管理学院-张新生导师介绍
张新生
教授
硕，博士生导师
男
管理学院
管理智能决策；大数据分析方法与应用；智能信息处理与模式识别；风险评估与智能决策
1543521@qq.com
博士招生专业
1
管理科学与工程
学术型博士
招生信息
1
管理科学与工程
学术型硕士
教育背景：
2005-2009年，博士，模式识别与智能系统，西安电子科技大学
2001-2004年，硕士，管理科学与工程，西安建筑科技大学
1997-2001年，学士，系统工程，西安建筑科技大学
工作经历：
2018至今，西安建筑科技大学，管理学院，副院长
2015-2018，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理系主任
2009-2015，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理系副主任
2016至今，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，教授（博导，硕导）
2010-2015，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，副教授（硕导）
2013-2014，美国佛罗里达大学，访问学者
2007-2009，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，讲师
2004-2006年，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，助教
社会兼职：CNAIS理事
中国系统工程学会会员
陕西省电子学会图形图像专委会委员
IEEE高级会员
CCF会员
2005-2009年，博士，模式识别与智能系统，西安电子科技大学
2001-2004年，硕士，管理科学与工程，西安建筑科技大学
1997-2001年，学士，系统工程，西安建筑科技大学
工作经历：
2018至今，西安建筑科技大学，管理学院，副院长
2015-2018，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理系主任
2009-2015，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理系副主任
2016至今，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，教授（博导，硕导）
2010-2015，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，副教授（硕导）
2013-2014，美国佛罗里达大学，访问学者
2007-2009，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，讲师
2004-2006年，西安建筑科技大学，管理学院，信息管理专业，助教
社会兼职：CNAIS理事
中国系统工程学会会员
陕西省电子学会图形图像专委会委员
IEEE高级会员
CCF会员
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科研项目
[1]国家自然科学基金面上项目，41877527，“在役海底油气输送管道风险评估与管理研究”，20192022，62万元，主持；
[2]陕西省重点产业创新链（群）项目，2022ZDLGY0604，“新基建背景下的非遗传播及传承关键技术研发与应用示范”，20222024,60万元，主持；
[3]陕西省社科界重大理论与现实问题研究联合项目,2022HZ1522,"城镇化进程的陕西市域碳减排重点路径研究",2022,1万元，主持；
[4]陕西省教育厅2020年度重点科学研究计划，20JT033，基于大数据的企业信用风险评估模型研究，20212022，5万元，主持；
[5]陕西省自然科学基金，2016JM6023，“基于半监督特征感知和多尺度几何分析的微钙化簇检测研究”，20162017，4万元，主持；
[6]陕西省社会科学基金，2015R013，“在役油气输送管道风险评估研究”，20152017，1.5万元，主持。
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研究成果
英文论文：
[1]Zhang,X.S.,Ma,Y.L.,WangM.H.AnALBERTbasedTextCNNHatthybridmodelenhancedwithtopicknowledgeforsentimentanalysisofsuddenonsetdisasters.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,Vol.123,PartA,2023,106136.Online.(JCRQ1,中科院一区TOP,IF:7.802)https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106136
[2]Zhang,X.S.,Ma,Y.L.,WangM.H.Anattention‐basedLogistic‐CNN‐BiLSTMhybridneuralnetworkforcreditriskpredictionoflistedrealestateenterprises.ExpertSystems,e13299，2023.(JCRQ2,IF:2.812)http://doi.org/10.1111/exsy.13299
[3]Zhang,X.S.andY.Wang,IndustrialcharacterrecognitionbasedonimprovedCRNNincomplexenvironments.ComputersinIndustry,2022.142.(JCRQ1,中科院一区TOP,IF:11.245)https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103732
[4]Zhong,X.,X.S.Zhang,andP.Zhang,Pipelineriskbigdataintelligentdecisionmakingsystembasedonmachinelearningandsituationawareness.NeuralComputing&Applications,2022.34(18):p.1522115239.(JCRQ2,IF:5.102)https://doi.org/10.1007/s00521021067385
[5]Zhang,X.S.andT.Gao,Multiheadattentionmodelforaspectlevelsentimentanalysis.JournalofIntelligent&FuzzySystems,2020.38(1):p.8996.(JCRQ4,IF:1.737)
[6]Zhang,X.S.andZ.Wang,Amicrocalcificationclusterdetectionmethodbasedondeeplearningandmultiscalefeaturefusion.JournalofSupercomputing,2019.75(9):p.58085830.(JCRQ2,IF:2.557)
[7]Zhang,X.S.,T.Gao,andD.D.Gao,Anewdeepspatialtransformerconvolutionalneuralnetworkforimagesaliencydetection.DesignAutomationforEmbeddedSystems,2018.22(3):p.243256.(JCRQ3,IF:3.815)
[8]Zhang,X.S.andX.B.Gao,Twinsupportvectormachinesandsubspacelearningmethodsformicrocalcificationclustersdetection.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2012.25(5):p.10621072.(JCRQ1,中科院一区TOP,IF:7.802)
中文论文：
[1]王润周（博士）,张新生,王明虎.基于信号分解和深度学习的农产品价格预测[J].农业工程学报,2022,38(24):256267.
