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    北京工業大學電控學院控制科學與工程導師介紹:李明愛

    分類:導師信息 來源:中國考研網 2015-07-27 相關院校:北京工業大學

    2025考研數學全程班 早鳥3班
    26考研全科上岸規劃營「擇校▪規劃▪備考」
    北京工業大學2025考研專業課復習資料「真題▪筆記▪講義▪題庫」

    個人簡介

    李明愛,博士,副教授,自動化系書記。入選北京市委組織部優秀人才,兼任北京人工智能學會理事,及“控制理論與應用”、“電子與信息學報”等期刊審稿人。主持或參與國家自然科學基金、北京市自然科學基金等省部級以上項目10余項,獲教育部科技進步一等獎、北京市科學技術三等獎及多項教學獎勵。以第一作者在國內外期刊及國際會議上發表學術論文60余篇,被SCI、EI、ISTP收錄40余篇,以第一發明人獲國家發明專利9項、國家軟件著作權4項。

    主要研究興趣

    1.智能信息處理

    2.腦機接口技術

    3.智能控制理論與應用

    近五年主持的科研項目

    1.“基于MI-EEGs增強手部運動皮層區激活強度的閉環康復方法”,北京市自然科學基金項目,項目負責人<?/span>

    2.“運動神經網絡的可塑性建模”,北京市優秀人才項目,項目負責人

    3.“基于運動想像腦電信號的主動式肢體康復關鍵技術研究”,北京市教委面上項目,項目負責人

    4.“面向手部運動功能康復的腦電信號獲取與識別方法”,北京工業大學基礎研究基金,項目負責人

    主要科研成果

    1.論文情況

    [1]Mingai Li,Yan Cui, Jinfu Yang. Automatic Removal of Ocular Artifact from EEG with DWT and ICA Method. Applied Mathematics & Information Sciences,7(2) :809-816,2013

    [2]Mingai Li, Naigong Yu, Junfiei Qiao and Xiaogang Ruan. Infinite-horizon Optimal Control Based on Continuous-time Continuous-state Hopfield Neural Networks, International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, 4(4): 707-720, 2006

    [3]Li Mingai, Ma Jianyong, Yang Jinfu. An Adaptive Optimal Frequency Band Extraction Method for EEG under Flexion and Extension Imagery Tasks of Index Finger. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 6(20): 1-12, 2012

    [4]Li Mingai, Li Xiang,Yang Jinfu and Hao Dongmei. Automatic recognition and removal of ocular artifacts with ICA algorithm, International Journal of Digital Content Technology and its Applications,7(9):287-296,2013

