【科研成果】

硕士期间共发表近9篇SCI国际期刊论文，涵盖机器学习、深度学习、气体识别、电子鼻等热点话题。并发表于Nano-Micro Letters（JCR Q1，IF:36.3）、Chemical Engineering Journal（JCR Q1，IF:15.2）、ACS Sensors(JCR Q1，9.1)、Sensors and Actuators B: Chemical（JCR Q1，IF:8）等。Nano-Micro Letters发表高被引论文，他引128（截至26.06）。

【研究方向】

大方向：机器学习、深度学习、气体识别、电子鼻

细分方向：多任务学习、气体定量定性识别、阵列优化方法研究

【可指导区位】

针对SCI一区至四区等国际期刊与会议论文的撰写

图像识别、气体识别、基于机器学习、深度学习方法应用的相关领域的研究的小论文以及硕博毕业论文

【指导经验】

具有丰富的指导经验，指导过本科生、低年级研究生多人，其中有发表二区或三区论文。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

理论与实践并重：帮助学生从识别模型搭建、理论分析到实验设计、数据处理全流程掌握核心技术。

精细化论文指导：围绕核心思想、背景解析以及方法改进，提供从论文框架构建到科学写作的全程指导。

代码与实验教学：从预实验到算法实现，手把手带领学生解决关键技术难题。

跨学科融合：将模式识别方法与图像识别、气体识别等多领域知识有机结合，启发学生多角度思考。

灵活高效：根据项目进展和学生实际情况，制定个性化研究计划，确保研究深度与应用价值同步提升

【科研成果】

硕士期间共发表近9篇SCI国际期刊论文，涵盖机器学习、深度学习、气体识别、电子鼻等热点话题。并发表于Nano-Micro Letters（JCR Q1，IF:36.3）、Chemical Engineering Journal（JCR Q1，IF:15.2）、ACS Sensors(JCR Q1，9.1)、Sensors and Actuators B: Chemical（JCR Q1，IF:8）等。Nano-Micro Letters发表高被引论文，他引128（截至26.06）。

【研究方向】

大方向：机器学习、深度学习、气体识别、电子鼻

细分方向：多任务学习、气体定量定性识别、阵列优化方法研究

【可指导区位】

针对SCI一区至四区等国际期刊与会议论文的撰写

图像识别、气体识别、基于机器学习、深度学习方法应用的相关领域的研究的小论文以及硕博毕业论文

【指导经验】

具有丰富的指导经验，指导过本科生、低年级研究生多人，其中有发表二区或三区论文。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

理论与实践并重：帮助学生从识别模型搭建、理论分析到实验设计、数据处理全流程掌握核心技术。

精细化论文指导：围绕核心思想、背景解析以及方法改进，提供从论文框架构建到科学写作的全程指导。

代码与实验教学：从预实验到算法实现，手把手带领学生解决关键技术难题。

跨学科融合：将模式识别方法与图像识别、气体识别等多领域知识有机结合，启发学生多角度思考。

灵活高效：根据项目进展和学生实际情况，制定个性化研究计划，确保研究深度与应用价值同步提升