师资队伍

汤健

职称职务:教授,博士生导师

E-mail:freeflytang@bjut.edu.cn,freeflytang@126.com

汤健,男,2138CC太阳集团教授,博士生导师,智慧环保北京实验室副主任.2012年在东北大学自动化研究中心控制理论与控制工程专业博士毕业,获得东北大学2012年度优秀博士论文/辽宁省2013年度优秀博士论文等多项奖励.目前担任中国自动化学会能源互联网专业委员会委员/中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员/中国工业合作协会仿真技术产业分会专家委员会委员/中国环境保护产业协会二噁英污染防控专业委员会委员,Waste Management等SCI期刊的副主编,Sustainability/Journal of Ecology and Environmental Sciences等SCI期卡编委.

科研工作

主要研究领域是小样本数据建模和固废处理过程智能控制,具体研究方向是结合城市固废焚烧过程,开展全流程数值仿真/智能自组织燃烧控制/全流程协同优化控制/数字孪生半实物仿真平台/大语言模型赋能工业过程等算法研究与系统研发. 近年来, 主持科技部国家重点研发计划课题1项/国家自然科学基金面上项目3项/北京市自然科学基金1项/国家重点实验室基金与企业横向课题等10余项, 参与科技创新2030新一代人工智能重大项目1项; 获国防科技进步二等奖2项/三等奖1项; 在IEEE汇刊/IFAC会刊/《自动化学报》/《控制理论与应用》等国内外期刊发表论文200余篇, 其中,SCI论文100余篇; 申请美国/中国发明专利及国防专利160余项, 其中授权80余项; 获软件著作权50余项; 已经出版第1作者专著/译著共12部, 其中,英文专著3部/中文专著5部/译著4部;获国家科学技术学术著作出版基金资助专著2部.

教学工作

研究生课程《遗传算法与进化计算》/《城市固废焚烧过程优化控制》,本科生课程《传感器与智能感知》等.

联系方式

Tel: 010-67392443;E-mail:freeflytang@bjut.edu.cn,freeflytang@126.com

科研项目

1.国家自然科学基金面上项目, 62573011, 2026/01/01-2029/12/31, 63.8万元,主持.

2.横向技术服务项目,40058000202562,2025/07/01-2026/12/31, 30万元,主持.

3.横向技术服务项目,40058000202544,2025/04/28-2025/12/31, 50万元,主持.

4.科技创新2030新一代人工智能重大项目,2021ZD0112302,2022/02/24-2025/11/30, 200万元,参与.

5.国家自然科学基金面上项目, 62073006, 2021/01/01-2024/12/31, 68.8万元,主持.

6.北京市自然科学基金面上项目, 4212032,2021/01/01-2023/12/31, 20万元,主持.

7.国家重点研发计划课题,2018YFC1900801,2018/12-2022/12,379万元,主持.

8.国家自然科学基金面上项目, 61573364, 2016/01-2019/12, 78.6万元,主持.

9.矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室开放课题, 2018/12-2019/12, 10万元,主持.

10.矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室开放课题,2017/11-2018/12, 15万元,主持.

11.国家自然科学基金青年项目, 617030879, 2018/01-2020/12, 27万元,合作单位负责人.

12.国家自然科学基金应急管理项目, 61640308, 2017/01-2017/12, 16万元,合作单位负责人.

13.面向高维谱数据的选择性集成学习研究, 2016/06-2017/7, 南京信息工程大学开放课题, 6.2万元,主持.

14.东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题,2015/01-2017/12, 9万元,主持.

部分SCI期刊论文

1.Jian Tang,Tianzheng Wang, Hao Tian, Wen Yu.AI-and security-empowered end-edge-cloud modular platform in complex process industries: a case study on municipal solid waste incineration[J].Sensors,2025, 25(22), 6973

2.Zi Wang, Jian Tang*,Loai Aljerf. Carbon emission life cycle mechanism modelling based on coupled numerical simulation and broad latent feature fuzzy decision tree algorithm,Chemical Engineering Science, 2026, 321(c): 122960

3.Bokang Wang, Jian Tang, Hao Tian, Wen Yu and Junfei Qiao, Improved interval type-ii fuzzy broad mpc method for furnace temperature of municipal solid waste incineration process, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2025, 33(10): pp. 3420-3432.

4.Canlin Cui,Jian Tang,Junfei Qiao,Heng Xia. A novel data-driven sample augmentation method using interpretable space and adversarial mechanism for dioxin risk warning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 159, Part B, 8: 111690.

5.Chaofan Xu; Jian Tang; Heng Xia; Wen Yu; Junfei Qiao.Dioxin emission detection based on dynamic pruning online ensemble binary tree algorithm[J].IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025, 22: 15549-15564.

6.Weiwei Yang, Jian Tang, Hao Tian, Wen Yu, Junfei Qiao.Fluegas oxygen content control based on interval type-2 fuzzy broad learning system and pidfor MSWI Process[J],IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025, 22: 15473-15487.

7.Hao Tian,Jian Tang,Loai Aljerf,Tianzheng Wang,Junfei Qiao. Furnace temperature control based on interval type-2 fuzzy broad learning system for municipal solid 2 waste incineration process [J]Expert Systems With Applications,2025, 280, 127530.

8.Wang, Tian Zheng,Tang Jian, Aljerf Loai, Liang Yongqi, Qiao Junfei.Modeling multi-pollutant emission concentrations in municipal solid waste incineration processes using virtual-real data-driven approach [J]. Chemical Engineering Science, 2025,307,121358.

9.Runyu Zhang, Jian Tang, Heng Xia , Wen Yu, Junfei Qiao. CO emission prediction for mswi process based on dual-space nested dual-window drift detection[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 74, pp. 1-15, 2025, Art no. 2519015

10.Heng Xia, Jian Tang, Wen Yu. Using deep forest regression and multi-layer state transition algorithm to soft measuring modeling with small sample data[J], Soft Computing, 2025, 29:1587-1603.

