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李军会

信息与电气工程学院

个人资料

  • 部门: 信息与电气工程学院
  • 性别:
  • 民族: 汉族
  • 专业技术职务: 教授
  • 行政职务:
  • 主要研究方向:
  • 毕业院校: 中国农业大学
  • 学位: 博士
  • 联系电话: 13611116495
  • 电子邮箱: caunir@cau.edu.cn
  • 办公地址: 信电473
  • 通讯地址:
  • 邮编:
  • 传真:

专家类别

  • 学术学位导师类型: 博导兼硕导
  • 专业学位研究生导师类型: 硕导
  • 从事学科1: 农业工程
  • 从事学科2: 农业工程
  • 从事专业1: 农业电气化与自动化
  • 从事专业2: 农业电气化与自动化
  • 研究方向1: 农业信息感测与处理;光谱技术;农产品快速检测与质量评价
  • 研究方向2: 光谱技术
  • 从事专业学位领域名称: 新一代电子信息技术(含量子技术等)

教育经历

  • 2005.09.01-2009.07.01,博士,中国农业大学,作物遗传育种
  • 1998.09.01-2001.07.01,理学硕士学位,中国农业大学,生物物理学
  • 1994.09.01-1998.07.01,北京农业大学

个人简介

李军会,男,博士,信息与电气工程学院副教授,中国仪器仪表学会近红外光谱分会常务理事,专家委员。

农业电气化与自动化学科硕导、博导(学硕)

电子信息类-新一代电子信息技术 硕导(专硕)

主要研究领域:农业生物信息感测与智能装备

1、光谱与图像处理

2、光谱仪器研发

3、烟叶等农产品质量快速检测

主持或参加国家自然科学基金、支撑计划、企业横向应用课题等30余项

累计主持科研课题经费1000余万元,

累计培养研究生20余名,毕业研究生主要去向为出国深造、央企外企和事业单位等

在相关领域发表学术论文70余篇,著作5部,发明专利等成果等多项。





教学科研概况

社会职务

中国仪器仪表学会近红外光谱分会常务理事;

活动动态

研究领域

主要研究领域:农业生物信息感测与智能装备

1、光谱和图像信号信息处理(智能算法研究设计与建模)

2、光谱仪器及软件研发

3、烟草质量检测与评价(基于近红外快速检测技术)


开授课程

本科生课程:近十年课程数据
  • 1、电路与电子技术基础,2024-2025,第二学期,星期一星期四,东校区
  • 2、电路I,2024-2025,第一学期,星期一星期三,东校区
  • 3、电路与电子技术基础,2023-2024,第二学期,星期一星期四,东校区
  • 4、电路I,2023-2024,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 5、电路基础,2023-2024,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 6、电路I,2022-2023,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 7、电路基础,2022-2023,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 8、电路I,2021-2022,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 9、电路基础,2021-2022,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 10、电路I,2020-2021,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 11、电路基础,2020-2021,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 12、电路I,2019-2020,第一学期,星期三星期五,东校区
  • 13、电路基础,2019-2020,第一学期,星期五,东校区
  • 14、电路基础,2019-2020,第一学期,星期二,东校区
  • 15、电路I,2018-2019,第一学期,星期三星期五,东校区
  • 16、电路基础,2018-2019,第一学期,星期一星期五,东校区
  • 17、电路I,2017-2018,第一学期,星期一星期四,东校区
  • 18、电路基础,2017-2018,第一学期,星期一星期四,东校区
  • 19、电路A,2016-2017,第一学期,星期二星期五,东校区
  • 20、电路A实验,2016-2017,第一学期,星期二,东校区
  • 21、电路A,2015-2016,第一学期,星期二星期五,东校区
  • 22、电路A实验,2015-2016,第一学期,星期二,东校区
  • 23、电路A,2014-2015,第一学期,星期二星期四,东校区
  • 24、电路A实验,2014-2015,第一学期,星期二,东校区
  • 25、电路A,2011-2012,第一学期,星期三星期五,东校区
  • 26、电路A,2011-2012,第一学期,星期三星期五,东校区
  • 27、光谱信息处理,2011-2012,第一学期,星期二,东校区
  • 28、电路A实验,2011-2012,第一学期,星期五,东校区
  • 29、光谱信息处理实验,2011-2012,第一学期,星期二,东校区
  • 30、电路A,2010-2011,第一学期,星期三星期五,东校区
  • 31、光谱信息处理,2010-2011,第一学期,星期二,东校区
  • 32、电路A实验,2010-2011,第一学期,星期五,东校区
  • 33、光谱信息处理实验,2010-2011,第一学期,星期二,东校区

