闫浩，男，工学博士，副教授，硕士生导师，山西大学文瀛青年学者。2021年博士毕业于东北大学控制科学与工程专业，2021年至2023年，清华大学自动化系/国家CIMS中心助理研究员、博士后，2023年10月起在山西大学自动化与软件学院工作至今。现任中国自动化学会青年工作委员会委员。长期从事人工智能与机器学习算法及在工业过程建模、控制与优化中的应用和工程实践研究。作为项目负责人，承担国家自然科学基金项目、中国博士后科学基金特别资助项目、国家重点研发计划子课题、山西省基础研究计划项目、国家重点实验室开放基金等国家和省部级项目5项。作为主要研究人员，参与科技创新2030—新一代人工智能重大项目、国家自然科学基金重点及面上项目、企业委托项目等多项。以第一作者在IEEE汇刊、IFAC 会刊、自动化学报等国内外权威期刊和会议发表学术论文10余篇，担任IFAC JPC、IFAC CEP、IEEE TASE等多个期刊和会议审稿人。

主要研究方向：

1. 复杂工业过程建模、优化与控制

2. 异常工况诊断与自愈

3. 工业大数据解析、机器学习

部分论文列表：

1.Hao Yan,XinchunJia, Kang Li, Fuli Wang. ABayesian network method using transfer learning for solving small data problems in abnormal condition diagnosis of fused magnesia smelting process. Control Engineering Practice, 2024, 147: 105927.

2.Hao Yan, Shiji Song, Fuli Wang, Dakuo He, Jianjun Zhao. Operational adjustment modeling approach based on Bayesian network transfer learning for new flotation process under scarce data. Journal of Process Control, 2023, 128: 10300.

3. Hao Yan, Fuli Wang, Gege Yan, Dakuo He. Hybrid approach integrating case-based reasoning and Bayesian network for operational adjustment in industrial flotation process.Journal of Process Control, 2021, 103: 34-47.

4. 闫浩, 王福利, 孙钰沣, 何大阔. 基于贝叶斯网络参数迁移学习的电熔镁炉异常工况识别. 自动化学报, 2021, 47(1): 197-208.

5. Hao Yan, Fuli Wang, Dakuo He, Qingkai Wang. An operational adjustment framework for a complex industrial process based on hybrid Bayesian network. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2020, 17(4): 1699-1710.

6. Hao Yan, Fuli Wang, Dakuo He, Luping Zhao, Qingkai Wang. Bayesian network-based modeling and operational adjustment of plantwide flotation industrial process. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2020, 59(5): 2025-2035.

7. Hao Yan, Jianwen Wang, Fuzhong Wang, Zhiqiang Wang, Shuangquan Zou. Observer-based reliable passive control for uncertain T-S fuzzy systems with time-delay. International Journal of Systems Science, 2019, 50(5): 905-918.

8. Hao Yan,Xinchun Jia, ZhenjiFeng, Tao Song, Fuli Wang. Intelligent operational adjustment of copper flotation process based on CBR-GRNN. Proceedings of the 36th Chinese Control and Decision Conference, 2024: 90-95.

9. Hao Yan, Jin Zhu, Fuli Wang, Dakuo He, Qingkai Wang. Bayesian network-based technical index estimation for industrial flotation process under incomplete data. Proceedings of the 32th Chinese Control and Decision Conference, 2020: 3354-3359.

10. Hao Yan, Qingkai Wang, Zhiqiang Wang, Xu Wang, Feng Yu. Estimation of copper concentrate grade for copper flotation. 5th IFAC Workshop on Mining, Mineral and Metal Processing, 2018, 51(21): 94-98.

主要科研项目：

1.国家自然科学基金青年项目, 知识与数据协同的浮选过程贝叶斯网络建模与智能调控, 2025.01-2027.12, 30万, 主持.

2.中国博士后科学基金第15批特别资助项目, 浮选生产过程鲁棒可解释的性能监控与诊断方法研究, 2022.07-2023.09, 18万, 主持.

3.国家重点研发计划子课题, 作业控制仿真平台智能优化算法研究, 2021.12-2025.12, 100万, 主持.

4. 山西省基础研究计划项目, 基于多源信息融合的矿物浮选过程智能优化决策系统研究, 2024.07-2027.07, 5万, 主持.

5. 矿冶过程自动控制技术国家重点实验室开放基金项目, 基于迁移学习的浮选新过程智能调控决策方法研究, 2022.09-2024.09, 10万, 主持.

6.科技部 “科技创新2030—新一代人工智能” 重大项目, 复杂制造环境下的协同控制与决策理论方法, 2019.12-2022.12, 873万, 参与.

7.国家自然科学基金面上项目, 基于贝叶斯网络的生产过程异常工况识别与自愈控制方法研究, 2020.01-2024.01, 58万, 参与.

8.国家自然科学基金面上项目, 基于多源异构信息的电熔镁熔炼过程运行状态评价及智能决策, 2021.01-2025.01, 58万, 参与.

9. 国家自然科学基金重点项目, 流程工业优化控制与安全运行知识自动化系统设计方法与应用研究, 2016.01-2020.12, 285万, 参与.

10.江西铜业集团横向课题, 江铜集团大数据分析工具池建设, 2017.06-2018.12, 120万, 参与.