuan Yang, Qing Cai, Shan-Shan Zhang, Ning-De Jin, Multivariate weighted recurrence network inference for uncovering oil-water transitional flow behavior in a vertical pipe, Chaos, 2016, 26 (6): 063117(SCI, IF=2.049)

(20) Zhong-Ke Gao, Mei-Shuang Ding, He Geng, Ning-De Jin, Multivariate multiscale entropy analysis of horizontal oil-water two-phase flow, Physica A, 2015, 417: 7-17(SCI, IF=1.785)

(21) Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, Uncovering dynamic behaviors underlying experimental oil-water two-phase flow based on dynamic segmentation algorithm, Physica A, 2013, 392(5): 1180-1187(SCI, IF=1.785)

(22) Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, Nonlinear characterization of oil-gas-water three-phase flow in complex networks, Chemical Engineering Science, 2011, 66(12): 2660-2671(SCI, IF=2.75)

(23) Zhong-Ke Gao, Peng-Cheng Fang, Mei-Shuang Ding, Dan Yang, Ning-De Jin, Complex networks from experimental horizontal oil-water flows: Community structure detection versus flow pattern discrimination, Physics Letters A, 2015, 379 (8):790-797(SCI, IF=1.677)

(24) Zhong-Ke Gao, Xin-Wang Zhang, Meng Du, Ning-De Jin, Recurrence network analysis of experimental signals from bubbly oil-in-water flows, Physics Letters A, 2013, 377(6): 457-462(SCI, IF=1.677)

(25) Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, Wen-Xu Wang, Ying-Cheng Lai, Phase characterization of experimental gas-liquid two-phase flows, Physics Letters A, 2010, 374(39): 4014-4017(SCI, IF=1.677)

(26) Lian-Xin Zhuang, Ning-De Jin, An Zhao, Zhong-Ke Gao, Lu-Sheng Zhai, Yi Tang, Nonlinear multi-scale dynamic stability of oil-gas-water three-phase flow in vertical upward pipe, Chemical Engineering Journal, 2016, 302:595-608(SCI, IF=5.31)

(27) Lu-Sheng Zhai, Peng Bian, Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, The measurement of local flow parameters for gas-liquid two-phase bubbly flows using a dual-sensor probe array, Chemical Engineering Science, 2016, 144: 346-363(SCI, IF=2.75)

(28) Lu-Sheng Zhai, Peng Bian, Yun-Feng Han, Zhong-Ke Gao, Ning-De Jin, The measurement of gas-liquid two-phase flows in a small diameter pipe using a dual-sensor multi-electrode conductance probe, Measurement Science and Technology, 2016, 27(4):045101(SCI, IF=1.492)

(29) Na Dong, Chun-Ho Wu, Zhong-Ke Gao, Zeng-Qiang Chen, Wai-Hung Ip, Data-driven control based on simultaneous perturbation stochastic approximation with adaptive weighted gradient estimation, IET Control Theory and Applications, 2016, 10(2): 201-209(SCI, IF=1.957)

(30) Lu-Sheng Zhai, Ning-De Jin, Yan-Bo Zong, Qing-Yang Hao, Zhong-Ke Gao, Experimental flow pattern map, slippage and time-frequency representation of oil-water two-phase flow in horizontal small diameter pipes, International Journal of Multiphase Flow, 2015, 76: 168-186(SCI, IF=2.25)

(31) An Zhao, Ning-De Jin, Lu-Sheng Zhai, Zhong-Ke Gao, Liquid holdup measurement in horizontal oil-water two-phase flow by using concave capacitance sensor, Measurement, 2014, 49:153-163(SCI, IF=1.484)

(32) Lu-Sheng Zhai, Ning-De Jin, Zhong-Ke Gao, Zhen-Ya Wang, De-Ming Li, The ultrasonic measurement of high water volume fraction in dispersed oil-in-water flows, Chemical Engineering Science, 2013, 94(3):271-283(SCI, IF=2.75)

(33) Meng Du, Ning-De Jin, Zhong-Ke Gao, Analysis of total energy and time-frequency entropy of gas-liquid two-phase flow pattern, Chemical Engineering Science, 2012, 82:144-158(SCI, IF=2.75)

(34) Lei Zhu, Ning-De Jin, Zhong-Ke Gao, Yan-Bo Zong, Multi-scale cross entropy analysis for inclined oil-water two-phase countercurrent flow patterns, Chemical Engineering Science, 2011,66(23):6099-6108(SCI, IF=2.75)

(35) Meng Du, Ning-De Jin, Zhong-Ke Gao, Zhen-Ya Wang, Lu-Sheng Zhai, Flow pattern and water holdup measurements of vertical upward oil-water two-phase flow in small diameter pipes, International Journal of Multiphase Flow, 2012, 41: 91-105(SCI, IF=2.25)

(36) Yan-Bo Zong, Ning-De Jin, Zhen-Ya Wang, Zhong-Ke Gao,Nonlinear dynamic analysis of large diameter inclined oil-water two phase flow pattern, International Journal of Multiphase Flow, 2010, 36(3): 166-183(SCI, IF=2.25)
 