11.Hao Tian, Jian Tang, Heng Xia, Wen Yu, Junfei Qiao. Bayesian optimization-based interval type-2 fuzzy neural network for furnace temperature control[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2025, 20(1): 505-514.

12.Tianzhang Wang,Jian Tang,Loai Aljerf,Junfei Qiao,Muaaz Alajlani.Emission reduction optimization of multiple flue gas pollutants in municipal solid waste incineration power plant[J],Fuel, 2024,381, Part A, 133382.

13.Heng Xia, Jian Tang,Xiaotong Pan, Wen Yu, and Junfei Qiao.Multimodal data-driven interpretable deep modeling approach of dioxins generation for municipal solid waste incineration processes [J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 73, , 2024, 2534618.

14.Heng Xia, Jian Tang, Loai Aljerf, Tianzheng Wang, Bingyin Gao, Muaaz Alajlani. AI-based tree modeling for multi-point dioxin concentrations in municipal solid waste incineration[J]. Journal of Hazardous Materials, Available online 15 September 2024, 135834.

15.Heng Xia, Jian Tang, Loai Aljerf, Jiakun Chen.Unveiling dioxin dynamics: A whole-process simulation study of municipal solid waste incineration, Science of The Total Environment, 2024, 954,176241.

16.Hao Tian, Jian Tang, Tianzheng Wang. Furnace temperature model predictive control based on particle swarm rolling optimization for municipal solid waste incineration [J].Sustainability, 2024, 16(17), 7670.

17.Jian Tang, Hao Tian, Tianzheng Wang.A review of model predictive control for municipal solid waste incineration Process [J].Sustainability 2024, 16(17), 7650.

18.Tianzheng Wang; Jian Tang; Heng Xia; Cuili Yang; Wen Yu; Junfei Qiao.Data-driven multi-objective optimal control of municipal solid waste incineration process[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2024,137, Part A, 109157.

19.Tian Zheng Wang, Jian Tang, Heng Xia, Loai Aljerf, Runyu Zhang, Hao Tian, Mulugeta Legesse Akele.Intelligent optimal control of furnace temperature for the municipal solid waste incineration process using multi-loop controller and PSO optimization[J].Expert Systems With Applications, 2024, 257, 125015.

20.Wen Xu, Jian Tang, Heng Xia, Wen Yu, Junfei Qiao. Soft sensor of dioxin emission concentration in MSWI process based on semi-supervised random forest optimized by multi-objective particle swarm optimization. Engineering Applications of Artificial Intelligence,2024,135,108772.

21.Jian Tang, Tianzheng Wang, Heng Xia, Canlin Cui.An overview of artificial intelligence application for optimal control of municipal solid waste incineration process[J]. Sustainability, 2024, 16(5), 2042.

22.Runyu Zhang; Jian Tang; Heng Xia; Jiakun Chen; Wen Yu; Junfei Qiao.Heterogeneous ensemble prediction model of CO emission concentration in municipal solid waste incineration process using virtual data and real data hybrid-driven. Journal of Cleaner Production,2024, 445, 141313.

23.Heng Xia, Jian Tang, Wen Yu, Junfei Qiao.Hybrid simulator-based mechanism and data-driven for multi-demand dioxin emissions intelligent prediction in the MSWI process[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2024, doi: 10.1109/TIE.2024.3357896.

24.Xiaotong Pan, Jian Tang, Heng Xia, Tianzheng Wang.Online combustion status recognition of municipal solid waste incineration process using DFC based on convolutional multi-layer feature fusion [J].Sustainability 2023, 15, 16473.

25.Runyu Zhang, Jian Tang, Heng Xia, Xiaotong Pan, Wen Yu, Junfei Qiao. CO emission prediction of municipal solid waste incineration process based on reduced depth features and long short-term memory optimization[J],Neural Computing and Applications, 2024,https://doi.org/10.1007/s00521-023-09329-8.

26.Jiankun Chen, Jian Tang, Heng Xia, TianzhengWang, Bingyin Gao.Non-manipulated variable sensitivity analysis of solid phase combustion in MSWI process furnace based on double orthogonal numerical simulation experiment[J].Sustainability, 2023, 15, 14159.

27.Chaofan Xu,Jian Tang, Heng Xia, Wen Yu, Junfei Qiao. Dioxin emission concentration prediction using the selective ensemble algorithm based on Bayesian inference and binary tree[J]. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement. 2023, 72, 1-14, Art no. 2528514.

28.Canlin Cui, Jian Tang, Heng Xia, Wen Yu, Junfei Qiao. Multi-scale modeling using gan and deep forest regression with application to dioxin emission soft sensor[J]. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023, DOI:10.1109/TIM.2023.3309389.

29.Yongqi Liang, Jian Tang, Heng Xia, Loai Aljerf, Bingyin Gao, Mulugeta Legesse Akel. Three-dimensional numerical modeling and analysis of grate furnace municipal solid waste incineration for particulate matter generation [J]. Sustainability, 2023, 15(16): 12337.

30.Xiaotong Pan, Jian Tang, Heng Xia, Wen Yu, Junfei Qiao.Combustion state identification of mswi processes using ViT-IDFC[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 126(B), 106893.

31.Jian Tang, Jiabin Zhuang, Loai Aljerf, Heng Xia, Tianzhang Wang, Bingyin Gao. Numerical simulation modelling on whole municipal solid waste incineration process by coupling multiple software for the analysis of grate speed and air volume ratio[J]. Process Safety and Environmental Protection, 2023,176:506-527.

32.Heng Xia, Jian Tang, Loai Aljerf, Canlin Cui, Bingyin Gao, Prince Onyedinma Ukaogo. Dioxin emission modeling using feature selection and simplified DFR with residual error fitting for the grate-based MSWI process[J]. Waste Management, 2023, 168, 256-271.

33.Jiakun Chen; Jian Tang; Heng Xia; Wen Yu; Junfei Qiao. Furnace temperature field modeling of municipal solid waste incinerator using numerical simulation and deep forest regression algorithm[J]. Fuel, 2023,347:128511.

