1、 自然语言处理技术

2、 复杂系统智能优化控制

3、 进化计算理论与方法

4、 机器人关键技术

个人简介

范青武，男，山西平遥人，模式识别与智能系统专业，工学博士，副教授，硕士生导师。长期从事模式识别与智能系统、机器人关键技术等方面的研究工作；主持或参与国家自然科学基金项目、北京市教委科技项目等各类研究课题30余项，发表学术论文50余篇；申请国家发明专利21项，软件著作权15项；指导学生参与各类学科竞赛，并获得中国机器人大赛暨RoboCup公开赛冠军、亚军、季军等各类奖项50余项；主讲《自动控制原理》、《自然语言处理与深度学习》等专业课程。

教育简历

2007年获beat365体育官网平台模式识别与智能系统专业工学博士学位，现工作于beat365体育官网平台自动化学院和数字社区教育部工程研究中心，2015-2016年在美国鲍尔州立大学计算机系做访问学者研究

工作履历

2007年获beat365体育官网平台模式识别与智能系统专业工学博士学位，2007-2017工作于beat365体育官网平台实验学院，2018年至今工作于beat365体育官网平台自动化学院和数字社区教育部工程研究中心，2015-2016年曾在在美国鲍尔州立大学计算机系做访问学者研究。

课程教学

本科生教学：《自动控制原理》、《机器人综合设计与实践》

研究生教学：《自然语言处理与深度学习》

科研项目

主持或参与国家自然科学基金项目、北京市教委科技项目等各类研究课题30余项，近期主要项目如下：

[1] 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目， 2021ZD0112301，复杂动态系统模型表征与自组织设计理论及关键技术，2021.12-2025.11, 300万元

[2] 企事业委托项目，40041001202112，智能捡乒乓球机器人原型机研制，2021.4-2023.4，50万元

[3] 国家科技重大专项项目，25041001201902，公众监督投诉举报与信息公开平台的构建与开发，2019.03-2020.06，285.92万元

[4] 企事业委托项目，46041001201908，自动捡乒乓球机器人原型机设计与开发，2019.10-2020.10，30万元

[5] 国家自然科学基金重大项目，61890935，城市污水处理过程智能优化运行系统及应用验证，2019.01-2023.12，634.5万元

[6] 国家自然科学基金，61873007，马氏跳变双曲系统的边界反馈控制与ARZ交通流模型应用，2018.11-2022.12，73.2万元

[7] 企事业委托项目，46041001201803，安途丰达WMS系统二期工程设计与开发，2018.5-2019.5，25万元

[8] 北京市基金项目，1182001，马氏跳线性双曲方程的随机稳定性与交通流控制应用，2018.04-2020.12，20万元

[9] 国家自然科学基金面上项目，21676005，锂离子电池钝化层表面界面反应机制原位研究，2017.1-2020.12，64万元

主要论文论著

长期从事模式识别与智能系统、机器人关键技术等方面的研究工作，发表学术论文50余篇.近期主要论文如下：

[1] Qingwu Fan, Shuo Li, Changsheng Qiu. Ultra-short-term Heat Load Prediction for Heat Exchange Station Based on Dual-source Data Feature Fusion. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(18)：16824-16834

[2] Qingwu Fan, Shaoen Wu, Xingqi Zhou, Lanbo Li and Zidong Wang. A Genetic Algorithm based on Auxiliary Individual Directed Crossover for Internet of Things Applications. IEEE Internet of Things Journal，2021，8(7)：5518-5530

[3] Fan, Q., Han, H. & Wu, S. Credibility analysis of water environment complaint report based on deep cross domain network. Applied Intelligence, 2022, 52(7): 8134-8146

[4] Qingwu Fan, Xingqi Zhou, Huazheng Han, Wangyang Zhang. Resistance coefficient identification of heating pipe network based on heuristic three-parents genetic algorithm. Engineering Optimization（2022）. https://doi.org/10.1080/0305215X.2022.2051701

[5] Qingwu Fan, Xingqi Zhou, Shaoen Wu, Guanghuang Chen. Identification of Heat Supply Network Pipeline Roughness Based on AIOX-GA. IEEE Access，2020，8(1) ：34552-34563