研究生课程:近十年课程数据
  • 1、现代近红外技术,2024-2025,第二学期,星期五
  • 2、农业信息感知新技术专题,2024-2025,第一学期,星期五
  • 3、现代近红外技术,2023-2024,第二学期,星期五
  • 4、农业信息感知新技术专题,2023-2024,第一学期,星期二
  • 5、现代近红外技术,2022-2023,第二学期,星期五
  • 6、农业信息感知新技术专题,2022-2023,第一学期,星期五
  • 7、现代近红外技术,2021-2022,第二学期,星期四
  • 8、农业信息感知新技术专题,2021-2022,第一学期,星期二
  • 9、现代近红外技术,2020-2021,第二学期,星期三
  • 10、农业信息感知新技术专题,2020-2021,第一学期,星期二
  • 11、现代近红外技术,2019-2020,第二学期,星期五
  • 12、农业信息感知新技术专题,2019-2020,第一学期,星期五
  • 13、现代近红外技术,2018-2019,第二学期,星期五
  • 14、农业信息感知新技术专题,2018-2019,第一学期,星期五
  • 15、现代近红外技术,2017-2018,第二学期,星期五
  • 16、现代近红外技术,2016-2017,第二学期,星期五
  • 17、现代近红外技术,2015-2016,第二学期,星期五
  • 18、现代近红外技术,2014-2015,第二学期,星期二
  • 19、现代近红外技术,2012-2013,第一学期,星期四
  • 20、现代近红外技术,2011-2012,第一学期,星期五
  • 21、现代近红外技术,2010-2011,第一学期,星期五

科研项目

纵向项目
  • 1、2024.09.18-2028.09.30,国家重点研发计划,作物-生境-农机感知融合与智慧生产决策管控平台研发
  • 2、2023.05.26-2027.10.31,国家重点研发计划,离子检测传感器研制及信号采集硬件系统开发
横向项目
  • 1、2024.10.28-2026.10.31,企业单位委托科技项目,2024~2025年基于近红外技术的烟草特性表征方法研究
  • 2、2023.07.26-2025.12.31,无依托项目,基于烟叶外观数字化表征和内在质量的分级模式应用研究
  • 3、2020.08.18-2021.01.01,企业单位委托科技项目,2020年度烟叶近邻等级关系研究
  • 4、2020.06.01-2021.04.01,企业单位委托科技项目,基于近红外云平台的烟叶品质信息提取与应用
  • 5、2019.09.01-2020.01.01,烟叶近邻等级关系2019年度研究技术合作合同
  • 6、2018.08.22-2019.09.30,烤烟工业分级原料化学成分规律影响研究
  • 7、2018.08.15-2019.01.01,高端优质烟叶模块配方技术的构建
  • 8、2018.01.01-2020.12.31,四川烟叶质量评价方法研究与应用
  • 9、2017.12.06-2017.12.31,光栅型近红外分析仪器建模性能的改进与验证
  • 10、2017.05.25-2017.06.30,无人机与机器人创新研究
  • 11、2017.01.03-2018.12.31,卷烟产品质量多元评价方法
  • 12、2016.10.21-2018.12.31,近红外光谱定性分析通则合作合同
  • 13、2012.10.08-2014.10.01,基于近红外信息的烟叶风格与质量的定量描述研究
  • 14、2012.06.01-2013.12.01,基于近红外信息的原烟及片烟均匀性和质量评价
  • 15、2011.08.08-2012.10.30,拉曼光谱代谢组学定量、定性分析软件研制
  • 16、2011.06.08-2011.12.31,近红外技术在烟叶复烤配方中应用研究2011
  • 17、2010.07.01-2013.03.01,典型生态产区烟叶品质特性及卷烟品牌可用性研究
  • 18、2009.07.01-2013.12.31,烟叶近红外技术综合应用研究
  • 19、2009.06.07-2009.12.31,近红外技术在烟叶复烤配方中的应用研究
  • 20、2009.06.07-2009.12.31,烟叶近红外光谱信息的提取与应用
  • 21、2008.06.03-2008.12.31,烟叶近红外光谱信息提取与应用研发
  • 22、2007.03.22-2007.12.31,近红外技术培训与测试服务
  • 23、2007.01.01-2007.12.31,烟叶近红外光谱信息的提取与应用研究
  • 24、2005.08.31-2007.03.31,近红外光谱技术在六味地黄丸生产质量控制中的应用研究