34.Heng Xia, Jian Tang, Loai Aljerf, Tianzheng Wang, Bingyin Gao, Qindong Xu, Qiang Wang, Prince Ukaogo. Continuityinvestigationof the PCDD/Fs formation and emission characteristics at a municipal solid waste incinerator for one year[J]. Science of the Total Environment, 2023, 883: 163705.

35.Heng Xia, Jian Tang, Wen Yu, Junfei Qiao. Online measurement of dioxin emission in solid waste incineration using fuzzy broad learning [J].IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023,DOI: 10.1109/TII.2023.3259419.

36.Haixu Ding, Jian Tang, Junfei Qiao. Dynamic modeling of multi-input and multi-output controlled object for municipal solid waste incineration process [J].Applied Energy, 2023, 339,120982.

37.Heng Xia, Jian Tang, Loai Aljerf, Tianzheng Wang, Junfei Qiao,Qindong Xu, Qiang Wang, Prince Ukaogo. Investigation on dioxins emission characteristic during complete maintenance operating period of municipal solid waste Incineration [J], Environmental Pollution, 2023, 318: 120949.

38.Canlin Cui, Jian Tang, Heng Xia, Junfei Qiao, Wen Yu.Virtual sample generation method based on generative adversarial fuzzy neural network[J]. Neural Computing and Applications,DOI:10.1007/s00521-022-08104-5.

39.Heng Xia, Jian Tang, Wen Yu, Canlin Cui, Junfei Qiao.Takagi–Sugeno fuzzy regression trees with application to complex industrial modeling[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022,DOI:10.1109/TFUZZ.2022.3221790.

40.Heng Xia, Jian Tang, Wen Yu, Junfei Qiao. Tree broad learning system for small data modeling[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2022, DOI:10.1109/TNNLS.2022.3216788.

41.Zhuo Liu, Tianyou Chai,Jian Tang, Wen Yu. Heterogeneous selective ensemble learning for mill load parameters estimation using multi-scale mechanical frequency spectrum [J]. Soft Computing, Published, 11 October 2022, https://journal.bjut.edu.cn/bjgydxxb/index.htm.

42.Haixu Ding, Jian Tang, Junfei Qiao. MIMO modeling and multi-loop control based on neural network for municipal solid waste incineration[J]. Control Engineering Practice, 2022, 127, 105280.

43.Jian Tang, Heng Xia, Loai Aljerf, Dandan Wang, Prince Onyedinma Ukaogo. Prediction of dioxin emission from municipal solid waste incineration based on expansion, interpolation, and selection for small samples[J]. Journal of Environmental Chemical Engineering,2022,10:108314.

44.Jiabin Zhuang, Jian Tang, Loai Aljerf.Comprehensive review on the mechanism analysis and the numerical simulation of municipal solid waste incineration process based on mechanical grate[J]. Fuel, 2022,320:123826.

45.Heng Xia, Jian Tang,Loai Aljerf. Dioxin emission prediction based on improved deep forest regression for municipal solid waste incineration process[J]. Chemosphere,2022, 294, 133716.

46.Jian Tang, Heng Xia, Junfei Qiao, Jian Zhang, Wen Yu. DF classification algorithm for constructing a small sample size of data-oriented DF regression model [J]. Neural Computing and Applications [J],2022, 34, 2785–2810.

47.Jian Tang, Heng Xia, Jian Zhang, Junfei Qiao, Wen Yu. Deep forest regression based on cross-layer full connection [J]. Neural Computing and Applications,Neural Computing and Applications,2021, 33(15):9307-9328.

48.Jian Tang, Gaowei Yan, Zhuo Liu, Yefeng Liu, GangYu, Ning Sheng. Experimental analysis of wet mill load parameter based on multiple channels mechanical signal under multiple grinding conditions [J].Minerals Engineering, 2020, 159, 106609.

49.Jian Tang, Junfei Qiao, Zhuo Liu, Ning Sheng, Wen Yu, Gang Yu. Dual-layer optimized selective information fusion using multi-source multi-component mechanical signals for mill load parameters forecasting [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 135, 106371.

50.Jian Tang, Junfei Qiao, Zhuo Liu, Xiaojie Zhou, Gang Yu, Jianjun Zhao. Optimized ensemble modeling based on feature selection using simple sphere criterion for multi-scale mechanical frequency spectrum [J]. Soft Computing, 2019, 23(16): 7263-7278.

51.Jian Tang,Junfei Qiao,Jian Zhang,Zhiwei Wu,Tianyou Chai,Wen Yu. Combinatorial optimization of input features and learning parameters for decorrelated neural network ensemble-based soft measuring model [J].Neurocomputing, 2018,275: 1426-1440. .

52.Jian Tang, Junfei Qiao, ZhiWei Wu, Tianyou Chai, Jian Zhang, Wen Yu. Vibration and acoustic frequency spectra for industrial process modeling using selective fusion multi-condition samples and multi-source features [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 99:142-168.

53.Jian Tang, Zhuo liu, Jian Zhang, Zhiwei Wu, Tianyou Chai, Wen Yu. Kernel latent feature adaptive extraction and selection method for multi-component non-stationary signal of industrial mechanical device [J], Neurocomputing, 2016, 216(C):296-309.

54.Jian Tang, Jian Zhang, Zhiwei Wu, Zhuo Liu, Tianyou Chai, Wen Yu. Modeling collinear data using double-layer GA-based selective ensemble kernel partial least squares algorithm [J], Neurocomputing, 2017, 219:248-262.

55.Jian Tang, Wen Yu, Tianyou Chai, Zhuo Liu, Selective ensemble modeling load parameters of ball mill based on multi-scale frequency spectrum feature selection using sphere criterion [J],Mechanical Systems and Signal Processing, 2016,66-67: 485-504.

56.Jian Tang, Tianyou Chai, Wen Yu, Zhuo Liu, Xiaojie Zhou. A Comparative study that measures ball mill load parameters through different single-scale and multi-scale frequency spectra-based approaches [J], IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2016, 12(6): 2008-2019.

