基本信息
刘雪梅，女，博士，二级教授，博士生导师，华北水利水电大学副校长，国务院政府特殊津贴享有者，河南省学术技术带头人，河南省人工智能学会理事长，中国地理信息产业协会数字孪生水利工作委员会副主任委员，中国计算机学会大数据专家委员会执行委员，第八届中国水利学会水利信息化专业委员会副秘书长，水利部数字孪生流域建设先行先试工作责任专家，河南省创新型科技团队“智慧水利与虚拟仿真”负责人，“河南省水资源智慧监管工程技术研究中心”主任。主要从事智慧水利、人工智能、虚拟现实研究。主持和参与国家科技重大专项课题、国家重点研发计划课题、水利部重大科技项目等科研项目20余项；获国家级教学成果奖二等奖1项，获省部级科技进步奖一、二等奖8项；授权发明专利25项；发表论文80余篇，其中被SCI、EI收录46篇。
研究方向：智慧水利、虚拟现实、人工智能
个人学习经历
1982-1986年 华北水利水电学院水利系学习，1986年获工学学士学位；
1989-1992年 北京航空航天大学机电学院学习，1992年获工学硕士学位；
2002-2008年 西北工业大学机电学院学习，2008年获工学博士学位；
2009-2011年 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室从事博士后研究；
2011-2013年 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院从事博士后研究。
主持及参与的主要科研项目
1. 国家重点研发计划课题“基于大模型的防洪决策关键技术研究”（主持）；
2. 国家科技重大专项“面向南水北调工程安全的传感器网络技术研发”课题“南水北调工程安全信息平台”（主持）；
3. 2022年水利部重大科技项目“基于数字孪生及VR/AR的洪涝灾害应急抢险关键技术与应用示范”（主持）；
4. 国家自然科学基金重大项目“人体器官及手术现象的逼真表现与绘制理论和方法”（第4名）；
5. 国家重点研发计划专题“黄土高原干旱半干旱区落地水资源形成机理与评估模型”（主持）；
6. 2022年河南省科学院科技开放合作项目“面向洪涝灾害的应急预案智能生成与增强显示” (主持)。
7. 横向课题“水资源管理与调配‘四预’系统” (主持)；
8. 横向课题“数字孪生水利工程知识平台研发” (主持)；
9. 横向课题“水利工程智能预警与演练培训研究” (主持)；
10. 2019年度水利重大问题研究项目课题“水利行业监管风险评价研究”(主持)；
省部级以上科技进步奖
1.“数据与知识驱动的数字孪生水利关键技术及应用”，获2024年河南省科技进步一等奖（第1名）；
2. “基于物联网和智能计算的输水渠道信息监测及预警关键技术”,获2020年河南省科技进步二等奖（第1名）；
3.“水利工程智慧监管与运维数字孪生关键技术及应用”，获大禹水利科技进步奖二等奖（第4名）；
4.“黄河含沙量在线检测系统”，获2012年河南省科技进步二等奖（第1名）；
5.“虚拟手术关键技术研究“，获2018年河南省科技进步二等奖（第1名）；
6.“多沙河流洪水演进与冲淤演变数学模型研究及应用”，获2009年大禹水利科学技术奖一等奖（第5名）；
7.“基于结构光的逆向工程重构技术”，获2012年河南省科技进步二等奖（第2名）；
8.“黄河”揭河底”冲刷机理及防治研究”，获2016年中国水力发电科学技术奖一等奖（第5名）。
代表性授权发明专利
1.一种虚实融合的数字孪生流体现象模拟方法（ZL202311014639.0）；
2. 基于无网格伽辽金与质点弹簧耦合的软组织形变仿真方法(ZL2011102133875)；
3. 基于格子Boltzmann的流体可视化仿真方法（ZL201310247388.0）；
4. 基于物联网的山洪地质灾害监测装置（ZL201410152340.6）；
5. 高含沙洪水“揭河底”冲刷临界条件综合判别方法（ZL201310299537.8）；
6. 一种高含沙洪水“揭河底”冲刷判别方法(ZL2013102995397)；
7. 软组织形变仿真方法(ZL2013102675577)；
8. 一种用于多沙渠道的闸门量水方法（ZL201610169223.X）；
9. 一种用于多沙渠道的闸门量水装置（ZL201610169253.0）；
10. 引黄灌区渠首分层取水方法（ZL201110267237.2）。
代表性论文
1. Lihu Wang, Xuemei Liu*, Dong Yi, Dongxiao Zhao, Zhenfan Wang, Xiaonan Chen. Risk Evolution Analysis of Cross-Regional Water Diversion Projects Based on Spatio-Temporal Knowledge Graphs[J]. Journal of Hydrology, 2025, 650: 132533.(SCI一区，TOP期刊)
2. Lihu Wang, Xuemei Liu*, Yang Liu, Hairui Li, Jiaqi Liu, Libo Yang. Multimodal knowledge graph construction for risk identification in water diversion projects[J]. Journal of Hydrology, 2024, 635: 131155. (SCI一区，TOP期刊)
