朱美强,男,1979年,博士,中国矿业大学信息与电气工程学院,副教授;研究兴趣为机器学习、机器视觉、机器人与智能系统、工业综合自动化。作为项目负责人,承担了1项江苏省自然科学基金,1项徐州市科技研发项目,参加了国家自然科学基金项目5项。作为主持人,主持了企业委托项目多项;作为指导教师,指导研究生在robomaster机器人大赛中屡获佳绩;录用和发表学术论文20余篇,被SCI、Ei等检索10余篇;获省部级奖励4项
基础研究:机器学习与模式识别、计算机视觉、机器人、强化学习
应用研究:机器人与机器视觉、企业综合自动化
2013.7-2016.7 《基于谱图理论的强化学习研究及其应用》 江苏省自然科学基金 20万
2018.1-2020.12 《高维数据的协同微粒群特征选择方法及应用》中央高校基本科研经费 5万
2019.12-2021.12 《高维数据的协同微粒群特征选择方法及应用》中央高校基本科研经费 5万
2019.12-2021.12 《选煤工业过程的智能优化与工业数据分析》企业委托项目 10万
2020.7-2021.12 《基于机器视觉的液晶显示模组缺陷检测》苏州市智能工厂校企合作委托项目 10万
2019.11-2021.12 《带式输送机群智能监测与优化节能控制系统研发》 企业委托项目 80万
2021.1-2022.12 《基于3D视觉的小型零部件智能组装系统关键技术研发》徐州市重点研发计划校企合作项目 25万
1.朱美强, 程玉虎, 李明, 王雪松, 冯涣婷. 一类基于谱方法的强化学习混合迁移算法[J]. 自动化学报, 2012, 38(11):1765-1776. (Ei检索)
2.朱美强, 李明, 程玉虎, 张倩, 王雪松. 基于拉普拉斯特征映射的启发式Q学习[J]. 控制与决策, 2014, 29(3):425-430. (Ei检索
3. 叶景东, 宗寿松,朱美强. 基于机器视觉的矿用数显电测量仪表检测系统[J]. 工矿自动化, 2016, 42(9):13-16. (学生第一作者,核心)
4. 卜令正、王洪栋、朱美强等,基于改进卷积神经网络的多源数字识别,计算机应用,2018,38(12):3403-3408. (学生第一作者,核心)
5. 姜瑾, 李明, 朱美强,等. 基于卷积神经网络的室外运行太阳能电池板裂纹检测[J]. 扬州大学学报:自然科学版, 2020(1):49-53.(学生第一作者,核心)
6. Zhang, Qichen; Zhu, Meiqiang; Zou, Liang; Li, Ming; Zhang, Yong. Learning Reward Function with Matching Network for Mapless Navigation. Sensors. 2020; 20(13):3664.(学生第一作者,SCI检索)
7.田军,李明,姜瑾,朱美强,雷萌.厂水泵闸板阀开度线激光辅助视觉监控[J].工矿自动化,2020,46(9):79-82.(学生第一作者,核心)
8.李明,鹿朋,朱美强,姜瑾,邹亮.基于改进 YOLO-tiny 的闸板阀开度检测(网络首发).煤炭学报. https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2021.0200(通讯作者,Ei源刊)
《强化学习原理及其应用》科学出版社 2014.6 排名2/3
发明专利:
1.朱美强;李明;王洪栋;叶景冬;贾文其;朱文详;基于机器视觉的数显电测量仪表质量群检系统,2017-12-26,中国,ZL201510242542.4
竞赛:
指导学生参加Robomaster全国机器人大赛屡获佳绩
讲授《计算机网络》、《机器人感知》、《图像处理与模式识别》等课程