Dr. Li

研究方向

统计退化建模、可解释机器学习、神经网络设计、轴承故障诊断、光伏系统RUL预测

发表SCI一区Top论文1篇（CCF-B）；SCI二区Top1论文篇；核心1篇；辅导过1位专业硕士，发表核心1篇

正在辅导8位授课型硕士，擅长因材施教，激发学生的自主科研能力，会根据学生写的材料进行针对性指导

Python Matlab LaTex Zotero AutoCAD

可提供开源代码并指导复现；可提供部分开放研究数据；可提供一定的算力资源；能指导快速部署开源项目：ChatGPT的便捷访问、个人主页的搭建等

公开页面采用脱敏身份与头像展示，具体专家匹配以咨询沟通、材料阶段和可公开资料为准。

技术支持

围绕统计退化建模、可解释机器学习、神经网络设计、轴承故障诊断、光伏系统RUL预测判断研究问题是否可做、边界是否清楚，把宽泛方向收敛成可执行的研究目标。

结合计算机科学与技术常见研究范式，梳理文献、数据或案例材料的获取与组织方式，明确方法路线的取舍依据。

按目标期刊或学位论文要求核对结构、论证链条与格式规范，形成可逐条执行的修改清单。

把审稿与评审意见拆解为可执行的修改任务，明确回应口径、优先级以及需要补充的材料范围。

提交研究方向、当前阶段与目标（毕业、投稿或课题申报），学术顾问按方向吻合度与档期进行匹配，最终合作方向以沟通确认为准。

页面仅展示经本人授权的脱敏身份、院校类型与研究方向，不公开真实姓名与具体单位，用于保护专家隐私。

可介入选题与文献、研究设计、数据分析、写作修改与投稿前复核等阶段，具体支持范围在首次沟通时确认。

不提供代写、代投与结果保证，只提供研究过程的方法支持与规范指导，论文成果由研究者本人独立完成。