    [5]李明愛,崔燕,楊金福. 腦電信號中眼電偽跡去除方法的研究,電子學報,41(6):1207-1213, 2013

    [6]李明愛,崔燕,楊金福,郝冬梅. 基于HHT和CSSD的多域融合自適應腦電特征提取方法,電子學報,41(11), 2013

    [7]李明愛,阮曉鋼.基于連續Hopfield網絡的多變量時變系統最優控制,控制與決策,20(9): 1038-1042, 2005

    [8]李明愛, 喬俊飛,阮曉鋼.用改進的差分式Hopfield網絡實現線性二次型最優控制,控制理論與應用,22(5): 837-842, 2005

    [9]李明愛,喬俊飛,阮曉鋼. 基于遞歸神經網絡的移動域控制方法,控制與決策,21(8): 918-922, 2006

    [10]李明愛,喬俊飛,阮曉鋼.用連續Hopfeild網絡實現無限域上的最優控制,控制理論與應用,23(4): 640-644, 2006

    [11]李明愛,馬建勇,楊金福. 基于小波包和熵準則的最優頻段提取方法,儀器儀表學報,33(8):6683-6690, 2012

    [12]李明愛,王蕊,郝冬梅。基于神經網絡集成技術的運動想象腦電識別方法,北京工業大學學報,37(3):347-352,2011

    [13]李明愛,劉凈瑜,郝冬梅。基于改進CSP算法的運動想象腦電信號識別方法,中國生物醫學工程學報,28(2):136-140, 2009

    [14]李明愛,王蕊,郝冬梅。想象左右手運動的腦電特征提取及分類研究,中國生物醫學工程學報,28(2):130-135,2009

    [15]李明愛,張方堃,劉雷,郝冬梅。基于B樣條小波變換的視覺誘發電位的識別方法,中國生物醫學工程學報,29(3):353-357,2010

    [16]李明愛,張誠,楊金福。一種基于ICA的腦波疲勞狀態判斷方法,北京生物醫學工程學報,30(1):57-61,2011

    [17]李明愛,焦利芳,郝冬梅,喬俊飛. 基于多個并行CMAC神經網絡的強化學習方法,系統仿真學報,20(24):6683-6685,2008

    [18]李明愛,阮曉鋼.基于連續型Hopfeild網絡的最優控制方法, 北京工業大學學報,30(1) : 27-30, 2004.

    [19]李明愛,陸嬋嬋. 基于改進CSSD的腦電特征提取方法。北京工業大學學報,39(7):1021-1028,2013

    [20]李明愛,李驤,楊金福,郝冬梅.基于小波包法與CSSD的P300特征提取方法。北京工業大學學報,2013

    [21]李明愛,焦利芳. 自平衡兩輪機器人的分層模糊控制,控制工程,16(1):80-82, 2009

    [22]李明愛,焦利芳. 用基于CMAC 的Q學習方法實現機器人的平衡控制,中國控制與決策會議,中國, 大連. July 2-4, 2008: 2668-2672

    [23]李明愛,楊林豹,楊金福. 具有在線自學習能力的腦電信號分類方法,計算機測量與控制,19(11):2763-2765, 2011

    [24]李明愛,林琳,楊金福. 基于小波包最優基的運動想象EEG自適應特征提取方法. 計算機測量與控制,19(11): 2755-2758, 2011

    [25]李明愛,阮曉鋼.直線倒立擺的雙閉環選擇型模糊控制系統設計及仿真,計算機仿真,22 (1): 201-203, 2005

    [26]李明愛,喬俊飛,阮曉鋼.基于離散Hopfield網絡的移動域控制策略及應用,計算機仿真,24(3): 299-302, 2007

    [27]Mingai Li, Xiaogang Ruan. Optimal Control with Continuous Hopfield Neural Network,Proceedings of the 2003 IEEE International Conference on Robotics, Intelligent Systems and Signal Processing, Changsha, China, 2003,Oct. 9-13: 758-762 

    [28]Mingai Li, Xiaogang Ruan. Dynamic Tracking Optimization by Continuous Hopfield Neural Network,2004 World Congress on Intelligent Control and Automation, Hangzhou, China, 2004, Jun. 15-19: 2598-2602 

    [29]Mingai Li, Naigong Yu, Xiaogang Ruan and Junfiei Qiao. Infinite-horizon Optimal Control with Continuous-time, Continuous-state Hopfield Neural Networks, 2005 International Conference Intelligent Computing, Hefei, China, 2005, Sep., 26-29: 1904-1913

    [30]Ming-ai Li, Jun-fei Qiao and Xiao-gang Ruan. A Modified Difference Hopfield Neural Network and Its Application, 2006 World Congress on Intelligent Control and Automation, Dalian, China, 2006, June. 21-23: 2695-2699

    [31]LI Ming-Ai, LIU Jing-Yu HAO Dong-Mei YANG Jin-Fu. An Improved CSP Algorithm and Application in Motor Imagery Recognition. 2009 Fifth International Conference on Natural Computation. Tianjin, China, Aug. 14-16, V2:114-117,2009: 1967-1972

    [32]LI Ming-Ai WANG Rui HAO Dong-Mei YANG Jin-Fu. Feature Extraction and Classification of Mental EEG for Motor Imagery. 2009 Fifth International Conference on Natural Computation. Tianjin, China, Aug. 2:v 2:139-143, 2009

