个人信息：

教育背景：

1989年9月至1993年9月华中科技大学学士学位电力工程系电力系统及其自动化专业

1997年9月至2000年1月东北大学硕士学位信息科学与工程学院 控制理论与控制工程专业

2002年5月至2005年5月南洋理工大学（新加坡） 博士学位电机与电子工程学院 控制理论与控制工程专业

工作履历：

1993年9月至1999年11月沈阳工程学院电力工程系助教

1999年12月至2002年5月沈阳工程学院电力工程系讲师

2005年6月至2006年12月南洋理工大学（新加坡）电机与电子工程学院副研究员

2007年2月至2009年8月新加坡国立大学电气与计算机工程系博士后研究员

2009年12月至2012年7月新加坡理工学院机械与航空工程学院 讲师，辅助技术中心（Assistive Technology Centre）主任 (Lecturer-in-Charge)，项目主持人(Principal Investigator)

2012年7月至2013年7月北京科技大学自动化学院讲师

2013年8月2018年7月北京科技大学自动化学院副教授

2018年8月至今北京科技大学自动化学院教授

工业过程知识自动化教育部重点实验室副主任

学术与社会兼职：

IEEE International Conference on Mechatronics and Automation会议程序委员会委员，审稿人

IEEE International Conference on Communications Problem-Solving会议程序委员会委员

研究方向：

移动机器人定位，导航以及控制

目标跟踪，人体跟踪及康复

传感器信息融合技术

无线传感器网络及应用

高炉布料及控制系统

在顺德创新学院的基础科研条件：

团队依托数字健康技术研发中心建立，团队有教师5人，专职实验员2人，设备固定资产约20万元，主要仪器设备有：无线充电传感器网络，可穿戴医疗设备，移动机器人网络。团队主要研究方向包括移动机器人定位，导航以及控制；目标跟踪，人体跟踪及康复；传感器信息融合技术；无线传感器网络及应用；高炉布料及控制系统。

依托顺德创新学院科研项目：

居家养老无穿戴无线智能感知技术，北京科技大学顺德创新学院科技创新专项，2020.1.1-2021.12.31，参与。

基于可穿戴计算的智能运动康复评价技术，北京科技大学顺德创新学院科技创新专项，2021.1.1-2022.12.31，项目负责人。

代表性成果：

代表性论著：

1. Sun S, Xiao Y, Huang Y, Zhang S, et al. Joint Matrix Factorization: A Novel Approach for Recommender System[J]. IEEE Access, 2020, 8: 224596–224607.

2. Sun S, Yu Z, Zhang S, et al. Future Definition and Extraction of the Blast Furnace 3D Burden Surface Based on Intelligent Algorithms[J]. Applied Sciences, 2022, 12(24): 12860.

3. Sun S, Yu Z, Zhang S, et al. Reconstruction and classification of 3D burden surfaces based on two model drived data fusion[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 215: 119406.

4. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Multivariate linear-regression variable parameter spatio-temporal zoning model for temperature prediction in steel rolling reheating furnace[J]. Journal of Process Control, 2023, 123: 108–122.

5. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Optimal control for spatial-temporal distributed nonlinear autoregressive with exogenous inputs correlation model of steel rolling reheating furnace: a coordinated time-sharing control approach[J]. Control Theory and Technology, 2023.

6. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Hierarchical structure optimal setting approach for production indexes of the rolling heating furnace temperature field[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2023: 1–19.

7. Bao Q, Zhang S, Guo J, et al. Modeling of dynamic data-driven approach for the distributed steel rolling heating furnace temperature field[J]. Neural Computing and Applications, 2022, 34(11): 8959–8975.

8. Su X , Sun S , Zhang S* , et al. Improved multi-layer online sequential extreme learning machine and its application for hot metal silicon content[J]. Journal of the Franklin Institute, 2020, 357(17).

9. Li Y, Zhang S*, Zhang J, et al. Data-driven multi objective optimization for burden surface in blast furnace with feedback compensation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(4): 2233- 2244.

10. Li Y, Zhang S*, Yin Y, et al. A soft sensing scheme of gas utilization ratio prediction for blast furnace via improved extreme learning machine[J]. Neural Processing Letters, 2019, 50(2): 1191-1213.

