一、基础信息

个人简介：高媛，女，汉族，1995年生，中共党员，博士研究生学历，讲师。主要从事：工业工程和物流工程专业的教学研究工作，在智能质量管控方面取得了重要成果，在IJRP、CIE、AEI等国内外知名学术期刊发表论文。

（一）个人基础信息

性别：女

职务：讲师

电子邮箱：gaoyuan@shmtu.edu.cn

（二）教育经历

2024年于天津大学管理科学与工程专业，取得博士学位

2019年于天津大学管理科学与工程专业，取得硕士学位

2017年于东北大学机械工程专业，取得本科学位

（三）工作经历

2024年12月至今，上海海事大学物流工程学院，讲师

（四）国际交流与合作经历

2023年1月至2024年1月，前往新加坡国立大学工业系统工程与管理系，联合培养博士

二、科学研究

（一）研究领域及科研团队

研究领域：质量管理与质量工程；面向智能制造的过程监控与诊断；工业大数据分析

（二）代表性论文成果

[1] He Zhen, Gao Yuan, Qu Liang*, Wang Zhiqiong. A nonparametric CUSUM scheme for monitoring multivariate time-between-events-and-amplitude data with application to automobile painting [J]. International Journal of Production Research, 2022, 60(18): 5432-5449.

[2] Gao Yuan, Yin Xianhui, He Zhen*, Wang Xueqing. A deep learning process anomaly detection approach with representative latent features for low discriminative and insufficient abnormal data [J]. Computers & Industrial Engineering, 2023, 176: 108936.

[3] Gao Yuan, Goh Thong Ngee, Cui Qing＇an, Zhang Qing, He Zhen*. A two-phase cost sensitive-based domain adversarial neural network for anomaly detection in mass customized production [J]. Advanced Engineering Informatics, 2026, 71: 104371.

[4] Wang Zhiqiong, Gong Renping, Song Lisha*, He Shuguang, Gao Yuan. A data-driven monitoring scheme for multivariate multimodal data [J]. Computers & Industrial Engineering, 2024, 192: 110186.

[5] Wang Xueqing, Yin Xianhui, He Zhen*, Liu Zixian, Gao Yuan. An intelligent and multi-channel deep feature enhanced framework for predicting difficult-to-measure CTQ [J]. Computers & Industrial Engineering, 2022, 169: 108300.

（三）基地

教育部工业工程专业实践教学研究虚拟教研室主要成员

三、教学信息

（一）授课信息

主讲本科生课程：可靠性工程与设备管理，调度原理及应用

主讲研究生课程：现代工业工程