研究方向
深度神经网络结构设计与优化、神经动力学驱动的污水处理过程智能建模与优化控制、水环境系统水质预测与预警等。
个人简介
王功明，副教授，硕士生导师。2019年7月毕业于北京工业大学，获控制科学与工程专业博士学位，2017年9月至2018年9月作为联合培养博士在美国俄勒冈大学公派访问研学，2019年7月至2021年7月在清华大学自动化系从事博士后研究工作，2021年7月至今在北京工业大学北京人工智能研究院从事教学科研工作。主持国家自然科学基金青年基金项目1项、北京市自然科学基金面上项目1项、北京市博士后科研活动资助项目1项，参与科技部重大项目、国家自然科学基金重点项目等多项科研任务。近五年来，在IEEE汇刊、自动化学报及IFAC World Congress等国内外旗舰期刊和会议上发表论文20余篇，申请国家发明专利2项。现任中国自动化学会青年工作委员会委员、中国科技新闻学会大数据与科技传播专委会委员、IEEE Member等。
教育简历
2015. 9-2019.7：北京工业大学，控制科学与工程，博士
2017.9-2018.9：美国俄勒冈大学，计算机与信息科学，公派博士
2012.9-2015.7：沈阳化工大学，控制科学与工程，硕士
2010. 9-2012.7：曲阜师范大学，电气工程及其自动化，学士
工作履历
2021.7-至今：北京工业大学, 北京人工智能研究院, 讲师
2019. 7-2021. 7：清华大学, 自动化系, 博士后
课程教学
本科生教学：智能检测与网联技术
研究生教学：环保自动化技术前沿
科研项目
[1] 国家自然科学基金青年项目，城市污水处理过程出水总磷浓度智能检测方法研究，2021-01至2023-12，在研，主持
[2] 北京市自然科学基金面上项目，神经动力学驱动的污水处理总磷智能检测与预警方法研究，2023-01至2025-12，在研，主持
[3] 科技部科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目，复杂动态系统模型表征与自组织设计理论及应用，2021-12至2025-11，在研，参与
[4] 北京市博士后科研活动资助项目，污水处理水质模型设计与智能优化方法研究，2022-05至2023-07，在研，主持
[5] 朝阳区博士后科研活动资助项目，污水处理总磷软测量过程智能表征与应用验证，2023-01至2023-07，在研，主持
荣誉和获奖
[1] 2022年北京工业大学立德树人优秀班主任，2022
[2] 博士研究生国家奖学金，2018
[3] 北京工业大学优秀博士学位论文，2018
[4] 第20届国际自动控制联合会世界大会（IFAC 2017）青年作者奖，2017
[5] 教育部留学基金委公派博士基金，2017
代表性研究成果
[1]Gongming Wang, Yidi Zhao, Caixia Liu, Junfei Qiao. Data-Driven Robust Adaptive Control with Deep Learning for Wastewater Treatment Process. IEEE Transactions on Industrial Informatics, DOI: 10.1109/TII.2023.3257296
[2]Gongming Wang, Jing Bi, Qing-Shan Jia, Junfei Qiao, Lei Wang. Event-Driven Model Predictive Control with Deep Learning for Wastewater Treatment Process. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(5): 6398-6407.
[3]Gongming Wang, Junfei Qiao. An Efficient Self-Organizing Deep Fuzzy Neural Network for Nonlinear System Modeling. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(7): 2170-2182.
[4]Gongming Wang, Junfei Qiao, Caixia Liu, Zhaoxu Shen. How Deep is Deep Enough for Deep Belief Network for Approximating Model Predictive Control Law. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022, 19(3): 2067-2078.
[5]Gongming Wang, Qing-Shan Jia, MengChu Zhou, Jing Bi, Junfei Qiao, Abdullah Abusorrah. Artificial neural networks for water quality soft-sensing in wastewater treatment: A review. Artificial Intelligence Review, 2022, 55(1): 565-587.
[6]Gongming Wang, Qing-Shan Jia, Junfei Qiao, Jing Bi, MengChu Zhou. Deep Learning-Based Model Predictive Control for Continuous Stirred Tank Reactor System. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 32(8): 3643-3652.
[7]Gongming Wang, Junfei Qiao, Jing Bi, Qing-Shan Jia, MengChu Zhou. An Adaptive Deep Belief Network with Sparse Restricted Boltzmann Machines. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020, 31(10): 4217-4228.
[8]Gongming Wang, Junfei Qiao, Jing Bi, Wenjing Li, MengChu Zhou. TL-GDBN: Growing Deep Belief Network with Transfer Learning. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2019, 16(2): 874-885.
[9]Gongming Wang, Qing-Shan Jia, Junfei Qiao, Jing Bi, Caixia Liu. A sparse deep belief network with efficient fuzzy learning framework. Neural Networks, 2020, 121: 430-440.
[10]Gongming Wang, Qing-Shan Jia, MengChu Zhou, Jing Bi, Junfei Qiao. Soft-sensing of wastewater treatment process via deep belief network with event-triggered learning. Neurocomputing, 2021, 436: 103-113.