论文

论文题目 刊物名称 收录类别 发表年月 第一作者或全部作者 第一作者单位 排名
Exploring the applicability of quantitative models based on NIR reflectance spectroscopy of plant samples SPECTROSCOPY SCI 2018 通讯
Application of multiple classifier fusion in the discriminant analysis of near infrared spectroscopy for agricultural products JOURNAL OF NEAR INFRARED SPECTROSCOPY SCI 2016-08-01 00:00:00 CST 通讯
Application of multiple classifier fusion in the discriminant analysis of near infrared spectroscopy for agricultural products Spectroscopy and Spectral Analysis SCI 2016-04-01 00:00:00 CST 通讯
Prediction of starch content and ethanol yields of sorghum grain using near infrared spectroscopy JOURNAL OF NEAR INFRARED SPECTROSCOPY SCI 2015-04-01 00:00:00 CST 通讯
半监督偏最小二乘法在烟叶近红外感官评价模型中的应用 分析化学 SCI 2014-11-01 00:00:00 CST 通讯
Analysis of Tobacco Color and Location Features Using Visible – Near Infrared Hyperspectral Data Spectroscopy and Spectral Analysis SCI 2014-10-01 00:00:00 CST 通讯
近红外光谱定性分析中的特征波长筛选研究 光谱学与光谱分析 SCI 2013-11-01 00:00:00 CST 通讯
基于近红外光谱投影及蒙特卡洛方法的烟叶配方比例上限分析 光谱学与光谱分析 SCI 2011-04-01 00:00:00 CST 通讯
基于近红外光谱和SIMCA算法的烟叶部位相似性分析 光谱学与光谱分析 SCI 2011-04-01 00:00:00 CST 通讯
近红外漫反射线性加和光谱在烟叶复烤配方中的应用 光谱学与光谱分析 SCI 2011-02-01 00:00:00 CST 通讯

科技成果

软件著作
  • 1、基于混掺物质的光栅型近红外光谱仪校正软件,2024,2024SR1041156,软件著作权登记
  • 2、光栅型近红外漫反射光谱仪校正软件,2023,2023SR1267528,软件著作权登记
  • 3、基于近红外漫反射光谱的线性加和验证及其应用软件,2022,2022SR1199621,软件著作权登记
  • 4、中国农业大学近红外光谱分析系统软件,2009,2009SRBJ7029,软件著作权登记
  • 5、863遥感光谱分析软件,2005,2005SRBJ0358,软件著作权登记
  • 6、基于近红外漫反射线性加和验证及其应用软件,软件著作权登记
专利
  • 1、一种烟叶配方的设计方法,2015,201510652701.8
  • 2、一种烟叶配方的改良方法,2015,201510651341.X
  • 3、基于近红外光谱的烟叶原料配比比例计算方法和装置,2015,201510007312.X

荣誉及奖励

  • 1、2024,云南省科技进步奖
  • 2、大北农青年学者奖 等

招生信息

2023年招收学硕1名



往期招生
硕士研究生
  • 序号
  • 在籍人数
  • 年级
1
1
2024
2
1
2023
3
1
2022
4
2
2021
博士研究生
  • 序号
  • 在籍人数
  • 年级
1
1
2023
2
1
2021
报考意向

团队展示

专业技术职务: 教授

行政职务:

主要研究方向:

学位: 博士

联系电话: 13611116495

电子邮箱: caunir@cau.edu.cn

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