女，博士研究生，副教授，河北工业大学人工智能与数据科学学院计算机科学与技术系。

一、个人简介

女，副教授，1979年生人，河北石家庄人。2005年起在河北工业大学任教。主持或参与完成厅局级和省部级项目7项，发表国内外学术论文20余篇。获第十一届河北工业大学优秀任课教师荣誉称号，2021年获河北工业大学首届“最受学生欢迎的教师”荣誉称号。

研究方向：机器学习与智能计算

1.教育背景：

2006.09-2011.01：河北工业大学，微电子与固体电子学，工学博士；

2002.09-2005.04：北京交通大学，信号与信息处理，工学硕士；

1998.09-2002.07：河北工业大学，计算机科学与技术，工学学士；

2.工作经历：

2017.12-今：河北工业大学，副教授，硕士生导师；

2007.12-2017.11：河北工业大学，讲师；

2005.04-2007.11：河北工业大学，助教；

二、主要科研成果：

1.主持或主要参加的科研项目

[1] 河北省科技计划项目（No.1321029）：自动导盲系统中多图像听觉显示关键技术研究. 已结题. 主持

[2] 河北省教育厅青年基金(No. QN2017314), 考虑迟滞效应的锂离子电池建模及在线荷电状态估计研究. 已结题. 主持

[3] 天津市自然基金项目（No.13JCYBJC15400）：基于可听化的电子行走辅助系统研究. 已结题. 第二

[4] 河北省自然科学基金面上项目(No.E2019202328),基于工况鲁棒性的动力锂离子电池多尺度健康因子提取及健康状态预测方法研究. 在研，第二

2.第一作者或通信作者代表性论文

[1] A state-of-health estimation method of lithium-ion batteries based on multi-feature extracted from constant current charging curve，Journal of Energy Storage. 2021.

[2] Multi-task person re-identification via attribute and part-based learning, Multimedia Tools and Applications. 2022

[3] 基于短时搁置端电压压降的快速锂离子电池健康状态预测，电工技术学报. 2019.

[4] 基于信息反馈粒子群的高精度锂离子电池模型参数辨识，电工技术学报. 2019.

[5] 基于自适应数据预处理和LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测，电工技术学报. (已录用)

[6]锂离子电池健康状态估计方法研究综述，电源学报，2020.

[7] 基于数据驱动的锂离子电池RUL预测综述，电源学报，2021.

三、联系方式

地址：天津市北辰区西平道 5340 号 邮编：300401

邮箱：guoyongfang@ hebut.edu.cn