3. Libo Yang, Dawei Zhu, Xuemei Liu*, Feiping Nie. RDFS-TDC: Robust Discriminant Feature Selection based on Improved Trace Difference Criterion[J]. Information Sciences, 2025, 705: 121940. (SCI一区，TOP期刊)
4. 刘雪梅,卢汉康,李海瑞,槐先锋,陈晓璐. 知识驱动的水利工程应急方案智能生成方法——以南水北调中线工程为例[J].水利学报,2023,54(06):666-676.(中文EI)
5. Xuemei Liu, Hankang Lu, Hairui Li. Intelligent generation method of emergency plan for hydraulic engineering based on knowledge graph-take the South-to-North Water Diversion Project as an example[J]. LHB,2022,108(1): 2153629. (SCI期刊)
6. 杨阳蕊,朱亚萍,刘雪梅等. 水利工程文本中抢险实体和关系的智能分析与提取[J].水利学报,2023,54(07):818-828.(中文EI)
7. 杨阳蕊,朱亚萍,刘雪梅等. 融合群体智能策略的AI链在大坝防汛抢险知识推理中的应用[J].水利学报,2023,54(09):1122-1132.(中文EI)
8. Lihu Wang, Xuemei Liu*, Yang Liu, Hairui Li, et al. Knowledge-driven intelligent recommendation method for emergency plans in water diversion projects[J]. Journal of Hydroinformatics. 2023, 25(6): 2522-2540.(SCI期刊)
9. Lihu Wang, Xuemei Liu*, Yang Liu, et al. Knowledge Graph Based Method for Intelligent Generation of Emergency Plans for Water Conservancy Projects[J]. IEEE Access. 2023(11):84414-84429. (SCI期刊)
10. Haonan Zhang, Xuemei Liu, Hairui Li. IntME: Combined Improving Feature Interactions and Matrix Multiplication for Convolution-Based Knowledge Graph Embedding[J]. Electronics,2023,12(15):3333.(SCI期刊)
11. Lihu Wang, Xuemei Liu, Yang Liu, HaiRui Li, et al. Emergency entity relationship extraction for water diversion project based on pre-trained model and multi-featured graph convolutional network[J]. PloS one,2023,18(10):e0292004.(SCI期刊)
12. Hairui Li, Xuemei Liu, et al. A causal inference method for canal safety anomaly detection based on structural causal model and GBDT[J]. Hydroscience Journal,2023, (109), 2218844.(SCI期刊)
13. Hairui Li, Xuemei Liu, et al. Robust Anomaly Recognition in Hydraulic Structural Safety Monitoring: A Methodology Based on Deconfounding Boosted Regression Trees[J]. Mathematical Problems in Engineering. 2023:7854792. (EI期刊)
14. Libo Yang, Xuemei Liu, FeipingNie, Yang Liu. Robust and Efficient Linear Discriminant Analysis With L2,1-Norm for Feature Selection[J]. IEEE Access. 2020,(8):44100-44110(SCI期刊)
15. Libo Yang, Xuemei Liu, Feiping Nie, Mingtang Li. Large Scale Spectral Clustering Based on Representative Points. Mathematical Problems in Engineering. 2019,(12):1-7(SCI期刊)
联系方式
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