机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会科研！
教授简介与研究背景
王建辉教授现为东北大学信息科学与工程学院教授、博士生导师。专注于自动化、控制科学与工程领域的研究，并主持多项国家级和省部级科研项目。她在智能控制、脑机接口（BCI）、微电网能量管理等方面积累了丰富的科研经验，取得了重要的研究成果。她长期从事自动化控制领域的理论与应用研究，主讲课程包括《自动控制原理》和《智能控制概论》，深受学生好评。
在科研方面，王教授主持过30余项国家自然科学基金及其他项目，发表论文200余篇，拥有10余项国家发明专利。她曾两次荣获国家级教学成果二等奖（2009年、2013年），以及冶金部和辽宁省的多项科技进步奖。
主要研究方向与成果分析
2.1 智能控制与自适应控制
研究内容：王教授的智能控制研究集中在复杂动态系统的控制算法优化，特别是自适应控制方法的设计与应用。
代表成果：
- 在《Adaptive Synchronization of Leader-Follower Networked Systems against Communication Attenuation and Actuators Faults》一文中，她提出了一种针对通信衰减与执行器故障的自适应算法，提升了系统鲁棒性。
- 这些技术在机器人控制及动态系统优化中得到了应用。
2.2 脑机接口与生物医学工程
研究内容：王教授在脑机接口研究中，通过深度学习与特征提取技术改进脑电信号分类精度，为康复医学提供技术支持。
代表成果：
- 她的论文《Densely Feature Fusion Based on Convolutional Neural Networks for Motor Imagery EEG Classification》提出了一种基于卷积神经网络的密集特征融合方法，大幅提高了脑电信号分类的准确性。
- 开发的基于无模型自适应控制的上肢康复机器人推动了生物医学工程的进步。
2.3 微电网能量管理
研究内容：王教授聚焦于不确定环境下的微电网优化调度问题，提出了基于深度强化学习的能量管理策略。
代表成果：在《Real-Time Energy Management of a Microgrid Using Deep Reinforcement Learning》中，她展示了深度强化学习在实时能源调度中的潜力，为分布式能源系统提供了优化思路。
2.4 控制系统优化与容错设计
研究内容：她在控制系统优化和容错控制方面解决了诸多工程问题，开发了多层学习模型以增强复杂环境中的系统性能。
代表成果：
- 提出的改进人工免疫算法（Improved Artificial Immune Algorithm）为轨迹规划提供了优化工具。
- 基于增量型超限学习机算法的容错控制在复杂环境中表现出较高的鲁棒性。
研究方法与特色
3.1 数据驱动的智能算法
深度学习：王教授通过深度学习改进复杂动态系统的控制策略，提高了算法鲁棒性。
自适应控制：结合数据驱动与模型驱动的方法，解决动态环境中的系统优化问题。
3.2 多学科交叉研究
她的研究涉及自动化控制、人工智能、生物医学工程和能源管理等领域，体现了多学科结合的特点。例如：
- 在脑机接口研究中结合神经科学与计算机技术；
- 在微电网管理中整合能源学与控制工程。
3.3 实验与建模结合
王教授强调理论与实验的结合：
- 在脑电信号分类研究中，通过大规模实验验证模型的普适性；
- 在微电网优化中，利用模拟平台测试算法性能。
研究前沿与发展趋势
4.1 智能控制的发展方向
研究趋势：智能控制系统需要进一步增强其适应复杂动态环境的能力，自适应控制算法在高维非线性场景中的应用成为重点。
技术突破：深度学习与控制理论的结合将推动智能控制算法的创新。
4.2 脑机接口的优化
研究热点：高噪声环境下脑电信号的提取与分类仍是挑战，未来技术可能结合高分辨率成像和先进算法提高实用性。
应用前景：精准医疗和康复机器人有望实现更大突破。
4.3 微电网与智能电网
研究方向：管理可再生能源的不确定性和提升电网稳定性是核心问题，强化学习与分布式算法将得到广泛应用。
4.4 工业自动化与容错设计
未来需求：在工业4.0背景下，自动化系统对鲁棒性和容错能力的要求不断提高，自我修复功能将成为研究热点。
对有意申请教授课题组的建议
5.1 学术基础
- 熟悉控制理论（如自适应控制、非线性控制）；
- 具备数据分析与深度学习相关技能。
5.2 实践经验
- 参与自动化控制或智能系统相关项目；
- 具备脑机接口或微电网管理的科研经历。
5.3 跨学科能力
- 展现整合人工智能与工程技术的能力，如在脑机接口研究中结合神经科学方法。
5.4 高质量申请材料
- 个人陈述：明确研究兴趣，结合经历说明选择王教授课题组的原因。
- 研究计划：提出具体研究方向，展示对领域发展的思考。
5.5 沟通与语言能力
- 具备优秀的英语能力，以适应国际化课题组的交流需求。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