57.Jian Tang, Tianyou Chai, Zhuo Liu, Wen Yu, Selective ensemble modeling based on nonlinear frequency spectral feature extraction for predicting load parameter in ball mills [J],Chinese Journal of Chemical Engineering, 2015, 23(12): 2020-2028.

58.Jian Tang, Tianyou Chai, Wen Yu, Lijie Zhao, Modeling load parameters of ball mill in grinding process based on selective ensemble multisensor information [J], IEEE Transaction on Automation Science and Engineering, 2013, 10(3): 726-740.

59.Jian Tang, Tianyou Chai, Wen Yu, Lijie Zhao, Feature extraction and selection based on vibration spectrum with application to estimate the load parameters of ball mill in grinding process, Control Engineering Practice [J], 2012, 20(10): 991-1004.

60.Jian Tang, Tianyou Chai, Lijie Zhao, Wen Yu, Heng Yue,Soft sensor for parameters of mill load based on multi-spectral segments PLS sub-models and on-line adaptive weighted fusion algorithm [J],Neurocomputing, 2012, 78(1): 38-47.

61.Jian Tang, Wen Yu, Tianyou Chai, Lijie Zhao, On-line principal component analysis with application to process modeling [J], Neurocomputing, 2012, 82(1): 167-178.

62.Jian Tang, Lijie Zhao, Junwu Zhou, Heng Yue, Tianyou Chai. Experimental analysis of wet mill load based on vibration signals of laboratory-scale ball mill shell [J]. Minerals Engineering, 2010, 23(9): 720-730.

部分EI/核心期刊论文

1.田昊,汤健,余文,乔俊飞.基于混合驱动与梯度优化的模糊宽度模型预测控制[J].自动化学报, AAS-CN-2025-0195, 2025-10-23,录用.

2.汤健,田昊,余文,乔俊飞.城市固废焚烧过程神经网络控制研究综述[J].自动化学报,2025,51(9):1951-1973.

3.汤健,崔旺旺,陈佳昆,等.城市固废焚烧过程二噁英全寿命周期预测模型的构建: 耦合数值仿真和模糊森林回归的方法[J].化工进展, 2025,44(08):4628-4647.

4.田昊,汤健,夏恒,等.基于IT2FBLS强化学习PID的MSWI过程炉膛温度控制[J].自动化学报, 2025,51(07): 1626-1641.DOI:10.16383/j.aas.c240074.

5.梁永琪,汤健,夏恒,陈佳昆,乔俊飞.基于耦合数值仿真的基准工况下焚烧炉内颗粒物浓度建模与分析[J].化工进展, 2024, 43(S1): 106-120.

6.汤健,王天峥,夏恒,崔璨麟,潘晓彤,郭海涛,王鼎,乔俊飞.城市固废焚烧智能算法测试与验证模块化半实物平台[J].自动化学报,2024, 50(12): 1−30.

7.夏恒,汤健,余文,乔俊飞.基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模[J].自动化学报,2024,50(8): 1001-1019.

8.汤健,郭海涛,夏恒,王鼎,乔俊飞.面向工业过程的图像生成方法及应用综述[J].自动化学报,自动化学报, 2024, 50(2): 1-30.

9.王天峥,汤健,夏恒,乔俊飞.基于XGBoost串并联集成的数据驱动MSWI全流程模型[J/OL].计算机集成制造系统:1-20[2023-09-24].

10.汤健,崔璨麟,夏恒,乔俊飞.面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述[J],自动化学报,2024, 50(04): 688-718.

11.汤健,崔璨麟,王丹丹,乔俊飞.基于约简特征概率密度分布的虚拟样本生成[J/OL].控制理论与应用, 2024, 41(11): 2165-2173.

12.汤健,夏恒,余文,乔俊飞.城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望[J].自动化学报, 2023, 49(10): 1-41.

13.许超凡,汤健,夏恒等.联合多窗口检测的MSWI过程二噁英排放预测模型[J].控制理论与应用, 2024, 41(11): 2093-2102.

14.郭海涛,汤健,夏恒,乔俊飞.城市固废焚烧过程燃烧线极端异常火焰图像对抗生成[J].中国电机工程学报,录用20221117.

15.丁海旭,汤健,乔俊飞.城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制[J].自动化学报, 2023, 49(03): 550-566.

16.王天峥,汤健,夏恒,潘晓彤,乔俊飞,刘溪芷.多模态数据驱动的城市固废焚烧过程验证平台设计与实现[J/OL].中国电机工程学报: 1-12[2023-03-22].

17.王丹丹,汤健,夏恒,乔俊飞.基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成[J].自动化学报,自动化学报[J].2024,50(4): 790−811.

18.郭海涛,汤健,丁海旭,乔俊飞.基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别[J],自动化学报,2024, 50(3): 560-575.

19.陈佳昆,汤健,夏恒,乔俊飞.城市固废焚烧过程二噁英排放浓度数值仿真[J].化工进展, 2023, 42(2): 1060-1072.

20.夏恒,汤健,崔璨麟,乔俊飞.基于宽度混合森林回归的MSWI过程二噁英排放软测量[J].自动化学报, 2023, 49(02): 343-365.

21.庄家宾,汤健,夏恒,乔俊飞.炉排固相和炉膛气相燃烧耦合的MSWI过程模拟[J].中国电机工程学报, 2022, 42(24): 8961-8972.

22.丁海旭,汤健,夏恒,乔俊飞.基于TS-FNN的城市固废焚烧过程MIMO被控对象建模[J].控制理论与应用, 2022, 39(08): 1529-1540.

23.王子轩,汤健,夏恒,张晓晓,荆中岭,韩红桂.基于并行差分进化-梯度特征深度森林的废旧手机识别方法[J].控制理论与应用:2022,39(11):2137-2148.

24.徐雯,汤健,夏恒,乔俊飞.基于Bagging半监督深度森林回归的二噁英排放浓度软测量[J].仪器仪表学报, 2022, (06): 251-259.

