在2018年上海交通大学优秀博士学位论文评选中，电院3篇论文获评校优秀博士学位论文，4篇论文获评校优秀博士学位论文提名。本次全校共有15篇优博论文和22篇优博提名论文。

   校优秀博士学位论文简介：

   1.论文题目：含多微网配电系统多元主体互动运行策略研究

   论文对基于人工智能技术的含多微网主动配电系统多元主体互动运行模式进行研究，主要创新点有：（1）提出了针对多微网配电系统互动运行的能量管理优化策略，引入了微网备用容量的概念，采用信息流矩阵量化了微网间的互动关系，实现了提升电能质量，稳定电压水平，减少碳排放的多重运行效果；（2）提出了针对多微网配电市场的互动竞价策略，引入了储能服务和优先序列动态交易机制，利用博弈向量模拟交易决策，在保证运行质量的前提下提高了运营商的经济效益；（3）针对价格型需求响应难以管控的问题，提出了一种基于降噪逆优化的数据挖掘技术提取不同用户的用电行为特征，并通过Stackelberg模型预测的价格信号对大规模用户实现了准确有效的分布式需求侧管理；（4）提出了基于强化深度学习的用户智能用电选择策略，构建了个体用户与多微网的互动模式。

   作者简介：吕天光，电院电气系2013级硕博连读生，师从艾芊教授。研究方向涵盖微电网群互动运行，弹性电力系统规划与运行，可再生能源并网，智能电网中的人工智能和数据挖掘等。以第一作者录用和发表6篇SCI期刊，总影响因子>31，总被引量141次,其中发表在能源领域顶刊Applied Energy（影响因子7.9）上的文章成为ESI高被引论文，以第一作者发表5篇EI论文，参与编写1本专著，5项发明专利。一篇一作论文在IAS年会获得了具有较高国际影响力的2016IEEE工业应用协会杰出论文奖，得到协会高度评价并被报道于校新闻网。在美访学交流一年多，分别与德州大学阿灵顿分校、爱荷华州立大学以及南方卫理公会大学的电力系统实验室开展了深度科研合作。作为主要负责人参与国家电网多个横向课题、三个国家自然科学基金、一个美国能源部项目（DOE）等。担任IEEE Transactions on Power Systems、Applied Energy等8个权威期刊的审稿人，多次参加IEEE工业应用协会等学术会议。研究生期间曾获得博士研究生国家奖学金、上海交大学术之星提名奖、上海诚聘英才优博基金、中国电机工程学报年度优秀作者、上海交大研究生优秀奖学金、上海交大三好学生、上海交大优秀党员等荣誉。

毕业去向：美国哈佛大学工程与应用科学学院博士后

   2.论文题目：双光梳干涉仪及其应用研究

   双光梳是最有前景的光频率梳精密光学测量方案。为了解决双光梳干涉仪结构复杂，锁定困难以及光谱分辨率与系统灵敏度相互制约等问题，本文提出了一种新型的混合双光梳干涉仪方案，显著降低了建立双光梳互相干性的复杂度；并且提出了大重频比双光梳结构，突破了频谱分辨率和动态范围之间的相互制约关系，提高了测量速度；之后，优化了双光梳干涉仪实现相干光采样的方案，有效抑制了采样过程中的相位噪声和带外噪声，实现了被测信号的精确波形恢复；在此基础上，实现了双光梳干涉仪技术在网络监测系统和高空间分辨率光反射仪中的应用，进一步扩展了双光梳干涉仪的应用范围。

   作者简介：汪帅，电院电子系2013级博士生，读博期间获得国家奖学金，海外校友奖学金，亚太光纤传感会议最佳学生论文等，以第一作者发表SCI期刊7篇，博士期间发表学术论文26篇。

毕业去向：苏黎世联邦理工学院（ETH）博士后

   3.论文题目：移动互联网中博弈模型与机制设计研究论

   移动互联网高效运行有赖于组网节点协同合作，然而，网络实体自私性使得个体优化目标与系统整体优化目标之间存在冲突。论文采用博弈模型来刻画网络实体间竞争关系，并设计协同机制以保证网络系统有序运行。具体贡献和创新点如下：

   1) 网络资源管理：设计可同时满足防策略性、空间重用性、资源异质性、需求多样性和系统性能最优的频谱拍卖机制。解决了以频谱为代表的空间可重用资源的优化分配问题。基于定价优化理论，提出无套利性和收益最大化的云带宽交易机制，为云带宽市场构建提供了经济学理论框架。

   2) 移动数据管理：在群智感知系统中，采用机制设计原理，提出了满足常数近似比的众包数据采集算法。进一步考虑数据市场定价问题，设计了基于在线学习的数据定价算法，证明其防策略性和防套利性。研究成果填补了数据市场定价理论的空白。

