职称：讲师，硕士生导师

办公地址：汕头大学工东-304室

电子邮箱：chensixin@stu.edu.cn

教育经历：

2018年1月－2022年3月：香港理工大学，土木及环境工程，哲学博士

2016年9月－2017年8月：香港理工大学，土木及环境工程，理学硕士

2012年9月－2016年6月：武汉理工大学，土木工程，工学学士

工作经历：

2022年7月至今：汕头大学土木与智慧建设工程系，讲师

研究领域：

研究领域为结构健康监测。主要针对铁路与风电等基础设施的关键部件，采用迁移学习、领域自适应和少样本学习等方法，旨在解决环境与运行因素干扰、损伤识别模型泛化能力不足以及少样本条件下的损伤模式识别等关键问题。欢迎有计算机、自动化、通信工程等背景的学生报考。

科研项目：

汕头大学科研启动经费项目，面向集群式结构健康监测的传递式迁移学习方法，25万元，主持；

横向课题，面向高速铁路无砟轨道离缝病害识别的多种机器学习算法试验，9.8万元，主持；

广东省自然科学基金项目，少样本条件下基于声发射的道岔区轨道损伤识别研究，10万元，主持。

代表作：

1. Chen SX, Zhou L, Ni YQ, Huang JZ. Task similarity guided transfer learning for acoustic emission-based rail crack assessment. Mechanical Systems and Signal Processing. 2025 Mar 15;227:112404.

2. Huang JZ, Liu YJ, Qi H, Chen SX*, Li DS. A novel nonlinear ICA method for structural health monitoring under nonlinear environmental or operational influences. Structures. 2025 Jan 1; 71:108118.

3. Chen SX, Zhou L, Ni YQ. Wheel condition assessment of high-speed trains under various operational conditions using semi-supervised adversarial domain adaptation. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 May 1;170: 108853.

4. Chen SX, Ni YQ, Zhou L. A deep learning framework for adaptive compressive sensing of high-speed train vibration responses, Structural Control and Health Monitoring. 2022 April 18;29(8): e2979.

5. Chen SX, Zhou L, Ni YQ, Liu XZ. An acoustic-homologous transfer learning approach for acoustic emission–based rail condition evaluation. Structural Health Monitoring. 2021 July 1;20(4): 2161-2181.

讲授课程：

1. 机器学习（智能建造本科生课程）

2. 工程结构荷载与可靠度设计原理（土木工程本科生课程）

3. 结构力学I（土木工程本科生课程）

4. 结构动力学（结构工程硕士生课程）

5. 建筑结构（建筑学本科生课程）