刘漫丹 

刘漫丹，女，1973年10月出生，教授、博士生导师。1995年毕业于浙江大学生产过程自动化专业，获学士学位；2000年获浙江大学控制理论与控制工程专业博士学位；2000年7月至今工作于华东理工大学信息学院。负责或参与多项国家、省部级科研项目；曾获1项国家科技进步二等奖、7项省部级科技进步奖励和2项上海市教育教学成果奖一等奖；授权9项国家发明专利；发表学术论文90余篇，出版教材2本。主要研究方向：工业过程建模、控制与优化；智能优化计算及其应用；大数据智能处理与分析。曾获上海市青年科技启明星、上海市育才奖、宝钢教育奖优秀教师奖等奖励或称号。

        教授、博士生导师，教育部新世纪优秀人才、上海市曙光学者、上海市科技启明星。主要研究方向：人工智能，自动化，系统工程等。在相关领域国际SCI期刊上发表学术论文180余篇（第一或通信作者150余篇）、EI收录150余篇；Web of Science JCR Q1刊物论文90余篇；获国家科技进步二等奖1项，省部级科技进步一等奖1项、二等奖2项、三等奖3项，省部级发明专利一等奖1项；拥有国家发明专利17项，国家软件著作权登记12项。

杜文莉，女，1974年出生。博士、研究员、博士生导师。现为华东理工大学信息科学与工程学院院长、化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室副主任。

长期从事工业过程控制与优化技术研发，近年来承担了国家自然科学基金重大项目课题、科技部863计划、上海市以及企业重大(重点)科技攻关等20余项课题的研发工作，为解决资源、能源与环保的约束问题，提高生产制造水平和效能，在复杂工业过程建模、控制、优化方法及其关键技术应用等领域开展研究，提出了机理与数据融合建模方法、工业过程协同优化控制以及智能优化决策方法等，在乙烯、PTA、炼油、聚酯、乙二醇等大型工程应用示范，形成了系列具有自主知识产权的核心技术（已授权国家发明专利40余项，登记软件著作权27项），其中多项成果评定为“达到国际领先水平”和“国内首创”，支撑了我国自主知识产权的百万吨乙烯装置、百万吨PTA装置等重大工程国产化成套技术的研发。获5项国家科技进步二等奖（1项排名第一）、12项省部级一等奖等科技奖励；发表SCI/EI学术论文100余篇。

主要学术团体兼职：中国自动化学会常务理事、上海市自动化学会副理事长、中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会副主任、中国仪器仪表学会智能工厂专业委员会常务理事、中国自动化学会过程控制专业委员会常务委员、中国系统工程过程系统工程专业委员会委员。

长期从事复杂流程工业过程先进控制与优化运行理论研究和技术开发。先后负责了多项国家重点课题和省部级科研项目，包括1项“十二五”国家科技支计划课题，1项“863”重点研发计划课题和1项科技部重点研发计划课题。负责了大型乙烯装置全流程先进控制与运行优化技术研发和应用，解决了乙烯生产过程关键单元的工作点多变，非线性，干扰变量和被控变量在线测量困难和多控制器协调等问题，该技术荣获中国石油和化学工业联合会科技进步一等奖，在国内12家大型乙烯生产企业中应用，显著提高了我国乙烯装置优化运行水平，降低装置能耗，增加高附加值产品收率和经济效益。荣获国家科技进步二等奖2项，省部级科技进步一等奖4项。

在国内外学术期刊和会议上发表论文80多篇。主要研究方向：复杂工业过程建模、控制及优化，机器学习理论与应用，群智能优化与应用，故障监测与诊断等。

        和望利，博士，教授，博士生导师，国家优秀青年科学基金、中国科协“青年人才托举工程”、上海市青年科技启明星计划、上海市教育系统“三八红旗手”获得者。受邀出访澳大利亚中昆士兰大学、香港大学机械工程系、香港城市大学混沌与复杂网络中心、德国波茨坦气候影响研究所、日本首都大学东京从事合作研究。曾担任首都大学东京的客座副教授、IEEE工业电子学会网络控制系统与应用专业委员会主席、第三届先进计算智能和智能信息国际研讨会的出版主席。

主要研究多智能体系统的分布式协同控制与优化；多机器人/车辆协同感知、控制与决策；机器视觉和机器学习。目前在Automatica、IEEE汇刊和美国物理学会会刊等发表论文 60 余篇。主持国家科技部重点研发计划课题、国家优秀青年科学基金、国家自然科学基金面上项目以及上海市自然科学基金等多个项目，荣获2019年度上海市自然科学奖一等奖（排名二）。

目前是IEEE资深会员，中国工业与应用数学学会（SIAM）复杂网络与系统控制专委会委员，中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员，中国自动化学会信息物理系统专委会委员，中国自动化学会多智能体学组、网络化控制系统学组，中国自动化学会青年工作委员会委员，美国数学评论评论员。担任IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems、IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics等国际期刊的副主编。

        姜庆超，男，工学博士，副教授，德国“洪堡学者”（2015）、上海市“浦江学者”（2017）、上海市“青年科技启明星”（2020）、华东理工大学“青年英才培育计划”（2018）等人才计划获得者。分别于2010年和2015年获华东理工大学工学学士和工学博士学位，之后先后赴加拿大University of Alberta，德国University of Duisburg-Essen，中国香港The Hong Kong University of Science and Technology，以及日本Kyoto University从事研究工作。近年来以第一作者或通讯作者在IEEE TNNLS、IEEE TIE、IEEE TII、IEEE TCST、AIChE等过程控制与过程系统工程领域主流期刊上发表SCI论文50余篇，主持国家自然科学基金青年项目、面上项目、上海市人才计划项目、企业科研攻关项目等多项课题。现为IEEE高级会员，中国自动化学会“技术过程的故障诊断与安全性专业委员会”、“数据驱动控制、学习与优化专业委员会”等多个专委会委员。研究方向包括机器学习方法与工业应用、复杂工业过程智能建模与监测、多源信息融合过程运行优化、工业大数据驱动过程故障诊断等。