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所在位置: 宝马在线1211首页 -- --宋苗苗

人才信息-宝马在线1211

学历:博士

研究方向:海洋信息技术、物联网技术、智能计算 、大数据分析

硕导招生学科:电子信息(控制类)

电话:18153227693

邮箱:mmsong@qlu.edu.cn

个人简介

       宋苗苗,中共党员,博士,助理研究员,2012年毕业于中国地质大学(武汉)信息工程学院,博士论文“中国地质调查信息网格及关键技术研究”相关研究成果曾获国家发明专利优秀奖;曾在美国亚利桑那州立大学地理科学与城市规划学院geoda实验室从事为期1年半的博士后研究工作;发表sci论文3篇,在地理信息系统(geographical information system:gis)系统开发、gis数据处理、建模及数据挖掘等方面积累了大量的理论和实践基础;作为项目负责人承担国家自然科学基金项目1项、山东省重点研发计划1项、国土资源部地质信息技术重点实验室开放课题项目2项;以骨干人员参加国家863项目、国家科技支撑项目以及国家自然科学基金项目等多项课题。


教育经历:

2003.9-2007.7 中国地质大学(武汉)地理信息系统专业学习,获得工学学士学位

2007.9-2009.6 中地质大学(武汉)地图制图学与地理信息工程学习,获得工学硕士学位

2009.7-2012.6中地质大学(武汉)地图制图学与地理信息工程学习,获得工学博士学位


工作经历:

2006.10-2011.12中地数码科技有限公司兼职从事科学数据处理软件开发工作 软件工程师

2012.7-2020.12山东省科学院海洋仪器仪表研究所从事海洋监测数据智能计算相关的研究 助理研究员

2013.10-2015.5美国亚利桑那州立大学地理科学与城市规划学院,博士后访问学者

2021.1-至今 山东省科学院海洋仪器仪表研究所从事海洋监测数据智能计算相关的研究 副研究员


学术兼职:

(1)journal of geovisualization and spatial analysis审稿人

(2)university consortium for geographic information system   审稿人

(3)齐鲁工业大学(山东省科学院)欧美同学会理事


学术成就、奖励及荣誉:

本人主要从事海洋gis、海洋信息处理、时空数据分析算法及海洋浮标数据处理方法等相关内容的研究。主要研究方向为网络地理信息系统、地理信息服务、时空数据分析与建模;曾在美国亚利桑那州立大学地理科学与城市规划学院geoda实验室从事博士后研究工作;发表sci/ei论文 10多篇,获得软件著作权4项,申请发明专利3项;在地理信息系统(geographical information system:gis)系统开发、海洋信息处理、海洋时空数据挖掘等方面积累了大量的理论和实践经验;主持国家自然科学基金项目1项、山东省重点研发计划1项、山东省科学院基础基金项目2项,国土资源部地质信息技术重点实验室开放课题项目2项;以骨干人员参加国家科技支撑项目以及国家自然科学基金项目、国家重点研发计划等多项课题。


主持及参与科研项目


1、国家发改委xxxx重大专项----胶州湾海洋环境立体感知网工程建设,2019.10-2021.12,4500万,8/15,参与,在研。

2、国家自然科学青年科学基金项目,41801296,基于时空分析的海洋浮标站位布局规划决策支持方法研究,2019.1-2021.12,26万,在研,主持

3、山东省重点研发计划,2017ggx10131,海洋监测设备资源时空优化配置与在线聚合方法研究,2018.1-2019.12,25万元,在研,主持

4、山东省科学院青年基金项目,2015qn027,云计算环境下的海洋时空大数据表达与传输模型研究,2015.12-2017.12,10万元,已结题,主持

5、国土资源部地质信息技术重点实验室开放课题,基于智能感知的地质时空数据发现与挖掘,2014.6-2015.3,5万元,已结题,主持

6、国土资源部地质信息技术重点实验室开放课题,基于gpgpu 的地质大数据并行化处理模式研究,2013.6-2014.3,5万元,已结题,主持  


教学科研成果-论文及著作


• 论文

[1] huajun li, junfeng du, shuqing wang, et al. investigation on the probabilistic distribution of mooring line tension for fatigue damage assessment. ocean engineering, 2016, 124: 204-214.

[2] huajun li, ping li, sau-lon james hu. modal parameter estimation for jacket-type platforms using noisy free-vibration data: sea test study, applied ocean research,2012, 37: 45– 53.

[3] huajun li, junrong wang, sau-lon james hu. using incomplete modal data for damage detection in offshore jacket structures. ocean engineering, 2008, 35(17–18):1793-1799.

[4] huajun li; hui fang; sau-lon james hu. damage localization and severity estimate for three-dimensional frame structures, journal of sound and vibration, 2007, 301 (3-5): 481-494.

[5] huajun li, hezheng yang, sau-lon james hu. modal strain energy decomposition method for damage localization in 3d frame structures, journal of engineering mechanics-asce, 2006, 132 (9): 941-951.

[1] li, w.; song, m.; tian, y. an ontology-driven cyberinfrastructure for intelligent spatiotemporal question answering and open knowledge discovery. isprs int. j. geo-inf. 2019, 8(11):496. sci if: 1.840

[2] 宋苗苗,李文庆,王文彦,等.面向分布式共享的海洋监测时空数据表达与传输模式研究[j].山东科学, 2018,31(3):8-18

[3] song m, li w, li w, et al. a hybrid parallel computing model to support scalable processing of big oceanographic spatial data[c]. grmse 2016: geo-spatial knowledge and intelligence. 2017(699):276-285. 检索号:20171103440723

[4] li w, wu s, song m, et al. a scalable cyberinfrastructure solution to support big data management and multivariate visualization of time-series sensor observation data[j]. earth science informatics, 2016:1-16. sci if:1.524 wos:000387162300004

[5] song m, li w, zhou b, et al. spatiotemporal data representation and its effect on the performance of spatial analysis in a cyberinfrastructure environment - a case study with raster zonal analysis[j]. computers & geosciences, 2016, 87(c):11-21. sci  if: 2.474 wos:000368220600002

[6] li w, song m, zhou b, et al. performance improvement techniques for geospatial web services in a cyberinfrastructure environment – a case study with a disaster management portal[j]. computers environment & urban systems, 2015, 163(3):1396-1408.  sci   impact factor: 2.092 wos:000368306700026

[7] song m m, li z, zhou b, et al. cloud computing model for big geological data processing[j]. applied mechanics & materials, 2013, 475-476:306-311.

[8] song m, zhou b, zhou z. the interoperation framework of ocean observation data using spatial information service[c]// international conference on computer science and network technology. 2012:101-7.

[9] song m, xie z, li c, et al. ontology-driven resource aggregation model on geological survey information grid[m]// mechanical engineering and technology. springer berlin heidelberg, 2012:725-728.


• 专利

[1]一种优化空间效率的海洋锚定浮标站位智能选址方法,申请号:202010123021.8,2020年3月,第一发明人.

[2]一种分布式海洋在线监测数据的实时聚合系统及聚合方法,申请号:201910558774.9,2019年6月,第一发明人.

[3]一种基于空间分析的海洋浮标站位布局合理性评价方法,授权号:zl 201810415578.1,2020年7月,第一发明人.


• 软件著作权

[1]波浪浮标数据在线接收与处理软件,登记号:2017sr281269, 2017年6月.

[2]水下剖面数据接收与处理软件,登记号:2019sr1014454,2019年10月.

[3]铱星浮标数据接收与处理软件,登记号:2020sr0624642,2020年6月


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