    [33]Mingai Li, Jinfu Yang, Songmin Jia. ECoG Recognition of Motor Imagery Based on SVM Ensemble.2009 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2009). Guilin, Guangxi, China, 2009, December 19-23:1967-1972

    [34]Mingai Li, Fangkun Zhan, Jinfu Yang. The Feature Extraction and Recognition of Transient VEP Based on Wavelet Transform. 2010 iCBECS, Wuhan, China, April. 23-25 : 668-671, 2010

    [35]Mingai Li, Cheng Zhang, Jinfu Yang. An EEG-based method for detecting drowsy driving state.2010 FSKD. Yantai, China, Aug. 10-12, 2010: 2164-2167

    [36]Li Mingai, Yang Linbao, Yang Jinfu.  Separation of EOG Artifacts from EEG Signals using Hibert Transform. 2011 ICEICE, Wuhan, China, Apr. 14-17, 2011: 4453-4456

    [37]Li Mingai, Lin Lin, Yang Jinfu. Adaptive Feature Extraction of Four - Class Motor Imagery EEG Based on Best Basis of Wavelet Packet and CSP. 2011 ICEICE, Wuhan, China, Apr. 14-17, 2011: 3918-3912

    [38]Mingai Li, Jianyong Ma and Songmin Jia. Optimal Combination of Channels Selection Based on Common Spatial Pattern Algorithm. 2011 ICMA, Beijing, China, Aug, 7-10, 2011: 295-300

    [39]Mingai Li, Lin Lin and Songmin Jia. Multi-Class Imagery EEG Recognition Based on Adaptive Subject-Based Feature Extraction and SVM-BP Classifier. 2011 ICMA, Beijing, China, Aug, 7-10, 2011: 1184-1189

    [40]Mingai Li, Chanchan Lu. The Recognition of EEG With CSSD and SVM, The 10th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA 2012) , Beijing, China, July 6 to 8, 2012:4717-4746

    2.專利情況

    [1]李明愛,劉凈瑜,王蕊,喬俊飛等. 想象單側肢體運動的腦電特征的提取方法, 發明專利, ZL200810056839

    [2]李明愛,王 蕊,劉凈瑜等。基于小波變換和BP神經網絡的腦電特征提取方法,發明專利,ZL200810056838.7

    [3]李明愛,張方堃,張誠,阮曉鋼等. 基于瞬態視覺誘發腦電的目標選擇方法, 發明專利, ZL200910081432.9

    [4]李明愛,楊林豹,林琳,楊金福等. 一種自適應腦電信號中眼電偽跡的自動去除方法,發明專利, ZL201010178035.6

    [5]李明愛,張誠,張方堃,楊金福等. 依據腦電信號判定疲勞狀態的方法, 發明專利, ZL2009010088914.7

    [6]李明愛,馬建勇,陸嬋嬋等. 腦機接口的最優電極組自動選取方法,發明專利,ZL201010619660.X

    [7]李明愛,陸嬋嬋,馬建勇,楊金福等. 一種基于小訓練樣本的腦電信號特征提取方法, 發明專利, ZL201110274365.X

    [8]李明愛,崔燕,李驤,楊金福,郝冬梅等。一種快速的腦電信號中眼電偽跡自動識別和去除的方法,發明專利,ZL201210135556.2

    [9]李明愛,李驤,張譯帆,崔燕等. 一種無需設定閾值的腦電信號中眼電偽跡自動去除的方法,發明專利,ZL201210331193.X

    3.軟件著作權

    [1]李明愛,崔燕。面向上肢運動功能康復的EEG采集軟件V1.0,國家軟件著作權

    [2]李明愛,崔燕。基于MI-BCI的手臂運動功能在線康復系統軟件V1.0,國家軟件著作權

    [3]李明愛,張誠,崔燕。基于腦電信號的疲勞駕駛檢測軟件V1.0,國家軟件著作權

    [4]李明愛。數字信號處理網絡學堂軟件V1.0,國家軟件著作權

    聯系方式

    Email: limingai@bjut.edu.cn

    Tel: 010-67396309

    聯系地址:北京工業大學電控學院(科學樓1127)

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