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副教授

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孟海宁(硕导)

发布时间:2019-03-08来源: 作者:


116F

职称/职务  副教授

联系电话  
电子邮件  hnmeng@xaut.edu.cn
  

孟海宁,女,西安交通大学计算机软件与理论专业博士,副教授,硕士生导师,美国麻省大学访问学者。目前主要从事云计算、人工智能、大数据技术、机器学习等研究。主持国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、陕西省教育厅专项等20余项;在国内外学术期刊及会议上发表论文40余篇,其中被SCIEI检索30余篇;申报专利30余件获陕西高等学校科学技术奖1项。获伟德bevictor中文版科研先进个人”、“优秀本科生导师教书育人先进个人”称号。

 

主持或参加的主要科研项目

(1)国家自然科学基金青年项目,云服务器性能衰退预测与多级再生模型研究,主持

(2)陕西省自然科学基础研究计划项目,复杂环境下应用服务器中间件可生存性建模及预测方法研究,主持

(3)陕西省教育厅专项研究计划项目,基于构件技术的应用服务器中间件可靠性预测方法研究,主持

(4) 西安市碑林区科技计划项目,基于软件再生的企业私有云平台性能管理技术研发,主持

(5)国家自然科学基金面上项目,面向无人驾驶主动安全保障的有轨电车状态估计与风险评估,参与

(6)国家自然科学基金面上项目,多线程程序约束构建,优化求解及其智能测试方法研究,参与

(7)国家自然科学基金青年项目,基于智能全分散式网络的车站联锁系统调度模型研究,参与

(8)国家自然科学基金面上项目,人工内分泌协同计算模型及其应用研究,参与

 

代表性学术论文

[1]孟海宁, 童新宇 谢国, 张贝贝, 黑新宏. 基于RUL和SVs-GFF的云服务器老化预测方法[J/OL].自动化学报:1-13 (2022年网络首发)
[2]Haining Meng, Xinyu Tong, Yi Zheng, Guo Xie, Wenjiang Ji, Xinhong Hei. A Railway accident prediction strategy based on ensemble learning[J]. Accident Analysis & Prevention, 2022, 176: 106817.

[3] 孟海宁, 冯锴, 朱磊, 张贝贝, 童新宇, 黑新宏. 基于Laplacian图谱的短文本聚类算法. 电子学报, 2021, 49(09):1716-1722.

[4] 孟海宁, 童新宇, 石月开, 朱磊, 冯锴, 黑新宏. 基于ARIMA-RNN组合模型的云服务器老化预测方法. 通信学报, 2021, 42(01):163-171.

[5] Meng Haining, Liwei, Ji Wenjiang, et al. Forecasting the Track Irregularity of High-speed Railway based on a WT-GA-GRU Model, International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing, Shenyang, China, 2021:8-14.

[6] Meng Haining, Shi Yuekai, Qu Yilin. ARIMA-Based Aging Prediction Method for Cloud Server System, International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering, Xi’an, China, 2020: 221-228.

[7] Meng Haining, Zhang Xu; Zhu Lei. Optimizing Software Rejuvenation Policy Based on CDM for Cloud System. IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, Siem Reap, Cambodia, 2017:1850-1854.

[8] Meng Haining, Wang Yichuan, Wang Huaijun. Optimal Control Method for Runtime System Maintenance. 29th Chinese Control and Decision Conference, Chongqing, China, 2017:3272–3275.

[9] Meng Haining, Hei Xinhong, Zhang Jiulong,. Software Aging and Rejuvenation in a J2EE Application Server. Quality and Reliability Engineering International, 2016, 32(1): 89-97.

[10] Meng Haining, Liu Jianjun, Hei Xinhong. Modeling and Optimizing Periodically Inspected Software Rejuvenation Policy Based on Geometric Sequences. Reliability Engineering & System Safety, 2015, 133: 184-191.

[11] Meng Haining, Hei Xinhong. A Rejuvenation Model for Software System under Normal Attack. IEEE Conference on Trust Computing, Helsinki, Finland, 2015: 1160-1164.

[12] Meng Haining, Hei Xinhong, Liu Jianjun. Analytical Modeling of Periodically Inspected Software Rejuvenation Policy. Information Technology Journal, 2013, 12(6):1227-1232.

[13] Liu Jianjun, Meng Haining, Huang Yinglan, Zhong Shan. Study on the Transformation Method of AADL-Based Reliability Model in the Embedded System. The 4th International Conference on Cloud Computing, Wuhan, China, 2013: 278-286.

[14] 孟海宁, 齐勇, 侯迪. 基于非马尔可夫随机Petri网的软件再生建模与分析. 计算机学报, 2007, 30(12): 2212-2217.