云南大学信息学院讲师、硕士生导师。获中南大学工学学士、硕士和博士学位，2017年获欧洲创新与技术研究所RawMaterials项目资助赴英国埃克塞特大学和芬兰阿尔托大学参加博士课程，2020年赴德国杜伊斯堡-埃森大学访学一年。从事基于机器视觉的复杂工业过程智能监测与控制方向的研究，专注于有色冶金过程智能优化与控制、知识自动化、工业视觉与感知的核心及前沿问题。主持国家自然科学基金青年项目1项、云南省基础研究计划面上项目1项及兴滇英才支持计划-青年人才专项1项，参与国家自然科学基金重点项目、联合项目等4项，在IEEE TSMC、IEEE TIE、IEEE TIM、Information Sciences等学科领域权威期刊发表学术论文20余篇。2022年入选云南大学青年培优计划，2023年入选兴滇英才支持计划青年人才。

2016.09-2022.05 中南大学                          控制科学与工程           工学博士

2020.09-2021.08 杜伊斯堡-埃森大学           控制科学与工程           访问博士

2013.09-2016.05 中南大学                          航空宇航科学与技术    工学硕士

2009.09-2013.06 中南大学                          探测制导与控制技术    工学学士

[1] Mingxi Ai, Yongfang Xie*, Zhaohui Tang, Jiande Wu, Peng Li, Jin Zhang. Self-supervised dynamic and static feature representation learning method for flotation monitoring[J]. Powder Technology, 2024.

[2] Mingxi Ai, Yongfang Xie*, Steven X. Ding, Zhaohui Tang, Weihua Gui. Domain knowledge distillation and supervised contrastive learning for industrial process monitoring[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 70(9): 9452-9462, 2022.

[3] Mingxi Ai, Yongfang Xie*, Zhaohui Tang, Jin Zhang, Weihua Gui. Deep learning feature-based setpoint generation and optimal control for flotation processes[J]. Information Sciences, 578: 644-658, 2021.

[4] Mingxi Ai, Yongfang Xie, Shiwen Xie*, Jin Zhang, Weihua Gui. Fuzzy association rule-based set-point adaptive optimization and control for the flotation process[J]. Neural Computing and Applications, 32(17): 14019-14029, 2020.

[5] Mingxi Ai, Yongfang Xie*, Zhaohui Tang, Jin Zhang, Weihua Gui. Two-stream deep feature-based froth flotation monitoring using visual attention clues[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70: 1-14, 2020.

[6] Mingxi Ai, Yongfang Xie, Shiwen Xie*, Fanbiao Li, Weihua Gui. Data-driven-based adaptive fuzzy neural network control for the antimony flotation plant[J]. Journal of the Franklin Institute, 2019, 356(12): 5944-5960.

[7] Mingxi Ai, Yongfang Xie, Shiwen Xie*, Weihua Gui. Shape-weighted bubble size distribution based reagent predictive control for the antimony flotation process[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2019, 192: 103821.

[8] Mingxi Ai, Yongfang Xie*, Degang Xu, Weihua Gui, Chunhua Yang. Data-driven flotation reagent changing evaluation via union distribution analysis of bubble size and shape[J]. Canadian Journal of Chemical Engineering, 2018, 96:2616-2626.

[9] Mingxi Ai, Peng Li, Jin Zhang*, Yongfang Xie, Zhaohui Tang. Representation-enhanced semi-supervised learning for flotation working condition recognition[C]. The 43rd Chinese Control Conference (CCC 2024), 2024.

[10] Mingxi Ai*, Yongfang Xie, Degang Xu. Reagent predictive control using joint froth image feature for antimony flotation process[C]. IFAC Papersonline, 2018, 51(21): 284-289.

[1] 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 62303404, 基于分布式视觉感知的矿物浮选过程运行状态分层评价方法, 2024.01-2026.12, 30万元, 主持.

[2] 云南省人民政府, 兴滇英才支持计划-青年人才专项, 基于深层视觉感知的矿物浮选过程药剂量优化控制, 2024.01-2028.12, 70万元, 主持.

[3] 云南省科技厅, 云南省基础研究计划面上项目, 202401CF070171, 基于分布视觉感知的矿物浮选过程多质量指标协同预测, 2024.03-2027.02, 10万元, 主持.

[4] 云南大学, 云南大学青年培优计划项目, CZ22623101, 基于机器视觉的复杂工业过程运行状态智能感知与优化控制, 2022.08-2025.08, 50万元, 主持.

[5] 云南省智能系统与计算重点实验室, 云南省重点实验室开放课题, ISC23Y03, 基于多敏感特征的矿物浮选过程加药量自适应控制方法, 2023.06-2024.05, 2万元, 主持.

[6] 国家自然科学基金委员会, 重点项目, 62233018, 基于全流程性能退化评估的矿物浮选过程智能协同优化, 2023.01-2027.12, 292万元, 参与.

[7] 国家自然科学基金委员会, 联合基金项目, U23A20329, 融合机理、数据和知识的锡还原熔炼过程智能感知与优化控制, 2024.01-2027.12, 259万元, 参与.

[8] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62073345, 基于深度强化学习的对象知识自动生成研究, 2021.01-2024.12, 58万元, 参与.

[1] 第四届全国高校教师教学创新大赛云南赛区比赛三等奖（教师团队）

[2] 第九届云南省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖（指导教师）

[3] 全国冶金院校（计算机、控制、信息类学科）研究生学术论坛优秀报告特等奖（本人）

承担《物联网感知技术》、《物联网感知技术实验》及《物联网控制技术》本科生课程教学工作。