[2]张新生,贺凯璐.基于SSACNN的长距离矿浆管道临界流速预测[J].安全与环境学报,2022,22(05):25242531.DOI:10.13637/j.issn.10096094.2021.0421.
[3]张新生,王旭业,张莹莹,常潆戈.海底腐蚀管道剩余寿命预测与维修策略研究[J].中国安全科学学报,2022,32(03):4147.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2022.03.006.
[4]张新生,常潆戈.基于FABASELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测[J].中国安全科学学报,2022,32(02):99106.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2022.02.014.
[5]张新生,蔡宝泉.基于改进随机森林模型的海底管道腐蚀预测[J].中国安全科学学报,2021,31(08):6974.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2021.08.010.
[6]张新生,杨青.基于GMMPNN模型的海底油气管道风险等级评价[J].安全与环境学报,2021,21(03):935942.DOI:10.13637/j.issn.10096094.2019.1686.
[7]张新生,张莹莹.基于KPCAALOWLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测[J].安全与环境学报,2022,22(04):18041812.DOI:10.13637/j.issn.10096094.2021.0275.
[8]张新生,张琪.基于改进RFFS和GSASVR的长输油管道腐蚀深度预测研究[J].系统工程理论与实践,2021,41(06):15981610.
[9]张新生,张平.不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测[J].系统工程理论与实践,2019,39(11):29842994.
[10]张新生,高腾.多头注意力记忆网络的对象级情感分类[J].模式识别与人工智能,2019,32(11):9971005.DOI:10.16451/j.cnki.issn10036059.201911004.
[11]张新生,吕品品.考虑随机效应的腐蚀管道贝叶斯退化分析[J].中国安全科学学报,2019,29(08):7380.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2019.08.012.
[12]张新生,王哲.基于EMICAKRR的长输管道压力监测与泄漏定位方法[J].系统工程理论与实践,2019,39(07):18851895.
[13]张新生,叶晓艳.最优加权组合模型在管道腐蚀预测中的应用[J].中国安全生产科学技术,2019,15(05):6873.
[14]张新生,叶晓艳.不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测建模研究[J].中国安全科学学报,2019,29(03):6369.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2019.03.011.
[15]张新生,王哲.结合深度学习与特征多尺度融合的微钙化簇检测[J].模式识别与人工智能,2018,31(11):10281039.DOI:10.16451/j.cnki.issn10036059.201811007.
[16]高东东（研究生）,张新生.基于空间卷积神经网络模型的图像显著性检测[J].计算机工程,2018,44(05):240245.DOI:10.19678/j.issn.10003428.0048490.
[17]张新生,赵梦旭,王小完.尾段残差修正GM(1,1)模型在管道腐蚀预测中的应用[J].中国安全科学学报,2017,27(01):6570.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2017.01.012.
