甘少君  

一、个人基本情况

甘少君,博士、讲师、硕士生导师。研究方向为非线性系统建模、优化与控制,特别是人工智能、机器学习方法在交通系统的应用研究。在IEEE TRANS上发表论文多篇,主持国家自然科学基金青年基金一项,参与973、重点研发计划以及EPSRC(英国)等项目。


二、主要研究领域

 

机器学习,大数据分析,机器视觉,非线性系统建模与优化

 

三、学习经历

 

2014.10-2016.10,英国Queen’s University BelfastEEE,公派联合培养博士

2013.09-2017.12,重庆大学,控制理论与控制工程,博士

2010.09-2013.07,重庆大学,控制理论与控制工程,硕士

 

四、工作经历

 

2019.12 -至今,北京工业大学,讲师

2017.08-2019.11,英国University of Leeds 博士后

 

五、主要科研项目

 

国家自然科学基金青年项目,“基于多模态数据全特征挖掘的限制性航道船舶进出港意图识别研究”(62003011),2021/1-2023/1230万,主持。

 

六、主要论文与专利

  1. Gan Shaojun; Liang Shan; Li Kang; Deng Jing; Trajectory Length Prediction for Intelligent Traffic Signaling: A Data-Driven Approach, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, 19(2): 426-435.

  2. Gan Shaojun; Liang Shan; Li Kang; Deng Jing; Long-Term Ship Speed Prediction for Intelligent Traffic Signaling, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2017, 18(1): 82-91.

  3. Gan, Shaojun; Liang, Shan; Li, Kang; Deng, Jing; Ship trajectory prediction for intelligent traffic management using clustering and ANN, 2016 UKACC 11th International Conference on Control (CONTROL), Belfast, UK, 2016-9-212016-9-25. 

  4. Liu, Tong; Chen, Sheng; Liang, Shan; Gan, Shaojun; Harris, Chirs J; Fast Adaptive Gradient RBF Networks For Online Learning of Nonstationary Time Series, IEEE Transactions on Signal Processing, 2020, 68(2020): 2015-2030.

  5. 梁山, 甘少君, 邓新连, . 借助智能移动终端提高 AIS 位置信息精度的方法, ZL201410457966.8.

  6. , , 甘少君 , . , CN201210589248.7.

  7. 梁山, 吴关胜, 甘少君, . 多信号台信号同步控制和远程监控方法及系统 , ZL201510236808.4.

 

七、联系方式

Emails.gan@bjut.edu.cn

 

北京工业大学研究生招生办公室 地址:北京市朝阳区平乐园100号 邮政编码:100124 联系电话:010-67392533