研究方向
李慷教授的研究方向涵括非線性系統(tǒng)建模、辨識及控制、網絡控制以及計算智能,以及在電廠的污染控制和節(jié)能減排、電力系統(tǒng)再生能源的友好接入及負荷優(yōu)化調配、電力系統(tǒng)的故障診斷、電動汽車的建模與控制、塑料擠壓成型機的節(jié)能、軟測量及控制、土地污染治理、食品安全檢測、圖象處理、生物信息學、系統(tǒng)生物學等領域的應用研究。
在系統(tǒng)辨識方面主要理論成果包括提出了一種新的非線性回歸子集選擇方法,替代通用的正交最小二乘方法,在計算速度及數(shù)值穩(wěn)定性方面有重要的突破,由此提出了一系列的非線性系統(tǒng)辨識算法,神經及模糊網絡構造方法,及支持向量機訓練方法,在國際同行有廣泛的影響,多篇文章發(fā)表在國際知名期刊上。他進一步結合傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)的黑箱建模及基于機理的白箱建模,運用生物學的基因構造理念,提出了工程基因的非線性系統(tǒng)辨識方法,用在聚合物的粘度軟測量、熱電廠氮氧化物污染產生的預測及控制、系統(tǒng)生物學建模等方向,被英國工程物理科學基金理事會報道,受到同行的廣泛關注。
主要應用成果:1)在養(yǎng)牛過程中非法注射生長激素檢測方面有突破性的研究結果,通過快速檢驗牛血液的代謝物成分,運用支持向量機識別并預測生長激素的使用情況,靈敏度及特異性可達到97%以上。該成果發(fā)表在分析化學的頂級雜志美國化學學會Analytic Chemistry上,并作專題介紹,受到國際及當?shù)孛襟w的廣泛關注與報道。2)在火力發(fā)電廠氮氧化合物的排放建模上有獨特研究,受到多個英國基金的資助,有關的軟件被邀在英國電力研究機構PowerTech演示,相關工作同時在歐洲其他國家如意大利應用。3)在擠壓機注塑機的節(jié)能控制及優(yōu)化、塑料粘度的軟測量、以及故障診斷方面有獨特的研究,與多家歐洲塑料擠壓成型中心及企業(yè)有深入合作,受到多項英國工程物理科學基金理事會的項目資助。研究團隊積極在研發(fā)相關具有世界領先水平面向工業(yè)界的節(jié)能控制產品,受到了北愛爾蘭投資局支持。4)在電力系統(tǒng)再生能源的友好接入,電動汽車及智能電網的集成,智能電動汽車充放電機制,電網相位測量儀表,再生能源對經濟優(yōu)化調配的影響,電力系統(tǒng)的故障診斷等方面展開的深入研究,受到英國工程物理科學基金理事會和中國自然科學基金委的聯(lián)合資助。
科研項目
先后主持或參加20余項由英國政府,工業(yè)界,大學及其他國際機構資助的科研項目,總金額達500萬英鎊。他與同事發(fā)起并獲得英國研究理事會及女王大學資助的230多萬英鎊的中英合作橋項目,就中英在可持續(xù)能源及建筑環(huán)境方面進行科技轉移,受到了英國及中國科技界及媒體的廣泛關注。該項目于2008年批準,2009年正式啟動,與中英14所著名高校及企業(yè)聯(lián)合,展開大規(guī)模的科學創(chuàng)新,科技轉移,人員及學生交流,企業(yè)化培訓,中英科學論壇等,并先后籌建中英能源與自動化聯(lián)合實驗室(參與單位包括女王大學、上海寶信、上海自儀及上海大學),中英科學橋自主機器人聯(lián)合實驗室(參與單位包括女王大學及上海交通大學),以及密封電子器件及裝置多余物測量聯(lián)合實驗室(女王大學-哈爾濱工業(yè)大學),并擔任英方實驗室主任,受到國內外的高度關注。其中,中英科學橋能源與自動化聯(lián)合實驗室的聯(lián)合研究成果,獲多項省部級獎項,包括 u2018面向物聯(lián)網應用的異構測控網絡系統(tǒng)u2019項目獲得由國家發(fā)展和改革委員會等多個國家部委組織的2010年中國國際工業(yè)博覽會創(chuàng)新獎,u2018網絡測控系統(tǒng)關鍵技術與電站自動化u2019項目獲得2009年上海市科委科技進步二等獎。最近正在領導一項大型的由中英聯(lián)合資助的新能源項目(英國研究理事會資助108萬英鎊,中國國家自然科學基金委資助300萬元),聯(lián)合英國女王大學和Craffield 大學、中國哈爾濱工業(yè)大學、國家電網南瑞集團及上海電力集團,研究新型、智能、環(huán)境友好的電動汽車充電系統(tǒng)。
博士后及博士生培養(yǎng):自2002年,共指導博士后8人,博士生27人,其中15人畢業(yè),12名為科學橋聯(lián)合培養(yǎng)博士。
學術兼職