   博士论文系统解决了移动网络环境中多种竞争共享资源的动态分配问题，研究成果能为移动互联网应用的部署提供有用指导。

   作者简介：郑臻哲，电院计算机系2015级博士生，2018 年获得中国计算机学会（CCF）优秀博士论文奖，并于同年获得ACM 中国优秀博士论文奖提名。曾获得2015 年微软学者奖学金（Microsoft Research Asia Ph.D. Fellowship），2015 年谷歌全球博士生奖研金（Google Ph.D. Fellowship），2015年百度博士奖学金（Baidu Ph.D. Fellowship）提名，两次国家奖学金（2016，2013），唐立新奖学金，航天科技奖学金。2015年上海市优秀毕业生。2014 年第15 届机器学习国际会议AAMAS 全球在线自动交易竞赛系列——实时广告交易竞赛冠军，IEEE ICCS 2014 最佳学生会议论文等奖励。2016年获得上海交通大学首届学术之星，入选2018 年博士后创新人才计划，上海交通大学海外师资博士后计划。已发表学术论文33 篇，其中CCF A 类学术期刊和会议论文16 篇，B 类论文6 篇。以第一作者发表16 篇论文，其中A 类学术论文8 篇，B类论文4 篇，包括网络领域著名会议ACM MobiHoc 论文3 篇。

   毕业去向：美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）博士后

   校优秀博士学位提名论文简介

   1.论文题目：聚合物空间电荷与陷阱能态密度联合测试技术的研究与应用

   论文针对聚合物绝缘中的空间电荷行为与陷阱分布的关联性这一关键问题，研制了能够对同一试样的空间电荷与陷阱能态密度联合测试的仪器，首次实现了宽温度范围（-60~100 ℃）下，加压和短路时空间电荷和极化/去极化电流的同时测量。研制了基于Blumlein传输线的高重复频率纳秒脉冲电压源，可实现在输出电压峰值2kV下3MHz的高重复频率脉冲输出，脉冲半峰宽最小可达3.5ns，综合性能高于可获得的商业产品的技术指标。所研发的系统和使用的技术被鉴定为国际先进，部分参数国际领先。提出的基于非负线性最小二乘迭代算法的热刺激电流分析方法为国内外首创，该方法能够完成整条热刺激电流曲线的自动分析，减少人为误差和测量误差的干扰。对XLPE和纳米MgO/XLPE试样的空间电荷、电导、热刺激电流进行联合测量，探究了不同温度下试样中的空间电荷行为与高场电导特性，探明了纳米MgO抑制复合介质中空间电荷的物理机理。

   作者简介:王亚林，电院电气系2014级博士生，2017年获得博士生国家奖学金。在校期间以第一作者发表SCI索引论文4篇，EI索引论文4篇，授权专利2项。

   毕业去向：上海交通大学博士后

   2.论文题目：模分复用光传输系统关键技术研究

   模分复用技术应用于光纤通信系统可以实现更低的铺设成本和能耗。为了实现模分复用传输，需要重新设计光纤、无源组件、有源组件和信号处理模块等。本论文着重研究无源组件和有源组件。在无源组件的研究中，本论文实现了基于少模光纤耦合器的模式复用器(解复用器)， 消光比LP01/LP11和LP11/LP01分别大于12.6 dB 和 21.2 dB，为业界领先水平。此外，本论文基于多平面光转换技术，实现了支持10个空间模式的模式混合器，创造了业界记录。在有源组件的研究中，本论文着重研究拉曼放大器，实现了二阶泵浦少模拉曼放大器、C+L波段增益平坦少模拉曼放大器以及OAM拉曼放大器，以上三种新型拉曼放大器填补了业界空白，推动了模分复用技术的实用化进程。

   作者简介:李佳熊，电院电子系2013级博士生，在校期间获得国家公派留学奖学金、董氏东方奖学金、福建校友会奖学金及校三好学生等荣誉称号，以第一作者或共同第一作者身份发表SCI期刊论文5篇，EI国际会议论文10篇

   毕业去向：上海华为技术有限公司

   3.论文题目：蛋白质残基相互作用预测及其在结构建模中的应用研究

   论文的主要创新点在于：

   一、提出了基于动态决策的蛋白质残基相互作用预测算法R2C。本文研发了一种动态融合策略，充分利用有监督的机器学习法和无监督的相关性分析法的优点，针对不同的输入采取不同的线性融合权重，提高了预测残基相互作用的正确率。全局相关性分析算法能够有效去除因传递噪声带来的假阳性，然而，在其输出中仍然可以观察到高斯噪声，本文首次应用高斯滤波模型进一步优化相关性分析法的输出，强化了长距离残基相互作用的预测正确率。