25.孙子健,汤健,乔俊飞.联合样本输出与特征空间的半监督概念漂移检测法及其应用[J].自动化学报, 2022, 48(05):1259-1272.

26.汤健,乔俊飞,郭子豪.基于潜在特征选择性集成建模的二噁英排放浓度软测量[J].自动化学报, 2022, 48(01): 223-238.

27.孙子健,汤健,乔俊飞.面向工业过程难测参数建模的双窗口概念漂移检测[J].控制理论与应用,2021,38(10): 1521-1534.

28.刘卓,汤健,柴天佑,余文.基于多模态特征子集选择性集成建模的磨机负荷参数预测方法[J].自动化学报,2021, 47(8): 1921-1931.

29.乔俊飞,郭子豪,汤健.面向城市固废焚烧过程的二噁英排放浓度检测方法综述[J].自动化学报, 2020, 46(6): 1063-1089.

30.汤健,乔俊飞,徐喆,郭子豪.基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量[J].控制理论与应用, 2021, 38(1):110-120.

31.乔俊飞,孙子健,汤健.面向工业过程建模的概念漂移检测综述,控制理论与应用[J]. 2021,38(8):1159-1174.

32.乔俊飞,郭子豪,汤健.基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成方法及应用[J].化工学报, 2020, 71(12): 5681-5695.

33.乔俊飞,郭子豪,汤健.面向城市固废焚烧过程的二噁英排放浓度检测方法综述[J].自动化学报, 2020, 46(6): 1063-1089.

34.汤健,乔俊飞.基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量[J],化工学报,2019, 70(2): 696-706.

35.汤健,乔俊飞,柴天佑,刘卓,吴志伟.基于虚拟样本生成技术的多组分机械信号建模[J].自动化学报, 2018, 44(9): 1569−1590.

36.贺敏,汤健,郭旭琦,阎高伟.基于流形正则化域适应随机权神经网络的湿式球磨机负荷参数软测量[J].自动化学报. 2019, 45 (2):398-406.

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授权美国/中国专利

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2.Jian Tang,Tianzheng Wang, Heng Xia, Junfei Qiao. Hardware-in-loop simulation experimemt platform of multiple input and multiple output loop control for MSWI process. Appl.No.: US 18/201, 578,PCTFiled:May23, 2023, Patent No.: US 12,056,426 B2; Date of Patent:Aug 6, 2024.

3.Jian Tang,Junfei Qiao, Zihao Guo, Haijun He. Soft measurement method for dioxin emission concentration in municipal solid waste incineration process, Appl.No.: US 16/967,408,PCTFiled: Dec. 2, 2019, Patent No.: US 12,002,014 B2; Date of Patent: Jun. 4, 2024.

4.Junfei Qiao, Zihao Guo, Jian Tang. Method for detecting a dioxin emission concentration of a municiapal solid waste incineration process based on multi-level feature selection, Appl. No.: 17/038,723; Filed: Oct. 26, 2020(2020-10-26); Patent No.: US 11,976,817 B2; Date of Patent: May 7, 2024.

5.Jian Tang, Zhe Xu, PengshengLi,Xiaoge Liu. Rapid demagnetization method based on characteristics of maganetic media, US 17/541, 903, 2021-12-03.

6.Jian Tang, Dandan Wang, Xiaozhong Zhou. Method for erasing information from electronic scrap based on dual-security mechanism, Appl.No.: US 16/822154, Filed: Mar. 18. 2020(2020-03-18), Patent No.: US 11461482 B2, Date of Patent: Oct. 4, 2022.

7.汤健,王子,王天峥,乔俊飞.一种基于贝叶斯优化主-补模型的CO2排放浓度预测方法,国家知识产权局,申请号:202410882567X,专利号:ZL 202410882567.X,授权公告号:CN 118839846 B,申请日期:2024年07月02日,授权公告日:2025年12月02日.

8.汤健,杨薇薇,田昊,乔俊飞.一种MSWI过程烟气含氧量预测方法,国家知识产权局,申请号:2024112313068,专利号:ZL 202411231306.8,授权公告号:CN 119204414B,申请日期:2024年09月03日,授权公告日2025年12月02日.

9.汤健,杨薇薇,田昊,乔俊飞.一种基于区间2型模糊宽度PID的烟气含氧量控制方法,国家知识产权局,申请号:2025101011798,专利号:ZL 202510101179.8,授权公告号:CN 119937287 B,专利申请日:2025年01月22日,授权公告日:2025年11月07日.

10.汤健,王天峥,张润雨,乔俊飞.一种面向MSWI过程的工况漂移检测与量化分析方法,国家知识产权局,申请号:2024114660848,专利号:ZL202411466084.8,授权公告号:CN 119357898 B,专利申请日:2024年10月18日,申请日:2024年10月18日,授权公告日:2025年10月17日.

11.汤健,张润雨,王天峥,乔俊飞.一种MSWI过程CO排放预测方法,国家知识产权局,申请号:2024112491012,专利号:ZL 202411249101.2,授权公告号:CN 119129829 B,申请日:2024年09月06日,授权公告日:2025年10月14日.

12.汤健,王天峥,夏恒,陈佳昆,乔俊飞.一种城市固废燃烧过程污染物排放模型构建方法,国家知识产权局,申请号:2024108953593,专利号:ZL 202410895359.3,授权公告号:CN 118761320 B,申请日期:2024年07月04,授权公告日:2025年10月14日.

13.汤健,华亚鹏,王天峥,杜胜利,乔俊飞.一种多模态数据驱动城市固废焚烧被控对象建模方法,国家知识产权局,申请号:2024114604034,专利号:ZL 202411460403.4,授权公告号:CN 119558170 B,申请日:2024年10月18日,授权公告日:2025年09月30日.

14.汤健,夏恒,崔璨麟,乔俊飞.基于集成T-S模糊回归树的MSWI过程二噁英排放软测量方法,国家知识产权局,申请号: 202210611985.6,专利号:ZL 202210611985.6,申请日期:2022年05月31日,授权公告号:CN 114943151 B,授权公告日:2025年09月09日.