李慷教授曾任IEEE英國及愛爾蘭分會秘書長,為IEEE英國及愛爾蘭分會控制與通信系統(tǒng)委員會主席。他是在Neurocomputing,Transactions of the Institute of Measurement & Control,Identification and Control,Int. J. of Modelling ,Cognitive Computation等雜志的編委。他還擔任了Transactions of the Institute of Measurement & Control,Neurocomputing,Dynamics of Continuous,Discrete and Impulsive Systems,International Journal of Information Technology.等雜志的特邀編輯。他是包括2010,2014年生命系統(tǒng)建模與仿真國際會議暨可持續(xù)能源和環(huán)境國際會議(LSMS- ICSEE2010,LSMS- ICSEE2014)、2012年可持續(xù)能源和環(huán)境國際會議暨中英科學橋總結大會(ICSEE2012),2007年國際生命系統(tǒng)建模與仿真會議(LSMS2007)大會主席,2006年智能計算(ICIC2006)國際會議的主席。他也是2008年國際建模、辨識和控制(ICMIC2008年)、2010年智能計算國際會議(ICIC2010)和2007年國際智能計算會議特別會議主席( ICIC2007)。從2004至今,李慷博士作為IPC的成員參與了近50個國際會議。
主要學術和社會工作
1)2012年時任國務委員的劉延東副總理率團訪問女王大學,包括教育部部長袁貴仁,副部長郝平,科技部副部長王志剛,親自見證了女王大學科學橋取得的成果。作為女王大學教授代表,參加了在女王大學舉行由劉延東副總理與北愛爾蘭首席大臣共同出席的圓桌會議。同時,中國駐英國大使劉曉明親自給英國報紙撰文,贊揚女王大學的科學橋促進了中英的科技合作及技術轉移。
同年12月,北愛爾蘭地方政府首席大臣及副首席大臣帶領政府官員于2012年11月14日訪問了由李慷教授與上海交通大學陳衛(wèi)東教授聯(lián)合發(fā)起的中英科學橋聯(lián)合實驗室,并給予了高度的評價,稱聯(lián)合實驗室是北愛爾蘭與中國科技合作的典范。
2)2012年9月12日-13日,與合作伙伴聯(lián)合舉辦“中英科學橋高峰論壇”以及“第二屆可持續(xù)能源與環(huán)境國際智能計算會議”, 作為大會主席組織并主持了中英科學橋高峰論壇,英國研究理事會中國處主任Alicia Greated博士、科技部科學技術交流中心邢繼俊副主任、中國國家自然科學基金信息部張兆田副主任、上海市科學技術委員會馬興發(fā)秘書長、英國駐上?傤I館科技領事Tim Standbrook先生等應邀參加論壇,并發(fā)言。圍繞中英科學橋項目取得的主要成果、影響及可持續(xù)性問題,李慷教授、清華大學吳澄院士、清華大學周東華教授、上海大學副校長吳松教授、浙江大學金偉良教授和自動化系陳衛(wèi)東教授做了“可持續(xù)性能源及環(huán)境”科學橋項目主題發(fā)言,赫瑞·瓦特大學王承祥教授、中科院上海無線通信研究中心楊旸教授作了“4G無線移動網絡的研發(fā)”科學橋項目主題發(fā)言,蘭卡斯特大學Nigel Paul教授作了“可用水及質量:自然環(huán)境、國內使用和食品生產”科學橋項目主題發(fā)言,布萊福特大學做了“醫(yī)藥科學及醫(yī)學技術”科學橋項目視頻展示。報告從科研合作、聯(lián)合基地和平臺建設、教師互訪和人才培養(yǎng)、國際交流等各方面總結了各項目在中英科學橋計劃下取得的一系列重要成果。
3)作為女王大學中國戰(zhàn)略合作以及電子電器及計算機學院國際合作負責人,積極配合女王大學國際化的目標,加強跟中國著名大學的合作,包括清華、浙大、上海交大、哈爾濱工業(yè)大學、上海大學等。作為這些大學的兼職教授或高級訪問學者,包括上海市東方學者講座教授,積極推動校際合作,簽定校級合作協(xié)定,加強學生及教師交流互訪,科研合作,以及本科生研究生聯(lián)合培養(yǎng),為中英合作作出了諸多實質性的貢獻。其中包括發(fā)起建立了與浙江大學寧波理工學院、上海大學、哈爾濱工業(yè)大學的各種聯(lián)合辦學模式,首批學生于2011年正式報到。并于2010年7月在英國首相計劃及英國文化交流協(xié)會項目的資助下,組織并帶領女王大學11名學生,與清華大學等國內著名大學以及企業(yè)展開為期一個月的交流合作,展開可持續(xù)能源和環(huán)境的中英創(chuàng)業(yè)計劃。
論文著作
在國際專業(yè)刊物及會議上發(fā)表論文300余篇(論文引用1000余次),其中包括IEEE Transactions on Automatic Control, Automatica, IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems等自動控制及電子電器方面的國際一流雜志。
代表性論文:
[1] K. Li, J. Peng, G. Irwin, “A fast nonlinear model identification method”, IEEE Transactions on automatic Control, Vol. 50, No. 8, 1211-1216, 2005.
[2] K. Li, J. Peng, E-W Bai. “A two-stage algorithm for identification of nonlinear dynamic systems”. Automatica, Vol. 42, No 7, pp. 1189-1197, 2006.