   二、构建了基于卷积神经网络的残基相互作用预测模型MemBrain。在膜蛋白中，跨膜螺旋间的残基相互作用信息对结构建模更加重要，因而得到了更多的关注。现有方法只用跨膜螺旋间的残基对训练模型，然而本文则使用全序列的样本训练机器学习模型。一方面可以增加训练样本，另一方面预测模型将有能力计算全序列的残基相互作用。由蛋白质三维结构的固有特性决定了残基相互作用信息是密集分布的，据此，MemBrain预测模型被设计成两级的架构，第一级用于预测序列中每个残基对发生相互作用的概率，第二级则以待测残基对及其邻域内的残基对的初始概率为输入，利用卷积神经网络挖掘隐含在其中的相互作用关联模式，从而大幅地提高了预测残基相互作用的正确率。

   三、开发了基于降阶方法的Cyscon模型以预测二硫键连接模式。二硫键可能的连接模式数量与蛋白质序列中二硫键的数量呈指数正相关，当序列中含有5个以上的二硫键时，当前的预测算法都难以正确预测出其连接模式。针对这一难题，本文创新地引入了降阶的思想，即首先基于序列比对的方法找出待测序列中较为保守的二硫键，然后再用传统的机器学习法预测出序列中剩余的二硫键。在该框架下，一方面预测模型能够处理包含更多二硫键的蛋白质序列，另一方面提高了二硫键连接模式的预测正确率。基于Cyscon的预测结果，本文首次系统地验证了二硫键作为空间距离约束能够提高蛋白质三维结构建模的精度。

   四、设计了基于穷尽约束搜索的算法ExSSO用于辅助核磁共振（NMR）实验解析膜蛋白结构。与蛋白质残基网络中的相互作用信息不同，利用NMR 技术测得的NOE（Nuclear Overhauser Enhancement）距离约束非常可靠，但是却具有双向不确定性。本文在已知跨膜多聚体的单体结构以及单体数量的条件下，利用不确定的NOE约束穷尽地筛选跨膜多聚体的构象空间。ExSSO 通过对欧拉角的均匀采样，实现了对单体结构朝向近乎完全地搜索，最后通过聚类的方法计算出具有代表性的结构，有效地避免显式求解每个NOE约束的方向。

   作者简介: 杨静，电院自动化系2014级博士生，在校期间获评上海交通大学三好学生、上海交通大学优秀奖学金、电科十四所国睿奖学金，以第一作者发表SCI索引论文5篇。

毕业去向：腾讯科技（上海）有限公司

   4.论文题目：情感脑机交互研究

   论文探讨了情感脑机交互的理论基础，模型算法，实验验证以及原型应用。主要创新点包括以下四个方面：1. 提出了脑电和眼动信号融合的多模态情绪识别模型，揭示了脑电和眼动信号在情绪识别中的互补特性，发现了不同情绪下的稳定脑电模式，并揭示了脑电模式在情绪识别中的稳定性。2. 利用迁移学习构建了基于脑电的个性化情感模型，克服了跨被试个体差异以及脑电信的非平稳特性，实验结果验证了迁移学习能显著提高情绪识别模型的准确率。3. 提出了利用脑电和前额眼电构建多模态警觉度估计方法，提出了新的前额眼电电极配置方式和利用眼动仪进行警觉度自动标注的方法，利用柔性干电极和放大电路设计了可穿戴设备，在实验室模拟驾驶环境以及不同天气条件的真实驾驶环境进行了系统测试评估，验证了有效性。4. 设计开发了多模态情绪识别脑电数据集（SEED），2015年公开以来已有400余家国内外高校和研究机构申请使用，已成为目前国际上基于脑电情绪识别的两个被最常用的数据集之一。

   作者简介: 郑伟龙，电院计算机系2013级博士生，博士期间在上海交通大学计算机科学与工程系智能交互与认知工程上海高校重点实验室和仿脑计算与机器智能研究中心工作和学习。主要研究方向包括情感计算，脑机交互和模式识别等。研究成果第一作者论文14篇，包括IJCAI，IEEE TAC， IEEE TCYB， JNE，IEEE TITS等，共同作者论文45篇，申请专利2项，Google Scholar论文引用累计767次。对于脑电模式在情绪识别中稳定性的相关研究工作被美国知名杂志《麻省理工科技评论》报道。设计开发了多模态情绪识别脑电数据集（SEED），已有180余家国内外高校和研究所累计430次申请使用，已成为国际上基于脑电情绪识别的两个被最常用的数据集之一。获得了IEEE计算智能协会颁发的IEEE Transactions on Autonomous Mental Develpment Outstanding Paper Award，上海交通大学优秀毕业生，博士生国家奖学金，85届计算机系教育发展基金暨杨元庆教育基金优秀博士生奖，和赵朱木兰博士研究生奖学金等。

   毕业去向：美国麻省总医院和哈佛医学院博士后