15.汤健,陈佳昆,夏恒,乔俊飞.固废焚烧过程中炉内二噁英浓度仿真分析系统及方法,国家知识产权局,申请号: 202210644816.2,专利号:ZL 202210644816.2,申请日期:2022年06月08日,专利申请日:2022年06月08日,授权公告号:CN 115344982 B,授权公告日:2025年08月08日.

16.汤健,潘晓彤,夏恒,乔俊飞.基于多特征融合和改进级联森林的MSWI过程燃烧状态识别方法,国家知识产权局,申请号: 202210304533.3,专利号:ZL 202210304533.3,授权公告号:CN 114882391B,专利申请日:2022年03月18日,授权公告日:2025年06月13日.

17.汤健,徐雯,夏恒,乔俊飞.基于缺失数据填充的MSWI过程二噁英排放软测量方,国家知识产权局,申请号: 202210606547.0,专利号:ZL 202210606547.0,授权公告号:CN 114970353 B,授权公告日:2025年06月13日,申请日期:2022年05月31日.

18.汤健,夏恒,乔俊飞,杜胜利.用于测量混凝土抗压强度的深度集成森林回归建模方法,国家知识产权局,申请号: 202010263130.X,申请日期: 2020年4月7日,专利号:ZL 202010263130.X,授权公告号:CN 111931948 B,授权公告日:2025年06月06日.

19.汤健,潘晓彤,夏恒,乔俊飞.一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法,国家知识产权局,申请号:2023101441674,专利号:ZL 202310144167.4,授权公告号:CN 116152557 B,申请日期:2023年2月21日,授权公告日:2025年05月27日.

20.汤健,王丹丹,乔俊飞.面向二噁英检测的概率密度分布驱动虚拟样本生成方法,国家知识产权局,申请号: 202210271839.3,专利号:ZL 202210271839.3,授权公告号:CN 114757090 B,申请日期:2022年03月18日,授权公告日:2025年03月28日,证书号第7837414号.

21.汤健,庄家宾,夏恒,乔俊飞.一种基于多软件耦合模拟MSWI过程的关键工艺参数分析方法.国家知识产权局,申请号:202111546115.7,专利号:ZL 202111546115.7,授权公告号:CN 114186514B,专利申请日:2021年12月16日,授权公告日:2024年11月29日,证书号第7567684号.

22.汤健,夏恒,崔璨麟,乔俊飞.基于宽度混合森林回归的MSWI过程二噁英排放浓度软测量方法.国家知识产权局,申请号:202210059984.5,专利号:ZL 202210059984.5,授权公告号:CN 114398836B,专利申请日:2022年01月19日,授权公告日:2024年12月03日,证书号第7573049号.

23.汤健,王天峥,夏恒,乔俊飞.基于多回路改进SNA-PID的炉膛温度智能优化控制方法,国家知识产权局,专利号:ZL202211628882.7,授权公告号:CN 115857585 B,专利申请日:2022年12月18日,授权公告日:2024年11月19日,证书号第7536806号.

24.汤健,王丹丹,夏恒,乔俊飞.一种面向二噁英检测的多目标混合优化虚拟样本生成方法.国家知识产权局,专利号:ZL 202210095424.5,申请日期:2022年01月26日,授权公告号:CN 114417727 B,授权公告日:2024年09月13日,证书号第7367483号.

25.汤健,王天峥,夏恒,乔俊飞.一种面向控制的数据驱动城市固废焚烧全流程建模方法,国家知识产权局,专利号:ZL 202211035911.9,申请日期:2022年08月27日,授权公告号:CN 115755779 B,授权公告日:2024年08月30日,证书号第7329777号.

26.汤健,王天峥,夏恒,乔俊飞.面向城市固废焚烧过程的云智能建模与优化运行仿真系统,国家知识产权局,专利号:ZL 202211412885.7,授权公告号:CN 115542778 B,申请日期:2022年11月11日,授权公告日:2024年08月02日.

27.汤健,徐雯,夏恒,乔俊飞.基于半监督随机森林和深度森林回归集成的二噁英排放浓度预测方法,国家知识产权局,专利号:ZL 202111673248.0,授权公告号: CN 113780383 B,申请日期:2021年08月30日,授权公告日: 2024年07月05日.证书号第7163385号.

28.汤健,王丹丹,郭子豪,乔俊飞.一种城市固废焚烧过程二噁英排放浓度预测模型构建方法,国家知识产权局,专利号:ZL 202011282974.5,授权公告号:CN112464544B,申请日期: 2020年11月17日,授权公告日:2024年06月18日,证书号第7114323号.

29.汤健,王子轩,张晓晓,荆中岭.基于异构多模型的废旧电子产品品牌识别方法.国家知识产权局,专利号:ZL202111673248.0申请日期: 2021年12月31日,授权公告日:2024年06月14日,授权公告号:CN 114708593 B,证书号第7098818号.

30.汤健,潘晓彤,丁海旭,段滈杉,乔俊飞.基于燃烧火焰颜色矩特征的城市固废焚烧过程风量设定方法,国家知识产权局,专利号:ZL 2021 1 1146649.0,申请日期:2021年09月28日,授权公告日:2024年05月31日,授权公告号:CN 114155383 B.

31.汤健,王天峥,夏恒,乔俊飞.一种面向MSWI过程的多入多出回路控制半实物仿真实验平台,国家知识产权局,专利号:ZL 2021 1 1333717.4,申请日期:2021年11月11日,授权公告号:CN 114035450 B,授权公告日:2024年06月04日.

32.汤健,王天峥,夏恒,乔俊飞.基于集成决策树算法的城市固废焚烧过程关键被控变量建模方法,国家知识产权局,申请号: 202111000553.3,专利号:ZL 2021 1 1000553.3,申请日期: 2021年08月28日,授权公告日:2024年05月28日,授权公告号:CN 113780384 B,证书号第7033754号.