11. Su Xiaoli,Zhang Sen,Yin Yixin,Xiao Wendong*.Prediction model of hot metal temperature for blast furnace based on improved multi-layer extreme learning machine, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2019, 10(10)： 2739-2752. SCIE, EI

12. Yang Y,Yin Y*,Wunsch D, Zhang S, Chen X, Li X, Cheng S, Wu M, Liu K-Z. Development of blast furnace burden distribution process modeling and control[J]. ISIJ International, 2017, 57(8):1350-1363

13. Yongliang Yang, Sen Zhang*, Yixin Yin, A Modified ELM Algorithm for Prediction of Silicon Content in Hot Metal, Neural Computing and Applications, Dec. 2014

14. Hai-Gang Zhang, Yi-Xin Yin, and Sen Zhang*, An Improved ELM Algorithm for the Measurement of Hot Metal Temperature in Blast Furnace, Neurocomputing, 2015

15. Shuai Liu, Lihua Xie, Sen Zhang*, Synchronization of a Class of Nonlinear Network Flow Systems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, accepted. 2014

16. Haigang Zhang, Sen Zhang*, Yixin Yin, A Novel Improved ELM Algorithm for a Real Industrial Application, Mathematical Problems in Engineering, pp 1-7, Vol.2014, April, 2014

17. Sen Zhang, Wendong Xiao*, Jun Gong. IMM filter based Human Tracking using a Distributed Wireless Sensor Network. Mathematical Problems in Engineering, 2014: 57-65

18. Sen Zhang*, Wendong Xiao, Jun Gong, Yixin Yin. A novel motion tracking approach based on a wireless sensor network. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2013: 1-7

19. Sen Zhang*, Wendong Xiao, Jun Gong, Yixin Yin. Mobile sensing and simultaneously node localization in wireless sensor networks. Applied Bionics and Biomechanics, 2012, Vol 9(4): 367-374.

20. Sen Zhang*, Marcelo H Ang Jr, W. Xiao, C. K. Tham, Detection of Activities by Wireless Sensors for Daily Life Surveillance: Eating and Drinking. Sensors, Special Issue on Wireless Sensor Technologies and Applications. Vol. 9, No. 3, pp.1499-1517, 2009.

21. W. Xiao, Sen Zhang*, J. Lin, C. K. Tham, Energy Efficient Adaptive Target Tracking in Wireless Sensor Networks, Journal of Control Theory and Applications, Special Issue on Networked Sensing, Decision Making and Control, Vol. 8， No. 1, pp 86-92, 2010.

22. Sen Zhang*, L. Xie, and M. D. Adams, Feature Extraction for Outdoor MobileRobot Navigation Based on a Modified Gauss-Newton Optimization Approach. Robotics and Autonomous Systems, Vol. 54, No. 4, pp. 277-287, 2006.

23. Sen Zhang*, L. Xie, and M. D. Adams, An Efficient Data Association Approach to Simultaneous Localization and Map Building. International Journal of Robotics Research, Vol. 24, No. 1, pp. 49-60, 2005

代表性项目：

1. 大型工业高炉煤气流分布智能建模理论与方法研究（国家自然科学基金面上项目），主持

2. 现代服务业共性关键技术研发及应用示范重点专项课题（国家重点研发计划），参加

3. 高炉炉况动态建模理论与方法研究（北京市自然科学基金项目），主持

4. 现代大型高炉料面特征建模理论与方法研究（国家自然科学基金面上项目），主持

5. 具有环境条件不变性和可拓展性的机器人视觉导航（国家自然科学基金面上项目），主持

6. 基于精确感知与智能决策的铝电解MES开发与应用(863计划)，参加

7. 面向指标优化的高炉布料过程建模与控制(国家自然基金重点项目)，参加

8. 智慧养老物联网软件技术开发 (横向课题)，主持

获得荣誉：

张森博士长期从事移动机器人定位及基于多传感器的目标跟踪/人体跟踪等方向的研究工作。主持和参加了多个科研项目的研究工作。 其中,在新加坡理工学院期间，作为项目主持人，与新加坡国立大学医院的物理康复师及南洋理工大学的教授合作开发研制的针对康复的全自动评估及治疗系统的研发,已经获得新加坡教育部创新基金的支持（52万新币）。近年来，她的成果包括：针对未知环境中移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）问题，基于粒子滤波算法,提出了传感器信息特征提取算法，将传感器中重要信息进行实时提取用于提高机器人的定位精度；针对移动机器人SLAM中的信息数据关联问题, 将其抽象建模成整数规划问题，并提出一种新的命名为Iterative Heuristic Greedy Rounding (IHGR) 的算法，该算法提高了信息数据关联的准确性，从而提高未知的环境中提高移动机器人定位的精度。此外，针对无线传感器网络中的目标跟踪问题, 应用IMM滤波器，基于多种移动模型，提出了基于变步长的自适应单个传感器调度方案，有效地提高了目标跟踪精度，增加检测概率, 并降低了传感器能量消耗；针对病人日常生活及行为监控系统这种传感器应用问题，提出了基于HMM (隐马尔克夫模型)及Hierarchical Temporal Modeling 的辨识分类方法，用于检测人的行为模式。张森博士近年来已在国内外期刊及学术会议上发表或已接受论文100余篇，其中被SCI收录66篇，EI收录83余篇，他引500余次，单篇他人引用最高200余次。多次受邀在本领域的国际杂志及会议中做审稿人及国际会议中担任职务。