学习与工作经历： 2004-2008 怀化学院 信息与计算科学 学士学位 2008-2011 广东技术师范学院 系统理论 最优化理论与方法 硕士学位 2019-2022 华南师范大学 环境化学专业 污水处理智能控制方向 博士学位 2022-2025 华南师范大学/华南师大（清远）科技创新研究院有限公司 地理学科学 博士后 2025-今 任教于广东石油化工学院机电工程学院 科研及教研项目： 主持横向项目《智能穿戴算法项目》，2025； 主持横向项目《智能穿戴设备项目》，2024； 主持横向项目《基于智能手表的HRV、ECG和场景识别算法库》，2024； 主持横向项目《基于PVDF信号的人体情绪算法》，2023； 主持横向项目《小眠睡眠仪声音识别算法》，2022； 主持横向项目《基于重力加速度的智能计步算法》，2022； 主要参与市级项目《基于深度学习的污水处理智能预测与优化控制》，2021； 主持广东省科技厅下属华转网项目《基于PVDF信号的睡眠人体生命体征算法》，2020； 公开发表的论文： [1] Huang Z, Lian S, Zhang C, Li X*. Application of graph convolutional spatial temporal fusion model based on gated recurrent unit and attention mechanism in inertial signal human activity recognition[J]. Biomedical Signal Processing and Control. 2026, 112:108745. [2] Yang T, Wang S, Jiang S, Ma H, Jiang L, Han Q, Wang X, Li X*. MSPI-Net framework: a novel optimizer-powered multi-source physical information fusion approach for intelligent diagnosis and interpretability of bearings[J]. Expert Systems with Applications. 2025, 129279. [3] Yang T, Li G, Huo J, Li X*, Zhou X, Han Q. The DRTS-Net framework: enhanced probabilistic health perception for wind turbine bearings under complex operating conditions with improved interpretability[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2025,1557-9662. [4] Yuan S, Li X*, Liu Z. Snoring Recognition Deep Learning Method Based on Transfer Learning and Spatio-Temporal Feature Extraction[C]. InProceedings of the 2025 International Conference on Health Big Data 2025, 54-59. [5] Yang T, Li G, Li K, Li X*, Han Q. The LPST-Net: a new deep interval health monitoring and prediction framework for bearing-rotor systems under complex operating conditions[J]. Advanced Engineering Informatics. 2024, 62:102558. [6] Zhang C, Zeng M, Fan J, Li X*. Application of residual structure time convolutional network based on attention mechanism in remaining useful life interval prediction of bearings[J]. Sensors. 2024, 24(13):4132. [7] Li X, Dong J, Niu G, Chen Z, Huang M. Application of deep learning model based on transfer learning in activated sludge process for wastewater purification[J]. Journal of Water Process Engineering. 2024, 59:104902. [8] Li X, Yi X, Liu Z, Liu H, Chen T, Niu G, Yan B, Chen C, Huang M, Ying G. Application of novel hybrid deep learning model for cleaner production in a paper industrial wastewater treatment system[J]. Journal of Cleaner Production. 2021, 294:126343. [9] Qin X, Li X（共一）, Mai W, Qiu Y, Huang M. Pioneering Snore-Enhanced Diagnostics with Low Data Dependency Feature Enhancement Fusing Transfer Learning and Self-Attention Mechanism[C]. InProceedings of the 2025 6th International Conference on Computer Information and Big Data Applications 2025, 148-153. [10] He J, Li X（共一）, Chen Z, Mai W, Zhang C, Wan X, Wang X, Huang M. A hybrid CLSTM-GPR model for forecasting particulate matter (PM2. 5)[J]. Atmospheric Pollution Research. 2023 ,14(8):101832. [11] Zhang C, Li X（共一）, Li F, Li G, Niu G, Chen H, Ying GG, Huang M. Accurate prediction and further dissection of neonicotinoid elimination in the water treatment by CTS@ AgBC using multihead attention-based convolutional neural network combined with the time-dependent Cox regression model. Journal of Hazardous Materials[J]. 2022, 423:127029. [12] Wan X, Li X（共一）, Wang X, Yi X, Zhao Y, He X, Wu R, Huang M. Water quality prediction model using Gaussian process regression based on deep learning for carbon neutrality in papermaking wastewater treatment system[J]. Environmental Research. 2022, 211:112942. [13] Niu G, Li X（共一）, Wan X, He X, Zhao Y, Yi X, Chen C, Xujun L, Ying G, Huang M. Dynamic optimization of wastewater treatment process based on novel multi-objective ant lion optimization and deep learning algorithm. Journal of Cleaner Production. 2022, 345:131140. [14] Niu G, Yi X, Chen C, Li X（共一）, Han D, Yan B, Huang M, Ying G. A novel effluent quality predicting model based on genetic-deep belief network algorithm for cleaner production in a full-scale paper-making wastewater treatment[J]. Journal of Cleaner Production. 2020, 265:121787. 专利成果： 2022发明专利《一种血压监测方法、装置及电子设备》（授权号：CN115956889B），本人排名1 2021发明专利《一种数据压缩方法及装置》（授权号：CN113422609B），本人排名1 2019发明专利《一种无袖带血压测量的模型生成方法、装置及计算机可读介质》（授权号：CN112914528B），本人排名1 2014发明专利《一种离散信号相关运算的并行处理方法及系统》（授权号：CN103885922B），本人排名1 2013发明专利《一种多指触摸的识别跟踪方法及系统》（授权号：CN103605442B），本人排名1 2025发明专利《一种多类型跌倒情形检测方法、系统、设备及介质》（申请号：CN202510191603.2）本人排名1 公开阶段 2024发明专利《动作识别系统、方法、穿戴设备、介质及计算机程序产品》（申请号：CN202410471534.6）本人排名1 公开阶段 2023发明专利《运动场景识别方法、装置和电子设备》（申请号：CN202311036081.6）本人排名1 公开阶段 2023发明专利《屏幕状态的控制方法、装置、电子设备及存储介质》（申请号：CN202311761139.3）本人排名1 公开阶段 2022发明专利《鼾声检测方法及模型训练方法、相关装置》（申请号：CN202211616951.2）本人排名1 公开阶段 2021发明专利《动作识别处理方法、装置、电子设备及存储介质》（申请号：CN202111670451.2）本人排名1 公开阶段 个人独立或指导工程师/学生，授权/申请发明专利累计26项 个人荣誉： 2024参加第六届“中国创翼”创业创新大赛广东省选拔赛清远市赛暨清远市2024年“创业冲锋号”创业大赛决赛获得第一名优胜奖，并且进入省赛 2023参与中国发明协会评选，获国家二等奖 2019广东清远国家高新区管委会举办的‘清远杯’创新创业大赛华南师范大学师生专场”，获三等奖 部分指导学生获奖： 2023 中国国际大学生创新大赛，铜奖 2021iCAN2021全国大学生创新创业大赛，获华南赛区一等奖，全国三等奖 2021第十二届全国大学师电子商务“创新、创意及创业”挑战赛广东省选拔赛，获省二等奖 |