33.汤健,王子轩,崔城瑜,乔俊飞.基于差分进化算法-深度森林算法的废旧手机识别方法,国家知识产权局,申请号: 202011235020.9,专利号:ZL 2020 1 1235020.9,申请日期: 2020年11月08日,授权公告日:2024年05月28日,授权公告号:CN 113298107 B,证书号第7040511号.

34.汤健,王天峥,周晓钟,王丹丹.一种基于递归提取的复杂文件数据包差异性对比方法,国家知识产权局,申请号: 2020112350336,专利号:ZL 2020 1 1235033.6,申请日期: 2020年11月08日,授权公告日:2024年03月26日,授权公告号:CN 112347053 B,证书号第6828409号.

35.汤健,王天峥,周晓钟,王丹丹.一种第三方数据恢复软件清除效果评估及选择方法,国家知识产权局,申请号: 202110214282.5,专利号:ZL 2021 1 0214282.5,申请日期: 2021年02月25日,授权公告日:2024年03月26日,授权公告号:CN 113032179 B

36.汤健,王天峥,夏恒,乔俊飞.面向MSWI过程多模态数据驱动预测模型的仿实时验证平台构建方法,国家知识产权局,申请号: ZL202210189264.0,申请日期:2022年02月28日,授权公告日:2024年04月16日,授权公告号:CN 114518737 B,证书号第6908050号

37.汤健,郭海涛,丁海旭,乔俊飞.基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别方法,国家知识产权局,申请号: ZL202111144633.6,申请日期:2021年09月28日,授权公告日:2024年04月09日,授权公告号:CN 114169385 B,证书号第6888371号.

38.汤健,王天峥,周晓钟,王丹丹.基于案例库和工具动态调用的安卓智能设备root方法,国家知识产权局,申请号:ZL. 202011235040.6,申请日期: 2020年10月08日,授权公告号:CN 112347464 B.授权公告日:2024年03月29日.证书号第6839322号.

39.汤健,王天峥,周晓钟,王丹丹.一种废旧手机清除实验的设计方法,国家知识产权局,申请号:ZL 202110215254.5,申请日期: 2021年02月25日.授权通知文序号:2024020800136660,发文日期:2024年02月08日.授权公告日: 2024年03月22日,授权公告号: CN 113032180 B.

40.汤健,夏恒,乔俊飞,杜胜利,李晓理.基于随机森林的二噁英排放浓度迁移学习预测方法,国家知识产权局,申请号: 202010198927.6,申请日期: 2020年03月20日,专利号: ZL 202010198927.6,授权公告日: 2023年10月31日,授权公告号: CN 111461355 B.

41.汤健,夏恒,乔俊飞,杜胜利,李晓理.一种基于深度森林回归算法的二噁英排放浓度软测量方法,国家知识产权局,申请号: 202010263169.1,申请日期: 2020年4月7日,专利号: ZL 2020 1 0263169.1,授权公告日: 2023年10月27日,授权公告号: CN 111462835 B.

42.汤健,王天峥,周晓钟,王丹丹.一种基于循环测试的废旧设备覆写方案库搭建方法,国家知识产权局,申请号:ZL 202011235032.16,申请日期: 2020年10月08日.发文日:2023年09月12日,发文序号:2023091200101220,授权公告日:2023年10月10日,授权公告号: CN 112349340 B.

43.汤健,夏恒,乔俊飞,郭子豪.一种二噁英排放浓度预测方法,国家知识产权局,申请号: 202010083784.4,申请日期: 2020年2月10日;授权通知日期: 2023年5月31日.授权公告日:2023年06月23日,授权公告号:CN 111260149 B.

44.汤健,王天峥,周晓钟,王丹丹.基于用户仿真模型的清除实验中标准数据包配置方法,国家知识产权局,申请号: 202110215265.3,申请日期: 2021年02月15日,授权公告日: 2023年03月24日,授权公告号: CN 113037544 B,证书号 第5803576号

45.汤健,王丹丹,周晓钟.一种基于废旧电子产品特征的信息清除参数获取方法,国家知识产权局,申请号:ZL201911116909.2,申请日期: 2019年11月15日,授权公告日:2023年04月07日,授权公告号: CN 110866279B,证书号第5856136号.

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47.汤健,夏恒,乔俊飞,蒙西.基于双向安全隔离的城市固废焚烧过程半物理仿真平台,国家知识产权局,专利号:ZL202011235037.4,申请日期: 2020年10月08日,授权公告日:2023年01月13日,授权公告号: CN 113189891 B,证书号第5695868.

48.汤健,刘卓,余刚,朱红鹃.基于多层相关性的多通道机械频谱子频段特征评估方法,国家知识产权局,申请号:ZL201911162649.2,申请日期: 2019年11月25日,授权公告日:2022年05月31日,授权公告号: CN 111089740 B.

49.汤健,王丹丹,周晓钟,禹明生,余璐露,蔡园,韩红桂.一种固件系统特征数据库的构建及更新方法,国家知识产权局,申请号:ZL202010644596.4,申请日期: 2020年07月07日,公告日:2022年5月24日,授权公告号: CN 111858550 B.

50.汤健,王丹丹,周晓钟,禹明生,李霞,段雨洪,韩红桂.一种数据对象特征数据库的构建及更新方法,国家知识产权局,申请号:ZL202010644589.4,申请日期: 2020年07月07日,公告日:2022年05月24日,授权公告号:CN 111858549 B.

51.汤健,王丹丹,周晓钟,罗宏基,王晖,禹明生,韩红桂.一种存储介质特征数据库的构建及更新方法,国家知识产权局,申请号:ZL202010644579.0,申请日期: 2020年07月07日,授权公告日:2022年5月17日,授权公告号: CN 111858548 B.

52.汤健,乔俊飞,刘卓,周晓杰,余刚.一种基于选择性融合多通道机械信号频谱多特征子集的磨机负荷参数预测方法,国家知识产权局,专利号:ZL201810352499.0,申请日期: 2018年4月19日,授权公告日:2022年03月08日,授权公告号: CN108629091B.