[3] J. Peng, K. Li, D.S. Huang. “A Hybrid forward Algorithm for RBF neural Network construction”. IEEE Transactions on Neural Networks, Vol 17, No. 6, pp 1439-1451, 2006.
[4] K. Li, J. Peng, E-W Bai. “Two-stage mixed discrete-continuous identification of Radial Basis Function (RBF) neural models for nonlinear systems”. IEEE Transactions on Circuits & Systems, Vol 56, No. 3, 630-643, March 2009.
[5] J. Peng, K. Li, G. W. Irwin. “A new Jacobian matrix for optimal learning of single-layer neural nets”. IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 19, No.1, 119-129, 2008.
[6] J. Deng, K. Li, G. W. Irwin, “Locally regularised two-stage learning algorithm for RBF network centre selection”, International Journal of Systems Science , Vol.43, No. 6, pages 1157-1170, 2012.
[7] W. Zhao, K. Li, and G. Irwin, “A New Gradient Descent Approach for Local Learning of Fuzzy Neural Models”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2012, (DOI:10.1109/TFUZZ.2012.2200900).
[8] B. Pizzileo, K. Li, G. Irwin and W. Zhao, u2018Improved structure optimization for fuzzy-neural networksu2019, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2012 (DOI: 10.1109/TFUZZ.2012.2193587).
[9] X. Liu, K. Li, M. McAfee, G. Irwin, “Improved Nonlinear PCA for Process Monitoring Using Support Vector Data Description”, Journal of Process Control, Vol. 21, No. 9, 2011, Pages 1306-1317.
[10] L. Zhang, K. Li, E-W Bai, u2018A New Extension of Newton Algorithm for Radial Basis Function (RBF) Networks Modellingu2019, IEEE Transactions on Automatic Control, 2013, Vol. 58 , No. 11, pp. 2929 - 2933
[11] E-W Bai, K. Li. “Convergence of the Iterative Algorithm for a General Hammerstein System Identification”, Automatica, Vol. 46, No.11, November 2010, pp 1891-1896.
[12] E-W Bai, K. Li, W. Zhao, W. Xu, u2018Kernel Based Approaches to Local Nonlinear Non-parametric Variable Selectionu2019, Automatica, 2013,DOI:10.1016/j.automatica.2013.10.010.
[13] X. Hong, R.J. Mitchell, S. Chen, C. J. Harris, K. Li, G. W. Irwin. “Model selection approaches for non-linear system identification: a review”. International Journal of Systems Science, Vol. 39, No. 10, 925u2013946, October 2008.
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