曼大教授：TE过程故障预测研究｜收获一作论文与导师推荐信！

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2023-03-20 06:03

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科研主题：曼大教授——

TE过程故障预测

准确地诊断与识别化工系统的故障对保障系统的长期安全运行和高质量生产具有重要的意义。针对现有的故障诊断算法难以深入挖掘复杂过程数据内在信息的问题，引入人工智能故障诊断模型，对特征之间的非线性关系进行建模，对标准田纳西-伊斯曼(TE)过程故障进行诊断。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务，科研过程中将探索机器学习、神经网络等算法在TE过程故障诊断中的应用。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。

特邀

导师

指南者留学特邀导师：范教授

英国曼彻斯特大学教授

英国皇家化学学会会士

化学、多孔材料、可再生能源领域专家

2022年国际杰出青年化学工程师奖

旅英中国学人化学科学与技术学会会长

我们的优势

我们的名校科研	其他机构科研
可定制课题教授1v1指导	完全固定课题 10-20人班课
独立一作论文	共同一作论文
Research论文	Review论文
100%有推荐信	不全都有推荐信
指导老师的EDU邮箱推荐信	指导老师私人邮箱推荐
科研与论文指导是同一个老师	科研与论文指导是不同的老师
可以直接联系到教授	除了zoom外无法联系到教授
科研指导使用汉语	教授讲英文，内容太专业听不懂

你将收获

EI会议论文发表

名校推荐信

全方位助力留学申请

适合人群

留学申请：计划申请化学/化工/材料/数据科学等相关专业的同学

提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学

锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、机器学习、论文撰写等技能的同学

具体安排

Week 1

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Week 2	Machine Learning Algorithms I	Supervised Learning and Unsupervised Learning Categorical Variable and Continuous Variable Linear Models
Week 3	Machine Learning Algorithms II	Multicollinearity Entropy Decision Tree
Week 4	Machine Learning Algorithms III	Advanced Tree Based Models Neural Network Unstructured Data
Week 5	Data Analysis	1V1 office hour Try to analyze the data
Week 6-8	Implementation of Machine Learning Algorithms	1V1 office hour Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week 9-12	Paper Writing	Discussion & Paper Writing Submit Paper