53.汤健,乔俊飞,韩红桂,杜胜利. 一种基于潜结构映射算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量系统,国家知识产权局,专利号:ZL201810675124.8,申请日期: 2018年6月27日,授权公告日: 2022年02月08日,授权公告号: CN108549792B.

54.汤健,乔俊飞,韩红桂,李晓理.一种自适应选择深度特征的随机权神经网络集成建模方法,国家知识产权局,申请号:ZL201810174267.0,申请日期: 2018年3月2日,授权公告日: 2021年8月17日,授权公告号: CN108445752B.

55.汤健,乔俊飞,李晓理,刘卓.一种多源机械信号分析与优化组合方法,国家知识产权局,专利号:ZL201711268730.X,申请日期: 2017年12月5日.授权公告日:2021年1月5日,授权公告号:CN 108038079 B.

56.汤健,乔俊飞,韩红桂,李晓理.一种基于选择性集成最小二乘支撑向量机的二噁英软测量系统,国家知识产权局,专利号:ZL201711269844.6,申请日期: 2017年12月5日,授权公告日: 2021年10月15日,授权公告号: CN10794473B.

57.汤健,徐喆,李鹏昇,刘晓鸽.一种基于磁性介质特性的快速消磁方法,国家知识产权局,专利号:ZL201910998277.0,申请日期: 2019年10月21日,授权公告日: 2021年10月1日,授权公告号: CN110797052B.

58.汤健,乔俊飞,郭子豪,何海军.一种城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量方法,国家知识产权局,专利号:ZL201910224790.4,申请日期: 2019年03月24日,授权公告日: 2021年9月10日,授权公告号: CN109960873B.

59.汤健,乔俊飞,夏恒,郭子豪,何海军.一种单向隔离数据采集与离线算法验证系统,国家知识产权局,专利号: ZL 201910158802.8,申请日期: 2019年03月04日,授权公告日: 2021年9月17日,授权公告号: CN109901536B.

60.汤健,柴天佑,刘卓,吴志伟,周晓杰,丁进良,贾美英,李东.一种基于多源信息的磨机振动与振声特征提取方法,国家知识产权局,申请号: ZL 201610455457.0,申请日期: 2016年6月22日,授权日期: 2019年05月24日,授权公告号: CN106203253 B.

61.汤健,柴天佑,刘卓,吴志伟,周晓杰,丁进良,迟瑛,贾美英.基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法,国家知识产权局,申请号: ZL 201610387736.8,申请日期: 2016年6月2日,授权日期: 2019年06月18日,授权公告号: CN 105956334 B.

62.汤健,柴天佑,刘卓,周晓杰,丁进良,吴志伟,贾美英,李东.一种磨机负荷参数软测量方法,国家知识产权局,申请号: ZL 201610081058.2,申请日期: 2016年2月4日,授权日期: 2018年10月10李, CN105787255B.

63.汤健,柴天佑,刘卓,吴志伟,周晓杰,迟瑛,贾美英,李东.一种基于虚拟样本的磨机负荷参数软测量方法,国家知识产权局,专利号: ZL 201510784750.7,专利申请日: 2015年11月16日,授权公告日: 2018年6月15日,授权公告号: CN 105279385 B.

64.汤健,柴天佑,刘卓,丁进良,贾美英,李东.一种磨机负荷参数软测量方法,国家知识产权局,专利号: ZL201510303525.7,专利申请日: 2015年6月4日,授权公告日: 2017年10月20日,公告号: CN 104932425 B.

65.汤健,赵立杰,岳恒,柴天佑.一种球磨机负荷参数软测量方法,国家知识产权局,授权号: ZL201010107786.9,授权日期: 2013年7月10日.

出版专著/译著

1.Jian Tang, Wen Yu, Junfei Qiao.Ahardware-in-loopdigitaltwinapproach forintelligentoptimization ofmunicipalsolidwasteincineration: AI anditsapplication tocomplexindustrialprocesses[M]. IEEE Wiley. October 2025. (英文专著).

2.Jian Tang, Wen Yu, Junfei Qiao. Small sample modelling based on deep and broad forest regression:theory and industrial application [M]. Elsevier, November2025. (英文专著).

3.汤健,王天峥,等.面向城市固废焚烧过程智能优化控制的模块化半实物仿真平台[M],清华大学出版社,2025年9月,北京.(专著).

4.汤健,乔俊飞.废物焚烧最佳可行技术[M],化学工业出版社,2025年5月,北京. (译著).

5.汤健,张婷.基于AspenPlus和Aspen HYSYS的化工流程设计与模拟[M],国防工业出版社,2025年1月,北京. (译著).

6.汤健,刘卓等.高维机械频谱数据智能集成建模[M],国防工业出版社,2024年11月,北京.(专著)

7.汤健,乔俊飞.高维稀疏数据驱动的城市固废焚烧过程二噁英排放智能检测[M],清华大学出版社, 2023年12月,北京.(专著,2022年国家科学技术学术著作出版基金资助)

8.乔俊飞,汤健等.城市固废焚烧过程智能优化控制[M],化学工业出版社, 2023年02,北京.(专著,2022年国家科学技术学术著作出版基金资助)

9.汤健,王魏. PID智能补偿控制在外骨骼机器人上的应用[M],国防工业出版社, 2023年1月,北京.(译著,国防工业出版社译著出版基金资助)

10.汤健,韩红桂等.进化计算导论(第二版)[M],国防工业出版社, 2021年1月,北京. (译著,国防工业出版社译著出版基金资助)

11.Jian Tang, Wen Yu. Industrial process modelling with mechanical frequency spectrum data [M]. Cambridge Scholars Publishing. 2020年9月. (英文专著)

12.汤健,田福庆等.面向作战实验分析的智能集成仿真元建模方法[M],国防工业出版社, 2018年11月,北京. (专著)

13.汤健,田福庆等.基于频谱数据驱动的旋转机械设备负荷软测量[M],国防工业出版社, 2015年6月,北京. (专著)