姓名： 可婷
职称/职务：副教授/智科系副主任/硕士生导师
电子邮箱：keting@tust.edu.cn
办公电话：
办公地点：滨海校区西院8-414
研究方向：统计机器学习，深度学习，设备故障诊断，调车作业优化，PHM健康管理，智能运维，数据挖掘，计算机视觉，模式识别，优化理论与算法
个人简介：
可婷，博士，40岁，天津科技大学人工智能学院人工智能专业教师，智能科学系副主任、教工党支部副书记。长期从事统计机器学习、模式识别、深度学习及数据挖掘的理论及应用研究。发表国际学术论文近40篇，其中以第一作者发表近10篇SCI检索论文（包括3篇一区Top期刊）。申请10余项国家发明专利，授权1项。主持国家自然科学基金青年项目1项，天津市科技特派员项目1项，天津市教委科研项目1项，企业委托项目若干。参与国家基金项目、教育部人文社科等项目。近几年担任众多学术期刊及国际学术会议的论文审稿人。
讲授课程：《矩阵论》（本科生）；《数学建模》（本科生）；《机器学习》（本科生）；《软计算实践方法》（研究生）
工作履历（按时间倒序排列）：
1. 2014.9-至今 天津科技大学
教育背景（按时间倒序排列）：
1. 2010.9-2014.7：中国农业大学 数据挖掘 博士
主要科研项目：（10项以内，按时间倒序排列）
1.“一种单目标优化的多分类超球面支持向量机新范式”，国家自然科学基金项目（12401668），2025.7.1-2027.12.31，在研，主持。
2. “基于云边协同的高速铁路信号设备智能运维的关键技术研究”，天津市科技计划项目，天津市科技特派员项目(23YDTPJC00470), 2023.10- 2025.09，在研，主持。
3. “基于人工智能的轨道电路故障智能诊断技术研究”，中国国家铁路集团有限公司(原铁道部)科技研究计划开发项目(L2022G004)，2022.11-2024.12，在研，第一参与。
4. “基于支持向量机的铁路道岔故障的智能诊断”，天津市教委科研计划项目（2018KJ115），2019.01-2021.01，主持。
5. “部分监督学习问题的支持向量机及其应用”，国家自然科学基金项目面上项目，已结题，参与。
6. “基于矩匹配技术的多维随机波动率金融市场下保险公司投资、再保险策略研究”，教育部人文社科项目（19YJCZH251），2019.3-2021.9，结题，第一参与。
7. “动车所调车作业优化技术服务”，企业委托项目，2024.11-2025.6，在研，主持。
8.“基于AR技术的设备检修平台研究”，企业委托项目，2021.5-2023.6，在研，主持。
论著专利：
代表性论文：（10篇以内，按时间倒序排列）
[1] Ting Ke*，Yajiang Zhang, et al. An effective CNN-MHSA method for the fault diagnosis of ZPW-2000A track circuit. Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2024;0(0). doi:10.1177/01423312241273855（SCI）
[2] Ting Ke*，Wenlong Ke, et al. An Effective Deep SVM Approach for Fault Diagnosis of 25 Hz Track Circuit. ICIC 2024, LNAI 14878, pp. 1-11. https://doi.org/10.1007/978-981-97-5672-8_12
[3] Ting Ke*, Yaozong Zheng, et al. Exploration of Railway Signal Unloading Task Based on Deep Reinforcement Learning Method. ICIC 2024, LNCS 14863, pp. 493-503, 2024.
[4] Yajiang Zhang, Ting Ke*, et al.Multi-task Online Course Recommendation Method Based on FDMA.ICIC 2024, LNAI 14880, pp. 158-170, 2024.
[5] Yibo Liu, Ting Ke*. Coronary Artery 3D/2D Registration Based on Particle Swarm Optimization of Contextual Morphological Features. ICIC 2024, LNBI 14881, pp. 219-228, 2024
[6] Ting Ke*, Yangyang Liao，et al. Maximal margin hyper-sphere SVM for binary pattern classification, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 117: 105615. (SCI，IF：7.802, Top期刊，一区，CCF B类)
[7] Ting Ke*, Xuechun Ge, et al. A general maximal margin hyper-sphere SVM for multi-class classification. Expert Systems With Applications, 2024, 237, 121647. (SCI，IF：8.5 , Top期刊，一区，CCF B类)
[8] Ting Ke*, Lidong Zhang, et al. Construct a Robust Least Squares Support Vector Machine Based on L p -norm and L ∞ -norm [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022, 99: 104134. (SCI，IF：7.802, Top期刊，一区，CCF B类)
[9] Ting Ke*, Ling Jing, et al. Global and Local Learning from Positive and Unlabeled Examples[J]. Applied Intelligence. 2018, 48(8): 2373-2392. (SCI, IF：5.019, 二区, 他引次数：7，CCF C类)
[10] Ting Ke*, Hui Lv, et al. A Biased Least Square Support Vector Machine Based on Mahalanobis Distance for PU Learning[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018, 509: 422-438. (SCI, IF: 3.778 二区，他引次数：11)
[11] Ting Ke*, Lidong Zhang, et al. A Robust Least Squares Support Vector Machine Based on L∞-norm [J]. Neural Processing Letters. 2020, 52: 2371-2397. (SCI，IF：2.565，三区，CCF C类)
专利：（5项以内，按时间倒序排列）
[1] 可婷*，张志敏，张文龙等. 基于CNN-LSTM-Attention的ZPW-2000A轨道电路故障诊断方法[P]. 2024, 天津市：202410069829.0
[2] 可婷*，韩朋雨，张传雷，李建荣，李敏等. 一种基于电商数据用户画像的个性化推荐方法[P]. 2024, 天津市：202410385283X
[3] 可婷*，李哲栋，王伟等. 基于BlazePose的健身动作识别方法及装置[P]. 天津市：CN115393964B，2023-01-31.(已授权)
[4] 可婷*，吕慧，张立东，刘寅立，李敏. 铁路道岔故障的智能检测方法[P]. 天津市：201910857428.0 [P]. 2019-09-11.
招生专业：软件工程、电子信息
