标题：张秀玲
个人简介
1976年毕业于北京钢铁学院，1985年华南理工大学应用化学系助教研究生班毕业。
教学工作
现任河北理工大学化工与生物技术学院教师，主讲物理化学、水处理化学、聚合物实验科学、界面化学等本科与研究生课程。
荣誉
从事教学工作三十余年，有丰富的教学实践经验。  河北理工大学张秀玲教授[1]曾获被评为河北理工大学优秀导师，获河北省教学成果二等奖，主讲课程物理化学被评为河北省优秀课程。
科研成果
从事科研工作多年，先后参加国家攻关项目一项，省市科研项目12项。BNS高级微乳状切削液获河北省科技进步三等奖；新型极压切削油；造纸废液制水煤浆添加剂；硼氮型水基润滑剂；汽轮机油微量水分净化技术；环境友好型多功能复合陶瓷添加剂等分别获唐山市科技进步二等奖；高强度抗冻木工胶获国家发明专利。发表科研与教学论文50多篇；其中ISTP收录三篇，EI收录6篇。
研究方向
多年来开发精细化工产品多项：数控机床、加工中心用高级含硼切削液，以转让多家企业。硼氮型水基润滑剂；汽轮机油微量水分净化技术已经现场应用。利用造纸废液制备的水煤浆添加剂已经用于水煤浆的配制。合成的高分子量有机絮凝剂在污水处理厂应用，对污泥脱水效果显著，可代替进口产品。合成的无机高分子絮凝剂可用于水基切削液废液的处理。目前有刀具软涂层技术，可大大提高刀具使用寿命。一体机油墨乳化技术，可制备油包水油墨。以及型煤胶粘剂，烧烤碳等 精细化学品研究技术。

个人简介
姓　名：张秀玲 (女)民　族：汉族出生年月：1968.4.18政治面貌：中共党员所属单位：自动化系现有职称：教授最高学历：博士导师身份：硕士生导师毕业院校：燕山大学毕业时间：2002.10教学信息主讲本科课程：“反馈控制理论”、“现代控制理论”、“控制系统数字仿真及MATLAB语言”
主讲研究生课程：“现代仿真技术及应用”、“模式识别与智能系统导论”
研究生招生信息招生专业：
1、控制理论与控制工程
2、系统工程
3、模式识别与智能系统
4、导航制导
个人学习工作简历1990年毕业于东北重型机械学院工业电气自动化专业，获工学学士学位，同年7月留校任教；
1995年于东北重型机械学院电力拖动及其自动化专业获工学硕士学位；
2002年于燕山大学机械设计及理论专业获工学博士学位。
现任燕山大学电气工程学院自动化系教授。
社会兼职《系统仿真学报》审稿专家
《中国电机工程学报》审稿专家
《哈尔滨工业大学学报（英文版）》审稿专家
《控制工程》审稿专家
科研信息及论文著作
学科及研究方向学科：控制理论与控制工程
研究方向：基于人工智能的复杂系统建模、控制、模式识别及计算机仿真
主要从事复杂系统智能控制及计算机仿真研究工作:
板形模式识别与智能控制；
板形板厚综合控制及计算机仿真；
污水处理；
镍氢电池智能充电及控制；
倒立摆建模及智能控制；
神经网络优化设计及在复杂工业系统的应用研究。
科研项目信息参与并完成两项国家自然基金项目：
1、“流面条元法及其在热轧板带板形控制中的应用”(50374058)
2、“高精度板带轧机板形控制的理论体系和机理-智能模型”（50175095）
获奖：
1、“板带轧机板形控制的理论体系、数学模型、仿真软件及其应用”2004年获国家科技进步2等奖，河北省科技进步1等奖；
2、“板形控制的机理模型与条元分析方法”，2003年获教育部提名国家科学技术奖自然科学2等奖；
3、“控制理论教学改革初探”2002年获河北省高等教育学会第八届高等教育科学研究成果三等奖；
4、“邯钢衡水薄板公司900HC轧机板形设定控制”2001年获得河北省科技厅科学技术成果鉴定；
5、“冷带轧机板形智能识别与智能控制研究”2006年荣获河北省优秀博士学位论文；
6、“自动控制理论”多媒体教学及网络教学的实践与探讨. 2010年荣获河北省高等教育学会第十二届高等教育科学研究成果三等奖。
论文发表情况在《机械工程学报》、《中国机械工程》、《钢铁》、《中国电机工程学报》、《电工技术学报》、《仪器仪表学报》、《系统工程学报》、《控制与决策》、《系统仿真学报》、《模式识别与人工智能》、《智能系统学报》、《钢铁研究学报》、《化工自动化及仪表》等杂志发表论文60余篇。