[18]张新生,王太郎,薛羽桐.“一带一路”背景下提升西安陆港国际中转枢纽功能的路径探析[J].城市发展研究,2015,22(11):120124.
[19]张新生,常晓云,蒋丽云,骆正山.盐穴地下储气库稳定性评价系统及其应用[J].天然气工业,2015,35(11):8390.
[20]张新生,李亚云,王小完.腐蚀油气管道维修策略优化研究[J].中国安全科学学报,2015,25(11):8186.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2015.11.014.
[21]张新生,曹乃宁,王小完.Gumbel分布的油气管道的剩余寿命预测[J].中国安全科学学报,2015,25(09):96101.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2015.09.016.
[1]Zhang,X.S.,Ma,Y.L.,WangM.H.AnALBERTbasedTextCNNHatthybridmodelenhancedwithtopicknowledgeforsentimentanalysisofsuddenonsetdisasters.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,Vol.123,PartA,2023,106136.Online.(JCRQ1,中科院一区TOP,IF:7.802)https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106136
[2]Zhang,X.S.,Ma,Y.L.,WangM.H.Anattention‐basedLogistic‐CNN‐BiLSTMhybridneuralnetworkforcreditriskpredictionoflistedrealestateenterprises.ExpertSystems,e13299，2023.(JCRQ2,IF:2.812)http://doi.org/10.1111/exsy.13299
[3]Zhang,X.S.andY.Wang,IndustrialcharacterrecognitionbasedonimprovedCRNNincomplexenvironments.ComputersinIndustry,2022.142.(JCRQ1,中科院一区TOP,IF:11.245)https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103732
[4]Zhong,X.,X.S.Zhang,andP.Zhang,Pipelineriskbigdataintelligentdecisionmakingsystembasedonmachinelearningandsituationawareness.NeuralComputing&Applications,2022.34(18):p.1522115239.(JCRQ2,IF:5.102)https://doi.org/10.1007/s00521021067385
[5]Zhang,X.S.andT.Gao,Multiheadattentionmodelforaspectlevelsentimentanalysis.JournalofIntelligent&FuzzySystems,2020.38(1):p.8996.(JCRQ4,IF:1.737)
[6]Zhang,X.S.andZ.Wang,Amicrocalcificationclusterdetectionmethodbasedondeeplearningandmultiscalefeaturefusion.JournalofSupercomputing,2019.75(9):p.58085830.(JCRQ2,IF:2.557)
[7]Zhang,X.S.,T.Gao,andD.D.Gao,Anewdeepspatialtransformerconvolutionalneuralnetworkforimagesaliencydetection.DesignAutomationforEmbeddedSystems,2018.22(3):p.243256.(JCRQ3,IF:3.815)
[8]Zhang,X.S.andX.B.Gao,Twinsupportvectormachinesandsubspacelearningmethodsformicrocalcificationclustersdetection.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2012.25(5):p.10621072.(JCRQ1,中科院一区TOP,IF:7.802)
中文论文：
[1]王润周（博士）,张新生,王明虎.基于信号分解和深度学习的农产品价格预测[J].农业工程学报,2022,38(24):256267.
[2]张新生,贺凯璐.基于SSACNN的长距离矿浆管道临界流速预测[J].安全与环境学报,2022,22(05):25242531.DOI:10.13637/j.issn.10096094.2021.0421.
[3]张新生,王旭业,张莹莹,常潆戈.海底腐蚀管道剩余寿命预测与维修策略研究[J].中国安全科学学报,2022,32(03):4147.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2022.03.006.
[4]张新生,常潆戈.基于FABASELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测[J].中国安全科学学报,2022,32(02):99106.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2022.02.014.
[5]张新生,蔡宝泉.基于改进随机森林模型的海底管道腐蚀预测[J].中国安全科学学报,2021,31(08):6974.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2021.08.010.
[6]张新生,杨青.基于GMMPNN模型的海底油气管道风险等级评价[J].安全与环境学报,2021,21(03):935942.DOI:10.13637/j.issn.10096094.2019.1686.
