李东霖，博士学位、研究生学历，2023年至今任沈阳工业大学讲师、硕士生导师。
主要研究方向为康复机器人的运动控制及智能化技术、脑机接口技术、智能识别、多智能体优化等。2023年获东北大学控制科学与工程专业博士学位。
联系方式：
邮箱：donglin_l@foxmail.com
主要经历：
目前，主持辽宁省科技厅项目1项，辽宁省教育厅项目1项，电网横向课题2项，主持国家自然科学基金1项，参与国家自然科学基金2项，参与辽宁省科学技术方案项目1项。先后于《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》与《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》等国内外SCI刊源期刊发表学术论文十余篇。曾受邀担任《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》、《Biomedical Signal Processing and Control》等期刊的审稿人。
主要研究方向：
康复机器人的运动控制及智能化技术、脑机接口技术（BCI）以及智能识别。具体来说，结合人机交互技术，研究关注如何通过高效的数据处理与解码算法，实现神经信号的精准识别与转化，进而优化交互的效果，实现精准的控制，辅助完成自适应控制策略的开发，以提升机器人的运动稳定性和操作灵活性。同时，研究如何应用深度学习和智能算法进行复杂模式的识别，从而提升系统的智能化水平，为人机交互提供更智能的解决方案。
科研项目：
1）国家自然科学青年基金， 脑电信息流差异驱动的动态演化机制建模及一致性解码研究
2) 辽宁省自然科学基金，多源内在反馈与智能体的融合共享控制建模与优化；
3）辽宁省教育厅重点项目，人机交互下多源内在反馈的动态融合共享控制策略研究；
4）辽宁省经研院横向课题，适用于辽宁电网的新型储能经济性评估与优化；
5）北京国网电科院横向课题，大停电下多主体的行为推演与策略优化；
6) 北京国网电科院横向课题，停电经济社会后果评估及推演平台研发；
7）蒙西电网实验室合作派遣实习；
科研论文：
1. Li D L, Wang J H, Xu J C, Fang X K, Ji Y. Cross-Channel Specific-Mutual Feature Transfer Learning for Motor Imagery EEG Signals Decoding[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.
2. D. Li, J. Xu, Y. Zhang, D. Ma and J. Wang, Prototypical Contrastive Domain Adaptation Network for Nonstationary EEG Classification, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 73, pp. 1-13, 2024, Art no. 2534313, doi: 10.1109/TIM.2024.3476618.
3. D. Li, Y. Zhang, Y. Yao, J. Xu and Q. Wang, Dynamic Weight-optimized Prototypical Contrastive Network for Cross-domain Few-shot Bearing Fault Diagnosis, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, doi: 10.1109/TASE.2025.3589234.
4. J. Xu, D. Li, P. Zhou, Y. Zhang, Z. Wang and D. Ma, A Relation Feature Comparison Network for Cross-Domain Recognition of Motion Intention," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 73, pp. 1-13, 2024, Art no. 4008513, doi: 10.1109/TIM.2024.3420350.
5. Li D L, Xu J C, Wang J H, Fang X K, Ji Y. A Multi-Scale Fusion Convolutional Neural Network Based on Attention Mechanism for the Visualization Analysis of EEG Signals Decoding[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2020, 28(12): 2615-2626.
6. Li D L, Wang J H, Xu J C, Fang X K. Densely Feature Fusion Based on Convolutional Neural Networks for Motor Imagery EEG Classification[J]. IEEE Access, 2019, 7:132720 132730.
7. Li D L, Wang J H, Xu J C, Fang X K. Prototypical Contrastive Domain Adaptation Network for Nonstationary EEG Classification [J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. Zhong T Y, Li D L, Wang J H, Xu J C, An Z D. Fusion learning for sEMG recognition of multiple upper-limb rehabilitation movements[J]. Sensors, 2021, 21(16):5385.