2001年-2006年主要论文如下：
1.张秀玲, 刘宏民。神经网络模型参考自适应控制及其在带材板形控制系统中的应用，《机械工程学报》，2001,37(9):83-88。(EI收录: 02397107766)
2.张秀玲,刘宏民。板形控制的传递矩阵方法,《机械工程学报》,2003,39(11),100-103(EI收录: 04208164665)。
3.张秀玲, 刘宏民。板形模式识别的GA-BP模型和改进的最小二乘法，《钢铁》，2003,38(10),:29-34 (EI收录: 04128075071)
4.张秀玲, 刘宏民. 液压弯辊系统的智能内模控制.《电工技术学报》, 2002, 17(1): 91-95
5.张秀玲, 李海滨. 基于RBF神经网络的智能模式识别方法.《仪器仪表学报》, 2002, 23(3): 93-97(EI收录: 7117902)
6.张秀玲,宋建军。基于动态最近邻聚类算法的RBF神经网络及其在MH-Ni电池容量预测中的应用. 《电工技术学报》, 2005, 20(11): 84-87(EI收录: 06089715643)
7.张秀玲, 高美静，谷芳春。新型神经网络模型参考自适应控制系统设计，《系统工程学报》，2003,18(2)。
8.张秀玲. 基于神经网络补偿的广义离散模型参考自适应控制系统设计.《系统仿真学报》, 2002, 14(1): 125-127
9.张秀玲, 李海滨. 基于RBF神经网络的数字模式识别方法.《模式识别与人工智能》, 2002, 15(1): 265-167,287
10.张秀玲. 神经网络非线性系统模型参考自适应控制器统一设计法.《控制与决策》, 2002, 17(2): 151-154(EI收录: 02407123431)
11.张秀玲,宋建军. 基于RBF神经网络的MH-Ni 电池荷电状态预估模型.系统仿真技术及其应用.2005(7): 120-123
12.张秀玲. 神经网络自适应控制的研究进展与展望.《工业仪表与自动化装置》, 2002(1): 10-14
13.张秀玲, 刘宏民。基于模糊距离的变结构神经网络板形信号模式识别的研究，《钢铁研究学报》，2001. 13(2):62-66。
14.张秀玲.未建模动态对象的鲁棒混合自适应控制器设计与研究，《工业仪表与自动化装置》，2001(4):62-64。
15.张秀玲，刘宏民。基于人工神经网络的板形模式识别方法，《自动化与仪器仪表》,2001(1):20-23。
16.张秀玲, 高美静。基于快速BP算法的非线性系统神经网络自校正控制器, 《自动化与仪器仪表》,2001(5):20-23。
17.Zhang Xiuling, Li Haibin. Control the Reading and writing of Smart Card with Security Logic by Using Single Chip Microcomputer,<<2001 International Conference on Embedded System>>.
18.张秀玲.适于未建模动态对象的混合自适应控制器，《吉林工业大学学报》，2001,31(1):95-99。
19.张秀玲.变结构神经网络自校正控制器的设计与研究，《燕山大学学报》，2001， 13(3)。
20.张秀玲, 李海滨.基于RBF神经网络的倒摆模型辨识，《燕山大学学报》增刊，2001,13(3)。
21.张秀玲.神经网络自适应控制的研究进展, 《燕山大学学报》增刊，2001,13(3):9-14。
22.张秀玲.一类神经网络自校正控制器的设计，《河北工业科技》，2001，18(2):18-21。
23.张秀玲, 李海滨.利用单片机控制逻辑加密卡的读写，《2001年嵌入式系统及单片机国际学术交流会》论文集。
24.张秀玲.利用参考模型状态设计HMRACS的统一格式，《电气传动自动化》, 2001,23(3):24-27。
25. 张秀玲.任意相对阶数的鲁棒HMRAC方案设计及其在穿孔机串级调速系统中的应用，《电气传动自动化》, 2001,23(1):27-31.
