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  • Michael X Zhou
  • Doctoral degree
  • Associate Professor
  • Automation
 

Educational Background

  • 2011.112014.11

     Federation University Australia   Applied Mathematics   Doctoral degree   PhD Graduate 

  • 2009.102011.11

     Central South University   Control Science and Engineering   Doctoral students are in graduate school 

  • 2005.92009.6

     Central South University   Automation   Bachelor's degree   UNDERGRADUATE EDUCATION 

Research Group

  • Name of Research Group:Intelligent control and optimization

    Description of Research Group:Our team are dedicated to develop efficient optimization and control algorithms, artificial intelligence based methods for complex industrial processes.


    方双

    2021级博士研究生,主要从事智能多目标优化与决策方法、流程工业智能优化制造等方面研究工作。

    杜洋伊

    2021级硕士研究生,主要从事神经架构搜索、强化学习、无人机路径规划等方面研究工作。

    胡佳铭

    2021级硕士研究生,主要从事不确定优化、能源互联网等方面研究工作。

    谭琬

    2021级硕士研究生,主要从事模糊多属性决策、能源互联网等方面研究工作。

    王正

    2021级硕士研究生,主要从事可解释机器学习、能源互联网等方面研究工作。

    李明

    2020级硕士研究生,主要从事特征工程、图像处理、流程工业智能监控等方面研究工作。

    孙燕

    2020级硕士研究生,主要从事多属性决策、多目标优化、流程工业智能优化决策等方面研究, 目前已发表的学术论文有: [1] Yan Sun, Xiaojun ZHOU, etc. Optimal PID controller design for AVR system based on multi-objective optimization and multi-attribute decision making[C]. 2021, 中国控制与决策会议,accepted. 

    田寄托

    2020级硕士研究生,主要从事双层优化、机器学习、供应链优化等方面的研究,目前已经发表的学术论文有: [1] Zeyu Wang, Xiaojun Zhou, Jituo Tian, Tingwen Huang.  Hierarchical parameter optimization based support vector regression for power load forecasting [J].  Sustainable Cities and Society , accepted. 

    林飞凡

    2020级硕士研究生,主要从事模糊优化、机会约束、流程工业智能优化控制等方面的研究。

    王泽宇

    2020级硕士研究生,主要从事时间序列预测、智能交通方面的研究,目前已经发表的学术论文有: [1] Zeyu Wang, Xiaojun Zhou, Jituo Tian, Tingwen Huang.  Hierarchical parameter optimization based support vector regression for power load forecasting [J].  Sustainable Cities and Society , accepted. 

    高媛

    19级硕士研究生,主要从事多任务学习、多目标优化、流程工业智能优化决策等方面的研究,目前已发表的学术论文有: [1] 周晓君, 高媛等. 基于多目标优化多任务学习的端到端车牌识别方法[J]. 控制理论与应用,已录用 [2] Xiaojun Zhou , Yuan Gao, etc. A multiple gradient descent design for multi-task learning on edge computing: multi-objective machine learning approach[J]. IEEE Transactions on Network Science an...

    耿传玉

    19级硕士生, 主要从事医学图像处理、机器学习等方面的研究.

    贺婧怡

    19级硕士生,主要从事集成学习、多属性决策、流程工业智能优化决策等方面的研究,目前已发表的学术论文有: [1] 贺婧怡,周晓君等.  An ensemble learning framework based on group decision making[C]. 2020, 中国控制与决策会议,accepted. 

    X.Y. Zhang

    18级硕士生,主要从事数据驱动优化、不确定优化等方面的研究

    X.Y. Wang

    18级硕士生,主要从事离散优化、动态调度问题等研究

    C.C. Xu

    18级硕士生,

    Q. A. Wang

    主要从事图像处理、机器学习等方面的研究

    J.P. Long

    17级硕士生, 主要从事约束优化等方面的研究

    K. Yang

    17级硕士生, 主要从事社区发现、聚类等方面的研究

    R.D. Zhang

    17级硕士生, 主要从事不确定优化等方面的研究

    J.J. Zhou

    主要从事多目标优化、机器学习等方面的研究

    M. Huang

    主要从事动态优化、机器学习等方面的研究

    F.X. Zhang

    主要从事分数阶PID控制、深度学习等方面的研究

    J. Han

    主要从事不确定优化、动态多目标优化、图像处理等方面的研究

    Z.K. Huang

    主要从事不平衡数据处理、双层规划、数据挖掘等方面的研究
 

Personal Information

Xiaojun Zhou received his Bachelor's degree in Automation in 2009 from Central South University, Changsha, China and received the PhD degree in Applied Mathematics in 2014 from Federation University Australia. He is currently an Associate Professor at Central South University, Changsha, China. His main interests include system modeling and optimized control, artificial intelligence and machine learning, optimization theory and algorithms, duality theory and global optimization as well as their applications.

Email: michael.x.zhou@csu.edu.cn.
Phone: +86-13787052648.
Room: No. 316, Min Zhu Building, the main campus of Central South University.

  • Associate Professor
    Supervisor of Doctorate Candidates
    Supervisor of Master's Candidates
  • Date of Employment:2014-12-23
  • School/Department:Automation
  • Education Level:PhD Graduate
  • Business Address:Room 316, Min Zhu Building, The main campus of Central South University.
  • Sex:Male
  • Contact Information:+86-13787052648
  • Degree:Doctoral degree
  • Status:Employed
  • Alma Mater:Federation University Australia
  • Discipline:Control Science and Engineering
  • Zip Code:
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  • Email:
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