• Lecturer
• Supervisor of Master's Candidates
• Name (Simplified Chinese):Kun Qiu
• Name (English):Kun Qiu
• Name (Pinyin):QiuKun
• Date of Birth:1991-02-03
• Date of Employment:2021-03-01
• School/Department:自动化系
• Administrative Position:无
• Education Level:Postgraduate (Doctoral)
• Business Address:逸夫楼905
• Gender:Male
• Degree:Doctoral degree
• Status:Employed
• Academic Titles:无
• Other Post:控制科学与工程学科的科研秘书
• Alma Mater:北京航空航天大学
• Discipline:Pattern Recognition and Intelligent Systems
  

• No content

个人经历简述：

        本科毕业于合肥工业大学，运动控制方向。此后前往北京航空航天大学，攻读硕士、博士学位。博士拜读于恩师郑征教授（现任北航自动化科研副院长）门下，研究控制理论方法在软件工程领域的应用技术，重点研究软件测试、软件可靠性分析方面的科学问题，大课题组隶属于长江学者，蔡开元，国防科技重点实验室。

        博士期间，曾前往澳大利亚，墨尔本，交流学习。与斯威本科技大学（Swinburne University of Technology)Tsong Yueh Chen教授，与中央昆士兰大学（Central Queensland University)Pak-Lok Poon合作，在软件工程领域TOP 1期刊IEEE Transactions on Software Engineering (IEEE-TSE)发表蜕变测试理论奠基性论文。

        加入合肥工业大学之后，开始重点研究“人工智能”、“深度学习”、“深度强化学习”等智能技术，分析这些技术在软件工程等领域的结合方案，开设了《人工智能基础》《机器视觉》《程序设计课程设计》等课程。指导学生完成了一些跟智能学习、机器视觉方面的大创项目。参与了一些“横向”课题的研究。申请并主持了国家自然科学基金的青年科学基金项目，使得自己可以有一定的研究经费，支持自己的科研开展。

感兴趣但不是全部的研究方向：

包括但不限于：

1. 人工智能（算法、应用、模型、编程等）

2. 深度学习（算法、应用、编程、和其他研究方向的结合点）

3. 深度强化学习（算法、应用、编程、和其他方向的结合）

4. 软件测试（测试方法，测试性能分析，建模，和智能算法结合）

5. 软件可靠性分析（数学模型）

6. 机器视觉（算法、应用、推广）

近五年主持或参加的国家自然科学基金项目/课题：

(1) 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 62202138, 基于深度强化学习的并发失效软件运行环境重配置容错方法研究, 2023-01-01 至 2025-12-31, 30万元, 在研, 主持

(2) 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 61772055, 面向运行环境依赖缺陷的软件自动化调试技术研究,2018-01-01 至 2021-12-31, 60万元, 结题, 参与

代表但不是全部的学术论文：

１.　软件蜕变测试方向

Kun Qiu; Zheng Zheng; Tsong Chen; Pak-Lok Poon ; Theoretical and Empirical Analyses of the Effectiveness of Metamorphic Relation Composition, IEEE Transactions on Software Engineering. 2020. TOP期刊论文　TSE 2020 Composition CameraReady Submission Files.pdf

这篇论文是一篇蜕变测试方向的理论性的论文，从理论分析的角度，分析组合蜕变测试的有效性，以及保证有效性的方法。

２.　软件可靠性分析方向

Kun Qiu; Zheng Zheng; Kishor S.Trivedi; Beibei Yin ; Stress Testing With Influencing Factors to Accelerate Data Race Software Failures, IEEE Transactions on Reliability, 2020, 69(1):3-21期刊论文　Stress_Testing_With_Influencing_Factors_to_Accelerate_Data_Race_Software_Failures-compressed.pdf

这是一篇针对并发软件完成压力测试并构建失效时间模型的论文。

３.　软件容错技术方向

Kun Qiu; Zheng Zheng; Kishor S. Trivedi; Ivan Mura ; Availability Analysis of Systems Deploying Sequences of Environmental-Diversity-Based Recovery Methods, IEEE Transactions on Reliability, 2020, 3(70): 1126-1142 期刊论文Availability_Analysis_of_Systems_Deploying_Sequences_of_Environmental-Diversity-Based_Recovery_Methods.pdf

这篇论文讲述了一种新的软件容错技术，并对容错技术的系统可用性的分析方法，给出了半马尔科夫链分析模型。

开设的课程：

１.　《机器视觉》，以如何让机器识别物体为基本目标，从图像的采集、图像预处理、图像分割、图像特征提取、基于深度学习的图像物体识别等几个主题，针对计算机如何处理图像开设课程。

课程融合了多个教材、公开课内容，涵盖了传统图像处理和现代深度学习的先进图像处理方法。

为了提高学生的实战能力，我设计了７个编程项目，用于帮助学生掌握机器视觉基本方法。

２.　《人工智能基础》（曾经开设，现已暂停），以如何让计算机拥有思维能力为目标，讲述了基于规则的推理，贝叶斯推理，深度、广度搜索，遗传算法的搜索，机器学习（包括线性分类器、感知器、神经网络、强化学习）等主题课程。该课程同样融合了多个教材和公开课内容，并且由少量配套的编程题目。

３.　《程序设计课程设计》大家在编程中，总会出现各种的“坏习惯”，叫做code smelling，比如重复的代码，而不是使用函数，比如在一个函数中实现所有的功能。这门课的目标是让大家认识到哪些是坏习惯，如何克服。

指导的大创：

1. 智能变色玻璃控制，根据太阳的位置，光照强度，控制变色玻璃的透光度变换。

2. 出行知音APP，根据地铁监控摄像头，采集人流量大小，便于人们前往人少的车厢候车，此APP发布在阿里云租借的服务器中。

（先说这么多，有问题， 邮箱：qiukun@hfut.edu.cn)