26.Liu HM, Zhang XL, Wang YR.Transfer matrix method of flatness control for strip mills.
JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY 166(2):237-242 AUG 1 2005 (SCI收录：957LW)
27. Ouyang GX, Li XL, Guan XP, Zhang ZQ, Zhang XL, Du RX.Ram velocity control in plastic injection molding machines with neural network learning control.ADVANCES IN NEURAL NETWORKS - ISNN 2004, PT 2 3174:169-174 2004 (SCI收录：BAT68)
2007——2011年一作发表论文如下：
1、张秀玲.液压弯辊系统的优化神经网络内模控制，《中国机械工程》，2007,18（20）:2419-2421(EI收录：074710937667)
2、张秀玲，宋建军.基于模糊神经网络控制的镍氢电池智能充电，《控制工程》，2007,14（5）：476-478
3、张秀玲，张志强.4种确定RBFNN中心的新算法，《工业仪表与自动化装置》，2007（2）：6-9
4、张秀玲，张志强.基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究，《智能系统学报》，2007,2（2）：65-68
5、张秀玲，张志强.DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用，《智能系统学报》，2008,3（3）：250-253
6、张秀玲，李海滨.自动控制理论多媒体及网络教学的实践与探讨，《教学研究》，2008（3）：243-245
7、张秀玲, 逄宗鹏, 李少清, 贾春玉. 基于自适应神经模糊推理系统的板形模式识别. 《钢铁研究学报》, 2009,21(9):59-62
8、张秀玲, 陈丽杰, 季颖, 逄宗鹏. 基于径向基函数神经网络的板形模式识别研究. 《工业仪表与自动化装置》,2009(3):7-9
9、张秀玲, 郑翠翠, 黄兴格, 逄宗鹏. 基于参数优化的自适应模糊神经网络控制在污水处理中的应用. 《化工自动化及仪表》, 2009,36(3):12-14
10、张秀玲, 朱春颖. 基于遗传算法的Elman网络在镍氢电池容量预测中的应用. 《工业仪表与自动化装置》, 2009(4):100-102
11.张秀玲, 陈丽杰, 逄宗朋, 朱春颖, 贾春玉. RBF神经网络的板形预测控制 《智能系统学报》, 2010(1):70-73
12.张秀玲 郑翠翠 贾春玉. 基于模糊神经网络PID控制的污水处理应用研究 《化工自动化及仪表》,2010,37(2):11-13
13. 张秀玲 逄宗鹏 李少清 张少宇. ANFIS的板形控制动态影响矩阵方法 《智能系统学报》, 2010(4):360-365
14. 张秀玲,李少清,田力勇. 基于Elman神经网络的板形模式识别研究 《智能系统学报》, 2010(5):449-453
15. 张秀玲 谭光忠 张少宇 窦春霞.　采用模糊推理最优梯度法的风力发电系统最大功率点跟踪研究. 《中国电机工程学报》　2011 ,31 (2): 119-123.(EI收录：20110913712500)
16.张秀玲,田力勇,张少宇.三级倒立摆的T-S型前馈补偿模糊神经网络控制 《模糊系统与数学》 2011,25(4):129-136
2012年发表论文：
1.Zhang Xiu-ling, Zhang Shao-yu, Tan Guang-zhong. A Novel Method for Flatness Pattern Recognition via Least Squares Support Vector Regression[J], Journal of iron and steel research, international,2012,19(3):25-30(SCI收录）
教材著作编写情况主编：
1、张秀玲，侯培国，刘志新，魏立新，陈志旺.《自动控制原理》，清华大学出版社，2007
2、张秀玲，马慧等.《自动控制理论实验及综合系统设计》，华中科技大学出版社，2008
3、吴忠强，张秀玲，刘志新，魏立新，华长春.《自动控制原理》，国防工业出版社，2004
4、王洪斌，魏立新，张秀玲，姚成玉.《自动控制理论学习指导》，大连理工大学出版社，2004
5、刘福才，王洪斌，张秀玲. 《北钢现场教学资料》，自编教学用，1995.7
6、牛培峰，张秀玲，罗小元，彭策.《过程控制系统》，北京：电子工业出版社，2011年[1]