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基本信息

  • 性别:
  • 聘任技术职务:未聘
  • 学历:研究生教育
  • 联系电话:13156368103
  • 电子邮箱:hongda_qi@shnu.edu.cn
  • 通讯地址:上海奉贤区海思路100号
  • 部门:信息与机电工程学院
  • 学位:工学博士学位
  • 毕业院校:同济大学
  • 办公地址:科技楼A座721室

研究方向


个人简介:

信息与机电工程学院讲师,硕士生导师,ACM/CCF/CAA/IEEE学会会员,网络信息服务专业委员会秘书。主要研究方向是Petri网理论及应用、图神经网络和人工智能算法。2023年毕业于同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,获工学博士学位,导师为中国工程院院士蒋昌俊教授。曾在IEEE TSMC、IEEE TASE、IEEE TNNLS等国际高水平学术刊物上发表科研成果10余篇,其中中科院top期刊3篇,CCF B类期刊1篇。授权国家发明专利2项,参与国家重点研发专项2项,上海市高新技术领域项目1项,主持并完成校级创新项目1项。


学历: 

(1) 2018-09 至 2023-12, 同济大学, 计算机科学与技术, 博士 导师:蒋昌俊教授

(2) 2015-09 至 2018-06, 山东科技大学, 计算机软件与理论, 硕士(推荐免试) 导师:杜玉越教授

(3) 2011-09 至 2015-06, 山东科技大学, 计算机科学与技术, 学士 

 

工作经历:

(1) 2024-04 至今, 上海师范大学, 信息与机电工程学院, 讲师


主要成果:
[1] Qi H, Wang J, Yan C, et al. The Probabilistic Liveness Decision Method of Unbounded Petri Nets based on Machine Learning. IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, 2024,54(2):1070-1081. (SCI, 中科院一区, TOP期刊, 影响因子8.7) 

[2] Qi H, Guang M, Wang J, et al. Probabilistic Reachability Prediction of Unbounded Petri Nets: A Machine Learning Method. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2024,21(3):3012-3024. (SCI,中科院二区, TOP期刊,影响因子5.9) 

[3] Qi H, Chang J. A Perspective on Petri Net Learning. Frontiers of Computer Science, 17(6), 176351. (CCFB类期刊, 影响因子4.2) 

[4] Wang J, Qi H, Guang M, et al. Net Learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 33(12): 7380-7389. (SCI,中科院一区, TOP期刊,影响因子14.255) 

[5] Qi H, Du Y, Qi L, et al. An approach to repair Petri net-based process models with choice structures. Enterprise Information Systems, 2018, 12(8-9): 1149-1179. (SCI,影响因子1.683) 

[6] 祁宏达, 杜玉越, 刘伟. 一种高精确度的过程模型修复方法. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第5): 931. (EI) 

[7] Zhang C, Wang J, Qi H, et al. Multi-View Metrics Enhanced Heterogeneous Graph Neural Network for Extractive Summarization[C]//2021 China Automation Congress (CAC). IEEE, 2021: 3180-3185. 

[8] Guang M, Yan C, Wang J, Qi H, et al. Benchmark datasets for stochastic Petri net learning[C]//2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2021: 1-8.


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学术成果(以下信息源于科研管理系统)

教学工作

教职工课程信息
开课学年开课学期课程名称
2024-20252计算机组成原理

荣誉奖励

社会兼职