联系方式

通讯地址：福建省福州市福州大学城乌龙江北大道2号车辆工程实验中心

电子邮箱：lianrz612@gmail.com / lianrz@fzu.edu.cn

邮编：350108

个人简介

福州大学副教授，硕士生导师，入选福建省2025届教育科研类引进生人才计划，主要研究方向为机器学习与智能交通系统的交叉融合理论与应用。近年来，在 Energy、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 等国际权威期刊和会议发表学术论文10余篇，其中以第一作者发表的 SCI/EI 论文6篇，ESI 高被引论文1篇，谷歌学术引用超700次，申请或授权国家发明专利4项；主持福州大学引进人员科研启动项目1项，参与国家重点研发计划、国家重大科技项目和校企合作等科研项目4项；担任《交通运输工程与信息学报》专栏青年编委，并担任 IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Transportation Research Part C: Emerging Technologies 等 10余个国际学术期刊审稿人。

教育工作经历

2025/08-至今：福州大学，机械工程及自动化学院，副教授

2021/09-2025/06：清华大学，深圳国际研究生院/自动化系，控制科学与工程，博士

2021/09-2025/06：鹏城国家实验室，战略与交叉前沿研究部，控制科学与工程，联培博士

2018/09-2021/06：北京理工大学，机械与车辆学院，机械工程，硕士

2013/09-2017/06：福州大学 机械工程及自动化学院，车辆工程，学士

研究领域

1. 机器学习与智能决策（强化学习、大模型等）

2. 新能源动力系统及储能技术

3. 智能车辆动力学建模与控制

4. 多智能体系统协同优化

主要科研项目

1. 福州大学引进人员科研启动项目，主持

2. 国家重大项目，极限工况下汽车主动安全协同控制及应用验证，参与

3. 鹏城国家实验室重大攻关项目，物理约束的人工智能模型基础理论，参与

4. 滴滴盖亚青年基金，基于强化学习的自动驾驶车队燃油经济性优化算法研究，参与

代表性论著

学术论文

[1] Lian R, Peng J, Wu Y, et al. Rule-interposing deep reinforcement learning based energy management strategy for power-split hybrid electric vehicle[J]. Energy, 2020, 197: 117297. (中科院1区 Top，ESI高被引论文，SCI，影响因子：9.4)

[2] Lian R, Tan H, Peng J, et al. Cross-type transfer for deep reinforcement learning based hybrid electric vehicle energy management[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020, 69(8): 8367-8380. (中科院2区，SCI，影响因子：7.1)

[3] Lian R, Li Z, Li W, et al. Predictive Vehicle Stability Assessment Using Lyapunov Exponent Under Extreme Conditions[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, 25(12): 21559-21571. （中科院2区Top，SCI，影响因子：8.4）

[4] Lian R, Jiang B, Li Z,et al. Energy-efficient Speed Planning for Automated Truck Platoon with Uncertainty-aware Trajectory Prediction[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025.（中科院2区Top，SCI，影响因子：8.4）

[5] Lian R, Li Z, Wen B, et al. Predictive information multiagent deep reinforcement learning for automated truck platooning control[J]. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2023, 16(1): 116-131.（中科院3区，SCI，影响因子：5.0）

[6] Lian R, Li Z, Li L. Lyapunov exponent based stability analysis for a high-dimensional nonlinear vehicle system under extreme condition[R]. SAE Technical Paper, 2024.（美国汽车工程学会会议，EI）

[7] Wang Y, Lian R, He H, et al. Auto-tuning dynamics parameters of intelligent electric vehicles via Bayesian optimization. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2023, 10(3): 6915–6927. (中科院1区Top，SCI, 影响因子：8.3)

[8] Han R, Lian R, He H, et al. Continuous reinforcement learning-based energy management strategy for hybrid electric-tracked vehicles[J]. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, 2021, 11(1): 19-31.（中科院2区Top，SCI, 影响因子：4.9）

[9] Liu Q, Zhang J, Lian R, et al. Enhancing DRL-based lane change with rule-integrated sampling[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2025, 179: 105297. （中科院1区Top，SCI，影响因子：7.9）

发明专利

[1] 彭剑坤，连仁宗，范毅，张思雨，谭华春，伍元凯.一种混合动力汽车能量管理策略的加速学习方法：中国，CN113051667B，2024.

[2] 何洪文，王勇，汤颖娟，李佳奇，连仁宗，王浩宇，韩若言. 基于深度强化学习的自动驾驶端对端纵向运动控制方法：中国，CN116088504B，2025.

[3] 连仁宗，李志恒，李力，王勇. 一种车辆稳定性评价方法及系统：中国，CN118323099A, 2024.

[4] 伍元凯，郭庆宏，连仁宗，麻阔. 自适应多工况的递归深度强化学习混动汽车能量管理策略：中国，CN116561579A，2023.

获奖情况：

国家奖学金；清华大学SIGS综合优秀奖学金；北京理工大学优秀研究生标兵；第六届中国国际互联网+大学生创新创业大赛（北京赛区）二等奖；福州大学优秀毕业论文；中国大学生方程式汽车大赛成本与制造分析第二名。

招生说明：

课题组依托完善的一流科研平台，形成了浓厚的学术氛围和积极向上的科研文化，拥有实力雄厚的师资团队。研究方向涵盖机器学习与智能决策、新能源动力系统及储能技术、智能车辆动力学建模与控制、多智能体系统协同优化等智能交通与新能源汽车领域的前沿方向。

团队与清华大学、北京理工大学、湖南大学等国内多所高校保持长期紧密合作，在科研交流、联合课题等方面持续开展互访与合作。表现优秀的学生将有机会推荐至相关高校攻读博士学位，或参与高水平科研项目。

诚挚欢迎勤于思考、踏实进取、热爱科研、具备团队精神的同学加入课题组，共同探索智能交通与能源的前沿研究。