2023年拟入站博士后公示(2023年05月18日)
发布时间:2023-05-18   作者:   浏览次数:

根据学校博士后相关文件要求,经个人申请、合作导师推荐、流动站和拟聘单位同意、组织审查、学校审批,确定以下人员为拟入站博士后,现将基本情况公示如下:

一、拟入站博士后

李炎,199288日出生,毕业于中国矿业大学,拟聘单位为电气工程学院,拟入控制科学与工程博士后流动站,合作导师孙晓燕教授。博士期间的成果如下:

针对当前风冷碳化硅变流器容量较小、功率密度较低的现状,综合电、磁、热、机械以及控制多个维度,提出了一套碳化硅变流器并联的大容量高功率密度方案,具备一定的工程应用参考价值;从器件并联角度研究碳化硅MOSFET变流器的扩容方法,建立了电流分配模型,阐述了器件结温偏差与动态不均流之间的正反馈恶化关系;针对多器件并联结构,提出了功率回路及驱动回路结构优化方案,实现了动、稳态电流平衡;为了使器件并联结构具备电流偏差主动补偿能力,提出了一种新颖的并联有源门极驱动方案,实现了器件间的信息交互及闭环精准补偿。

 

Niaz Muhammad Shahani19922月出生,毕业于中国矿业大学,拟聘单位为矿业工程学院,拟入地质资源与地质工程博士后流动站,合作导师杨伟峰教授。博士期间主要学术成果如下:

针对传统的岩石力学参数测试方法速度慢、成本高,难以适应于当前煤矿的智能化发展趋势问题,综合分析了轻型梯度提升机(LightGBM)、支持向量机(SVM)、类别型特征的梯度提升算法(Catboost)、人工神经网络(ANN)、自适应模糊神经网络(ANFIS)、梯度提升回归树算法(GBRT)、随机森林(RF)和极限梯度提升算法(XGBoost)的优缺点及适用条件。采用基于机器学习的智能方法,利用PythonMatlab二次开发,创建了Robust Models综合模型,得出XGBoost在训练和测试阶段均有较高准确性,为塔尔煤田资源开发提供了重要支撑。以第一作者发表SCI论文8篇(1Q14Q23Q3)、EI论文1篇;在专业研究领域有较高的学术水平。

注:请公示人员近期完成体检和心理测试。

二、公示

公示期限:2023518日——2023520日。

反映意见的方式:在公示期内,可向博士后管理办公室(地址:南湖校区行政办公楼A205室,电子邮箱kdbsh@cumt.edu.cn,电话:83590200)反映对公示对象的意见。

 

中国矿业大学人力资源部

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