工作经历
2023.10-至今，哈尔滨工程大学 核科学与技术学院 讲师（预聘副教授）
主要学术成果：
Li J, Lin M, Wang B, et al. Open set recognition fault diagnosis framework based on convolutional prototype learning network for nuclear power plants[J]. Energy, 2024, 290: 130101. （SCI一区TOP期刊，IF：9.00，引用次数：3）
Lin M, Li J, Li Y, et al. Generalization analysis and improvement of CNN-based nuclear power plant fault diagnosis model under varying power levels[J]. Energy, 2023, 282: 128905.（通讯作者，SCI一区TOP期刊，IF：9.00，引用次数：10）
Li J, Lin M, Li Y, et al. Transfer learning network for nuclear power plant fault diagnosis with unlabeled data under varying operating conditions[J]. Energy, 2022, 254: 124358.（SCI一区TOP期刊，IF：9.00，引用次数：33）
Li J, Lin M, Li Y, et al. Transfer learning with limited labeled data for fault diagnosis in nuclear power plants[J]. Nuclear Engineering and Design, 2022, 390: 111690.（引用次数：25）
Li J, Lin M. Research on robustness of five typical data-driven fault diagnosis models for nuclear power plants[J]. Annals of Nuclear Energy, 2022, 165: 108639.（引用次数：19）
Li J, Lin M. Ensemble learning with diversified base models for fault diagnosis in nuclear power plants[J]. Annals of Nuclear Energy, 2021, 158: 108265.（引用次数：23）
Li J, Lin M. Research on generalization of typical data-driven fault diagnosis methods for nuclear power plants[C]// The 29th International Conference on Nuclear Engineering, Shenzhen, August 8-12, 2022. New York: ASME, 2022: 88934.
Li J, Lin M. Robustness analysis and improvement of fault diagnosis model for nuclear power plants based on random forest[C]// The 28th International Conference on Nuclear Engineering, virtual online, August 4-6, 2021. New York: ASME, 2021: 64109.
李江宽，黄涛，林萌等. 热工水力系统分析程序Courant条件计算方法研究[J]. 核动力工程，2021，42(04)：63-67.（引用次数：1）
李江宽，景兴天，林萌等. 反应堆热工水力系统分析程序时间步长控制方案研究[J]. 核动力工程，2021，42(S1)：63-69.（引用次数：2）
李江宽，杨里平，林萌等. 用于控制系统现场调试的核电汽轮机仿真模型研究[J]. 核科学与工程，2021，41(06)：1175-1182.（引用次数：2）