  科研项目  
    作为负责人正在主持的科研项目:
1. 国家自然科学基金面上项目,基于复杂网络多元信息融合的油井两相流流型演化机制研究,项目编号:61473203,2015.01-2018.12。
2. 国家自然科学基金青年基金项目,水平油水两相流复杂网络非线性动力学特性研究,项目编号:61104148,2012.01-2014.12。
3. 天津市自然科学基金面上项目,基于复杂网络的两相流多源异构传感器信息融合研究,项目编号:16JCYBJC18200,2016.04-2019.03。
4. 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(新教师类),油水两相流多尺度复杂网络非线性动力学特性研究,项目编号:20110032120088,2012.01-2014.12。
5. 天津大学“北洋青年学者计划”人才类项目:2016.01-2019.12。
6. 天津大学“北洋学者青年骨干教师计划”人才类项目:2013.01-2014.12。
主要参加的科研项目:
1. 国家重大科研仪器研制项目,油井油气水三相流产出剖面测井仪器研制,项目编号51527805,第二参加人,2016/01-2020/12;
2. “十二五”国家重大科技专项,油气田开发动态监测测井系列技术与装备,项目编号:2011ZX05020-006,第二参加人,2011.01-2015.12;
3. 国家自然科学基金面上项目,低渗低产高含水油井流动参数测量方法研究,项目编号:41174109,第一参加人,2012.01-2015.12。
 
  获奖情况  
    (1)2013年全国百篇优秀博士学位论文提名奖;
(2)2013年天津市优秀博士学位论文奖;
(3)2012年天津大学优秀博士学位论文奖;
(4)2015年入选天津大学“北洋青年学者”人才计划;
(5)2015年天津大学优秀科研先锋奖;
(6)2012年入选天津大学首批“北洋学者青年骨干教师”人才计划;
(7)2013年入选天津市131创新型人才培养工程;
(8)天津大学自动化学院2011,2012,2013,2014,2015,2016六年度教职工年终考核中均获得优秀。
 
  讲授课程  
    本科生:《现代信息处理技术》;
本科生:《通信与信息技术》;
硕士生:《复杂网络理论及其应用》(双语课程);
博士生:《复杂网络及其应用》(全英文课程)。
 
  其他  
    国家发明专利:
(1)一种用于两相流检测的四扇区分布式电导传感器,国家发明专利,第一发明人,专利号:2014100333387(已授权的专利)
(2)一种分布式电导传感器的结构参数优化方法,国家发明专利,第一发明人,专利号:2014100333372(已授权的专利)
(3)一种基于分布式电导传感器的两相流测量系统,国家发明专利,第一发明人,专利号:2014100339415(已授权的专利)
(4)基于模态迁移复杂网络的气液相含率测量及验证方法,国家发明专利,第一发明人,专利号:2014102291181(已授权的专利)
(5)基于频率复杂网络的垂直油水相含率测量及验证方法,国家发明专利,第一发明人,专利号:2014102287186(已授权的专利)
(6)基于多元相空间复杂网络的油水相含率测量及验证方法,国家发明专利,第一发明人,专利号:2014102287190(已授权的专利)
(7)基于复杂网络和深度学习的两相流多元信息融合法及应用,国家发明专利,发明人:高忠科;杨宇轩;党伟东;董长松;蔡清,专利申请号:2016108893579(受理中的专利)
(8)基于网格传感器的两相流空间复杂网络可视化分析方法,国家发明专利,发明人:高忠科;党伟东;杨宇轩;蔡清,专利申请号:2016108876817(受理中的专利)
(9)基于多层复杂网络的两相流多元复阻抗检测信息融合方法,国家发明专利,发明人:高忠科;党伟东,赵希,王佩瑾,邱书明,专利申请号:2016108891696(受理中的专利)
(10)基于最优核时频分布可视图的癫痫脑电信号识别方法,国家发明专利,发明人:高忠科;蔡清;张珊珊;杨宇轩,专利申请号:2016108876821(受理中的专利)
(11)基于复杂网络的心电信号分析方法及在智能穿戴上的应用,发明人:高忠科;蔡清;杨宇轩;党伟东,专利申请号:2016108886170(受理中的专利)
(12)基于复杂网络的深度学习模型及在测量信号分析中的应用,国家发明专利,发明人:高忠科;杨宇轩;薄云;王新民;董长松,专利申请号:2016108881247(受理中的专利)
(13)基于复杂网络的脑电信号分析方法及应用,国家发明专利,发明人:高忠科;蔡清;杨宇轩;党伟东,专利申请号:2016108891681(受理中的专利)
(14)基于小波多分辨率双层复杂网络的多源信息融合法及应用,国家发明专利,发明人:高忠科;杨宇轩;李珊,党伟东,专利申请号:2016108886166(受理中的专利)
(15)用于脑状态监测的头戴式智能穿戴电极数量优化法及应用,国家发明专利,发明人:高忠科;杨宇轩;蔡清,专利申请号:2016108876840(受理中的专利)
(16)基于多尺度网络的深度学习模型及在脑状态检测中的应用,国家发明专利,发明人:高忠科,杨宇轩,蔡清,专利申请号:2016108876836(受理中的专利)
 

版权所有:天津大学电气与自动化工程学院
Copyright 2002-2009 All Rights Reserved
当前访问量:9981092人次 Email:autju@163.com