孙权

徐照光

个人信息Personal Information

准聘副教授

性别:男

毕业(ye)院校:大连理工大学

学位:博士

所在单位(wei):系统工程研究所

电子邮箱:zhgxu@liviaday.com

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个人简介Personal Profile

徐(xu)照(zhao)光,工(gong)学(xue)(xue)博(bo)士,副教授,硕士生导师,大(da)连(lian)市数(shu)据科学(xue)(xue)与知识管理(li)重点实(shi)验(yan)室成员,大(da)连(lian)理(li)工(gong)大(da)学(xue)(xue)大(da)数(shu)据与智能(neng)决策研究中心成员,曾为(wei)大(da)连(lian)理(li)工(gong)大(da)学(xue)(xue)工(gong)商管理(li)博(bo)士后流动站博(bo)士后,大(da)工(gong)-华晨宝马校企联合培养博(bo)士。主(zhu)要从事数(shu)据挖(wa)掘(jue)与(yu)知(zhi)(zhi)识(shi)管(guan)理、因(yin)果知(zhi)(zhi)识(shi)图谱相关研(yan)究,并在(zai)制造业(ye)质量管(guan)理领域中开(kai)展应用研(yan)究。目(mu)(mu)前(qian)正主(zhu)持(chi)国家自然科(ke)(ke)(ke)(ke)学(xue)基金(jin)青年科(ke)(ke)(ke)(ke)学(xue)基金(jin)项(xiang)(xiang)目(mu)(mu)1项(xiang)(xiang),大连市科(ke)(ke)(ke)(ke)协科(ke)(ke)(ke)(ke)技(ji)创(chuang)新智库重(zhong)点项(xiang)(xiang)目(mu)(mu)1项(xiang)(xiang),主(zhu)持(chi)完成大连市科(ke)(ke)(ke)(ke)技(ji)创(chuang)新基金(jin)项(xiang)(xiang)目(mu)(mu)1项(xiang)(xiang)。参与(yu)多项(xiang)(xiang)国家级(ji)、省(sheng)部级(ji)项(xiang)(xiang)目(mu)(mu)。曾(ceng)获得大连理工(gong)大学(xue)优秀(xiu)博(bo)士学(xue)位(wei)论文。

近年来在IJPR、CAIE、ESWA、ADVEI、CII、JIM、《中国(guo)管理(li)科学》、《工业工程(cheng)》等国(guo)内外(wai)重(zhong)要学术(shu)期(qi)刊(kan)和国(guo)际会议上(shang)发表学术(shu)论(lun)文十余(yu)篇,其中SCI检索(suo)7篇(第一(yi)作者/通讯(xun)作者7篇),EI检索(suo)6篇。授(shou)权国(guo)家发明专利1项。

徐照光(guang)博士现为中(zhong)(zhong)国系统工(gong)程学会会员(yuan)(yuan),中(zhong)(zhong)国优选法(fa)统筹法(fa)与(yu)经济数学研究会会员(yuan)(yuan),管(guan)理科学与(yu)工(gong)程学会会员(yuan)(yuan),中(zhong)(zhong)国计算(suan)机学会会员(yuan)(yuan)。担任国际SCI期刊Artificial Intelligence Review, Computers & Industrial Engineering, Journal of Intelligent Manufacturing,国内核心(xin)期刊《中(zhong)(zhong)国管(guan)理科学》的同行评审专家。


科研项(xiang)目

主持项(xiang)目

[1] 国家自然科学基金青年基金72001034基于质量问题解决混杂数据的因果知识模型构建及因果分析方法研究2021.01.01-2023.12.31在研主持

[2] 大连市科协科技创新智库重点项目DLKX2021A05大连市制造业企业创新能力提升对策研究2021.7-2022.7在研主持

[3] 大连市科技创新基金2020JJ27FZ117, 大连市科技创新政策分析及保障措施研究, 2020.01-2020.12, 已结题, 主持

[4] 华晨宝马汽车有限公司博士项目A strategy for efficient problem-solving in a large growing organization2015.9-2019.6已结题主持

参与(yu)项目(mu)

[1] 国家自然科学基金面上项目42071273数据驱动的我国中小学教室空气污染智能建模研究2021.01-2024.12在研参与

[2] 国家自然科学基金面上项目, 71871041, “问题处理过程”的精炼方法研究:基于知识创造和知识管理视角2018-01-2022-12,  在研, 参与

[3] 辽宁省科协科技创新智库项目,LNKX2021B06, 关于加快数字辽宁建设与发展的对策研究, 2021.06-2021.10, 在研, 参与


代表性论文(*表示通讯作者

[8] Xu Z*, Dang Y, Wang Q. Potential buyer identification and purchase likelihood quantification by mining user-generated content on social media[J]. Expert Systems With Applications, 2022, 187: 115899. (SCI, EI检索(suo); JCR Q1; IF=6.954; ABS 3星) 

[7] Xu Z*, Dang Y. Solution Knowledge Mining and Recommendations for Quality Problem-Solving[J]. Computers & Industrial Engineering, 2021, 159: 107313. (SCI, EI检索; JCR Q1; IF=5.431; ABS 2星) 

[6] 王(wang)余(yu)行, 党(dang)延忠, 徐照光*. 针对论(lun)坛数(shu)据(ju)特点(dian)的(de)汽车质量问题挖掘[J]. 中国管理(li)(li)科学(xue), 2021, 29(9): 201-212. (CSSCI, 国家自然科学(xue)基金委管理(li)(li)科学(xue)部认定的(de)A类(lei)期刊(kan))

[5] Xu Z*, Dang Y. Automated digital cause-and-effect diagrams to assist causal analysis in problem-solving: a data-driven approach[J]. International Journal of Production Research, 2020, 58(17): 5359-5379. (SCI, EI检索; JCR Q1; IF=8.568; ABS 3星)

[4] Xu Z*, Dang Y, Zhang Z, et al. Typical short-term remedy knowledge mining for product quality problem-solving based on bipartite graph clustering[J]. Computers in Industry, 2020, 122: 103277. (SCI, EI 检索; JCR Q1; IF=7.635; ABS 3星)

[3] Xu Z*, Dang Y, Munro P, et al. A data-driven approach for constructing the component-failure mode matrix for FMEA[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2020, 31(1): 249-265. (SCI, EI 检索; JCR Q1; IF=6.485

[2] Xu Z*, Dang Y, Munro P. Knowledge-driven intelligent quality problem-solving system in the automotive industry[J]. Advanced Engineering Informatics, 2018, 38: 441-457. (SCI, EI检索; JCR Q1; IF=5.603)

[1] He L, Xu Z*, Niu Z. Joint optimal production planning for complex supply chains constrained by carbon emission abatement policies[J]. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2014, 1-14. (SCI检索; JCR Q2)


招生信息

招收管理科学与工程、系统工程方向硕士研究生1名,欢迎对数据驱动的质量管理,工业大数据分(fen)析等领域感兴趣的同学报考。

  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
  • 数据(ju)驱(qu)动(dong)的质量管理(li)

  • 制造业知(zhi)识管理(li)

  • 大(da)数(shu)据分(fen)析(xi)与商务(wu)智能

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