• 个人简介

修贤超，十大网投平台信誉排行榜(中国)有限公司助理研究员、硕士生导师。主要研究最优化理论方法与应用、数据驱动故障诊断的优化模型与算法。主持国家自然科学基金青年项目（2021）、上海高校青年教师培养资助计划（2022）、公司青年英才启航计划（2022）。以第一作者在IEEE TNNLS、IEEE TII等电子信息期刊，以及COAP、CSDA等运筹优化期刊发表10余篇学术论文。目前担任上海市运筹学会青年委员。

• 主要研究领域

1、最优化理论方法与应用

2、数据驱动故障诊断的优化模型与算法

• 讲授课程

1、本科生《运筹学》

2、研究生《学术英语写作》

• 社会兼职

1、上海市运筹学会青年委员，CSIAM会员，IEEE会员等

2、期刊审稿人：IEEE TPAMI，IEEE TNNLS，IEEE TC，IEEE TII，SIAM OPT，SIAM MAX，Automatica，中国科学，中国运筹学学报等

• 代表性成果

1、X. Xiu, L. Pan, Y. Yang, W. Liu, Efficient and fast joint sparse constrained canonical correlation analysis for fault detection, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3201881.

2、X. Xiu, Z. Miao, W. Liu, A sparsity-aware fault diagnosis framework focusing on accurate isolation, IEEE Transactions on Industrial Informatics, DOI: 10.1109/TII.2022.3180070.

3、X. Xiu, Z. Miao, Y. Yang, W. Liu, Deep canonical correlation analysis using sparsity constrained optimization for nonlinear process monitoring, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(10): 6690-6699, 2022.

4、X. Xiu, J. Fan, Y. Yang, W. Liu, Fault detection for non-Gaussian processes using structured joint sparse nonnegative matrix factorization, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70: 1-11, 2021.

5、X. Xiu, Y. Yang, L. Kong, W. Liu, Data-driven process monitoring using structured joint sparse canonical correlation analysis, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 68(1): 361-365, 2021.