[7]张新生,张莹莹.基于KPCAALOWLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测[J].安全与环境学报,2022,22(04):18041812.DOI:10.13637/j.issn.10096094.2021.0275.
[8]张新生,张琪.基于改进RFFS和GSASVR的长输油管道腐蚀深度预测研究[J].系统工程理论与实践,2021,41(06):15981610.
[9]张新生,张平.不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测[J].系统工程理论与实践,2019,39(11):29842994.
[10]张新生,高腾.多头注意力记忆网络的对象级情感分类[J].模式识别与人工智能,2019,32(11):9971005.DOI:10.16451/j.cnki.issn10036059.201911004.
[11]张新生,吕品品.考虑随机效应的腐蚀管道贝叶斯退化分析[J].中国安全科学学报,2019,29(08):7380.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2019.08.012.
[12]张新生,王哲.基于EMICAKRR的长输管道压力监测与泄漏定位方法[J].系统工程理论与实践,2019,39(07):18851895.
[13]张新生,叶晓艳.最优加权组合模型在管道腐蚀预测中的应用[J].中国安全生产科学技术,2019,15(05):6873.
[14]张新生,叶晓艳.不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测建模研究[J].中国安全科学学报,2019,29(03):6369.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2019.03.011.
[15]张新生,王哲.结合深度学习与特征多尺度融合的微钙化簇检测[J].模式识别与人工智能,2018,31(11):10281039.DOI:10.16451/j.cnki.issn10036059.201811007.
[16]高东东（研究生）,张新生.基于空间卷积神经网络模型的图像显著性检测[J].计算机工程,2018,44(05):240245.DOI:10.19678/j.issn.10003428.0048490.
[17]张新生,赵梦旭,王小完.尾段残差修正GM(1,1)模型在管道腐蚀预测中的应用[J].中国安全科学学报,2017,27(01):6570.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2017.01.012.
[18]张新生,王太郎,薛羽桐.“一带一路”背景下提升西安陆港国际中转枢纽功能的路径探析[J].城市发展研究,2015,22(11):120124.
[19]张新生,常晓云,蒋丽云,骆正山.盐穴地下储气库稳定性评价系统及其应用[J].天然气工业,2015,35(11):8390.
[20]张新生,李亚云,王小完.腐蚀油气管道维修策略优化研究[J].中国安全科学学报,2015,25(11):8186.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2015.11.014.
[21]张新生,曹乃宁,王小完.Gumbel分布的油气管道的剩余寿命预测[J].中国安全科学学报,2015,25(09):96101.DOI:10.16265/j.cnki.issn10033033.2015.09.016.
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学校介绍
西安建筑科技大学坐落在历史文化名城西安，南眺驰名中外的唐代大雁塔，北临举世闻名的明代长安城墙。学校总占地4300余亩，校园环境优美，办学氛围浓郁。学校办学历史源远流长，其办学历史最早可追溯到始建于1895年的北洋大学，积淀了我国近代高等教育史上最早的一批土木、建筑、环境类学科精华。1956年，在全国第三次高等学校院系调整时由原东北工学院、西北工学院、青岛工学院和苏南工业专科学校的土木、建筑、环境类系（科）整建制合并而成，时名西安建筑工程学院。1959年和1963年，曾先后易名为西安冶金学院、西安冶金建筑学院。1994年3月8日，经国家教委批准，更名为西安建筑科技大学，是公认的中国最具影响力的土木建筑类院校之一及原冶金部重点大学。
