Thông tin nhân sự

Họ tên: ThS. Nguyễn Đức Thuận

Chức vụ: Giảng viên

Thuộc đơn vị: Khoa Tự động hóa

Địa chỉ email: thuan.nguyenduc1@hust.edu.vn

Lý lịch khoa học

GIỚI THIỆU

Nguyễn Đức Thuận nhận bằng Thạc sĩ ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa của Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2023. Anh là Giảng viên tại Khoa Tự động hóa, Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội. Hiện tại anh là NCS Tiến sĩ ngành Kỹ thuật Máy tính và Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Ulsan, Hàn Quốc. Các hướng nghiên cứu chính của anh bao gồm: chẩn đoán và dự báo trong công nghiệp, trí tuệ nhân tạo ứng dụng, hệ thống nhúng và IoT, cảm biến thông minh, xử lý tín hiệu nâng cao.

 

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC TIÊU BIỂU

  • T. K. Nguyen, Z. Ahmad, D. T. Nguyen, and J. M. Kim, “A remaining useful lifetime prediction model for concrete structures using Mann-Whitney U test state indicator and deep learning,” Mechanical System and Signal Processing, vol. 222, Jan. 2025, doi: 10.1016/j.ymssp.2024.111795. (SCIE, Q1)

  • N. D. Thuan, “Robust Knowledge Transfer for Bearing Diagnosis in Neural Network Models Using Multilayer Maximum Mean Discrepancy Loss Function,” Measurement Science and Technology, Sep. 2024, doi: 10.1088/1361-6501/ad7a1b. (SCIE, Q2)

  • N. D. Thuan, “A novel bearing fault diagnosis method for compound defects via zero-shot learning,” Journal of Mechanical Science and Technology, Sep. 2024, doi: 10.1007/s12206-024-0801-x. (SCIE, Q2)

  • D. T. Nguyen, T. K. Nguyen, Z. Ahmad, and J. M. Kim, “Remaining Useful Life Prediction for Pressurized Fluid Pipelines Based on Acoustic Emission Monitoring and an Adaptive Fuzzy Similarity Measure,” IEEE Access, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3435694. (SCIE, Q1)

  • N. D. Thuan, N. T. L. Huong, and H. S. Hong, “Backbone search for object detection for applications in intrusion warning systems,” IAES International Journal of Artificial Intelligence, vol. 13, Mar. 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3435694. (Scopus, Q3)

  • N. D. Thuan and H. S. Hong, “HUST bearing: a practical dataset for ball bearing fault diagnosis,” BMC Research Notes, vol. 16, no. 1, Dec. 2023, doi: 10.1186/s13104-023-06400-4. (ESCI, Q2)

GIẢNG DẠY

  • EE3110: Kỹ thuật đo lường

  • EE4502: Kỹ thuật cảm biến

  • EE3600: Hệ thống đo và điều khiển công nghiệp

  • EE4616: Cảm biến và đo lường thông minh

LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU

  • Chẩn đoán và dự báo trong công nghiệp

  • Trí tuệ nhân tạo ứng dụng

  • Hệ thống nhúng và IoT

  • Cảm biến thông minh

  • Xử lý tín hiệu nâng cao

NHÓM CHUYÊN MÔN

  • Cảm biến và KT đo lường

  • Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

  • Hệ thống Tự động hóa công nghiệp

LAB NGHIÊN CỨU

  • Đo lường hiện đại trong chẩn đoán và dự báo

  • Cảm biến

  • Xử lý tín hiệu, thông tin và nội dung đa phương tiện


Tìm kiếm
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây