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杨琦 无 (yangqi0028@163.com)    

数学与计算科学学院    

非线性系统优化与控制;矩阵计算;;

个人简介
杨琦,女,福建人,中共党员,博士,硕士研究生导师,主要研究方向:非线性动力系统的优化与控制、复杂网络、矩阵的广义逆理论等。2019年9月获大连理工大学数学科学学院理学博士学位(运筹学与控制论方向)。主持:广西基地人才专项基金1项、广西中青年能力提升项目1项、广西密码学重点实验室项目1项,校级教改课题1项;参与3项国家自然科学基金项目。欢迎热爱科研,具有一定的编程能力、英语较好的同学咨询。
教育背景
大连理工大学 运筹学与控制论  导师:冯恩民、尹洪超
工作经历
2019.9-至今 十大网赌博正规信誉网址 数学与计算科学学院 讲师
主要荣誉
学术活动
教学信息
主讲课程:《高等数学》、《线性代数》、《最优化方法实验》
主要论文

[1]. Yang Qi, Chen Qunbin, Niu Teng, et al. Robustness analysis and identification for an enzyme-catalytic complex metabolic network in batch culture. Bioprocess and Biosystems Engineering, 2021, 44(7): 1511-1524. (SCI)

 [2]. Yang Qi, Wang Lei, Feng Enmin, et al. Identification and robustness analysis of nonlinear hybrid dynamical system of genetic regulation in continuous culture. Journal of Industrial Management Optimization, 2020, 16(2): 579-599. (SCI) 

[3]. Yang Qi, Liu Xiaoji, Yu Yaoming. Developing reverse order law for the Moore-Penrose inverse with the product of three linear operators. Journal of Mathematics, 2021. (SCI)

[4]. Yang Qi, Chen Qunbin, Zhang Pai. Strong stability of optimal design for a time-varying dynamic system in batch culture. IEEE CPS, 2021. (EI) 

[5] Zhang Pai,Yang Qi. Investigation of Time-delay Nonlinear Dynamic System in Batch Fermentation with Differential Evolution Algorithm.IEEE CPS, 2021. (EI) 

[6]. Liu Xiaoji, Yang Qi, Jin Hongwei. New representations of the group inverse of 2x2 block matrices. Journal of Applied Mathematics, 2013, 1-10. (SCI) 

[7]. 杨琦, 蒋志刚, 冯恩民, 尹洪超, 修志龙. 以函数为参量的间歇发酵非线性动力系统及 其辨识. 运筹学学报 , 2017, 21: 46-56. (核心) 

[8]. 柳扬, 杨琦, 冯恩民, 修志龙. 一簇微生物间歇发酵酶催化非线性动力系统强稳定性. 大连理工大学学报 , 2019, 59: 656-662. (核心)

学术著作
科研项目

2020.01-2021.12 一类微生物发酵非线性动力系统的鲁棒优化,中青年能力提升项目,主持,2.0万元. 

2020.04-2022.03 非线性动力系统的最优反馈控制研究,广西密码学实验室开放基金,主持,3.0万元 

2021.08-2024.08 一类微生物发酵非线性动力系统的反馈控制与并行优化,广西基地人才专项基金,主 持,10.0 万元 

2021.01-2024.12 基于区块链的绿色供应链金融的定价策略与协调机制的博弈分析,国家地区基金项目, 参与,29.0 万 

2022.01-2025.12 带噪声复杂网络上的相继滞后同步与牵引控制研究,国家地区基金项目,参与,37.0万

2022.04-2025.04 一类含时滞的非线性切换系统的优化与最优控制项, 广西青年基金项目,主持,8.0万

2022.06-2024.05 基于深度学习的高分子材料定量化技术开发,清华大学横向课题,参与,20.0万元



知识产权
联系信息

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