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教师姓名：蓝丽娟
职称：副教授
职务：副教授
教师拼音名称：lanlijuan
性别：女
学位：博士学位
招生学科：控制科学与工程
蓝丽娟，工学博士，讲师，硕士生导师。本、硕、博分别毕业于清华大学精密仪器系、清华大学热能工程系和德国慕尼黑工业大学电气工程与信息技术（计算机工程）专业。主要从事工业自动化检测技术、工业过程光谱在线检测技术的仪器研发及其工业应用、冶金过程低碳排放检测及流程优化控制等研究工作。国家自然科学基金国家重大项目课题一“开放环境下工业过程碳排放智能感知与动态监测 ”重要成员、主持国家/省级自然科学基金项目2项，主持研究生教育教学改革项目2项；在IEEE TII, IEEE TIM, IEEE Sensors J, Neucomputing, Spectrochim Acta A等发表SCI期刊论文10余篇。曾获清华大学优秀硕士学位论文、综合优秀一等奖（“一二·九奖学金”，Top 10）、研究生国家奖学金、第三届全国工程硕士实习实践优秀成果奖、国家留学基金委奖学金(CSC)等。
研究方向：
基于深度学习的碳排放气体逸散轨迹预测；
恶劣工况环境下光谱检测信号精准获取和碳排放浓度反演；
融合逸散机理与学习算法的高碳排区域碳排放预测。
欢迎感兴趣的同学加入。
›A wavelength modulation spectroscopy gas concentration detection method based on linear convolution.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024 (73) : 7005508.
›A novel total nitrogen prediction method based on recurrent neural networks utilizing cross-coupling attention and selective attention.Neurocomputing, 2023 (527) : 48-59.
›MPA-RNN: a novel attention-based recurrent neural networks for total nitrogen prediction.IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 10 (18) : 6516-6525.
›Online rapid total nitrogen detection method based on UV spectrum and spatial interval permutation combination population analysis.Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2022 (274) : 121009.
›Presentation: Development of an Atmospheric CO2 Sensor based on TDLAS WMS, 2020
›Assessment of urban CO2 concentrations and source attributions in Munich based on TDLAS-WMS sensor and trajectory analysis.Atmosphere, 2020, 11 (1) : 58.
›VCSEL-based atmospheric trace gas sensor using first harmonic detection.IEEE Sensors Journal, 2019, 19 (13) : 4923-4931.
›Self-calibrated multiharmonic CO2 sensor using VCSEL for urban in-situ measurement.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2019, 68 (4) : 1140-1147.
›Calibration-free wavelength modulation for gas sensing in tunable diode laser absorption spectroscopy.Applied Physics B-Lasers and Optics, 2014, 117 (4) : 1211-1219.
›Multi-harmonic measurements of line shape under low absorption conditions.Applied Physics B-Lasers and Optics, 2014, 117 (2) : 543-547.
研究方向：
基于深度学习的碳排放气体逸散轨迹预测；
恶劣工况环境下光谱检测信号精准获取和碳排放浓度反演；
融合逸散机理与学习算法的高碳排区域碳排放预测。
欢迎感兴趣的同学加入。
›中南大学课堂教学竞赛“三十佳”,2024-07-01
中南大学
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