西安建筑科技大学继承和发扬了百余年来所形成的专业优势，经过并校50余年来历代建大师生的不懈拼搏，现已发展成为了一所具有深厚文化底蕴，浓郁学术氛围，优美校园环境，并在国内外享有较高声誉的，以土木、建筑、环境、材料学科为特色，工程学科为主体，兼有文、理、经、管、艺、法等学科的多科性大学。学校现有16个院（系），60个本科专业面向全国第一批招生，有权招收保送生，实行本硕连读。除建筑学、城市规划和景观学三个专业为五年学制外，其它本科专业均为四年制，建筑学、城市规划、土木工程、环境工程、建筑环境与设备工程、工程管理、材料科学与工程、给水排水工程、艺术设计9个专业为国家级特色专业。建筑学、城市规划、土木工程、建筑环境与设备工程、环境工程、工程管理、交通工程、给水排水工程、环境科学、冶金工程、材料科学与工程、信息管理与信息系统、艺术设计、社会体育（体育建筑管理）、会计学等15个本科专业为陕西省特色专业。学校现有国家高等学校教学指导委员会成员18人。
学校现有教职工2600余名，其中，中国工程院院士4人，中国科学院院士1人，南非科学院院士1人，具有高级职称的教师、工程技术人员及研究人员近800名，形成了一支阵容整齐、结构合理、素质优秀、实力雄厚的师资队伍。目前，学校在校各类学生近40000人，其中本科生20000余人，研究生近6000人，职业技术学院、继续教育学院在册学生近14000人。
西安建筑科技大学是国务院首批批准有权授予博士、硕士和学士学位的单位。学校设立研究生院，现有一级学科博士点7个、二级学科博士点31个，一级学科硕士点25个、二级学科硕士点94个，硕士点基本涵盖学校所有本科专业。学校拥有建筑学、土木工程、环境科学与工程、材料科学与工程、城乡规划学、风景园林学和管理科学与工程7个博士后流动站，结构工程、环境工程、建筑设计及其理论三个学科为国家级重点学科。
半个多世纪以来，西安建筑科技大学铸就了“传承文明、创造未来、育材兴国、科技富民”的办学宗旨，形成了“自强、笃实、求源、创新”的校训和“为人诚实、基础扎实、作风朴实、工作踏实”的优良校风，先后为国家培养了21万余名德才兼备的栋梁之才，研发了大量高水平的科研成果，为国家经济社会建设和行业发展做出了突出的贡献。
近年来，学校以“提高教育教学质量求生存、狠抓学科建设上水平、优化资源配置求效益、深化体制改革促发展”为办学思路，全面实施校园建设工程、教育教学质量工程、学科建设工程、人才队伍建设工程、创新工程、文化建设工程等六大奠基工程，使得学校步入了和谐快速发展的道路，学校综合办学实力大大增强，相继实现了院士、国家重点学科、一级学科博士点、博士后流动站与博士点数、硕士点数、学校综合排名、校园面积、年经费到款额等衡量学校办学层次重要指标零的突破或翻番。学校顺利入选教育部首批“卓越工程师教育培养计划”实施学校、全国64所“研究生专业学位教育综合试点单位”、“国家高水平大学公派研究生项目平台和优秀本科生国际交流项目实施院校”，荣获全国50所“工程硕士教育创新院校”和全国60所“毕业生就业典型经验高校”。2011年，学校被中共中央授予“全国先进基层党组织”荣誉称号。
“十二五”期间，学校将乘科教兴国、西部大开发的春风，全面贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》和《陕西省贯彻<国家中长期教育改革和发展纲要（2010-2020年）>实施意见》，坚持“传承文明、开创未来、育材兴国、科技富民”的办学宗旨，坚持“提高教育教学质量求生存，狠抓学科建设上水平，优化资源配置求效益，深化体制改革促发展”的总体发展思路，抢抓机遇，迎难而上，振奋精神，开拓进取，努力创建特色鲜明的国际知名国内高水平大学。
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西安建筑科技大学2014年研究生学费及奖助学金政策
学校从2008年开始面向统招硕士、博士实行研究生奖助学金政策。对于在入学考试中综合成绩优秀的学生，学校按照一定的比例，给予免去学费一半或全部的学业奖学金。此外，统招研究生还可参加优秀奖学金的评定，按照学位层次及评定等级的不同，可享受100元/月至400元/月不等的优秀奖学金。同时学校还设有金诚信奖学金、长江精工钢构奖学金、宝钢奖学金、西飞铝业建筑奖（助）学基金、高科集团·天地源奖学金、海螺奖学金等数十项社会企业奖学金。并设有研究生“三助”、研究生优秀论文奖等。
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