郭捷，博士，上岗副研究员，硕士生导师。研究方向为统计质量控制，基于统计学方法和人工智能方法的大规模复杂系统建模、在线监控、异常检测、 自适应数据采样。研究成果发表于IISE Transactions、Technometrics、Informs Journal on Data Science、IEEE Transactions on Engineering Management、中国管理科学等领域内知名期刊上。

学术论文：

[1] Guo J, Yan H, Zhang C. A Bayesian partially observable online change detection approach with Thompson sampling [J]. Technometrics, 2023, 65(2):179-191. (工业统计顶刊)

[2] Guo J, Yan H, Zhang C. Thompson Sampling-Based Partially Observable Online Change Detection for Exponential Families [J]. INFORMS Journal on Data Science, 2024, 3(2):145-161. (INFORMS子刊)

[3] Guo J*, Han C*, Ma, Y, Zhang C. MT-RAM: Multi Task-Recurrent Attention Model for Partially Observable Image Anomaly Classification and Localization [J]. IISE Transactions, 1–24. https://doi.org/10.1080/24725854.2024.2425292. (*共同第一作者) (管理科学ABS 3星，工业工程旗舰期刊)

[4] 韩雄, 杨扬, 邓晓春, 缑建杰, 郭捷*, 张晨. 基于部分抽样检验的在线异常监控方法[J]. 中国管理科学, 2025, 33(8): 123-130. (*通讯作者)

[5] Ma Y, Xia X, Guo J, et al. A Deep Reinforcement Learning Method Solving Bilevel Optimization for Product Design Considering Remanufacturing [J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2025. (管理科学ABS 3星)

 

荣誉奖励：

[1] 2023年18th INFORMS Data Mining and Data Analytics (DMDA) Workshop Best Paper Competition Award (Applied Track), “Guo J,  Zhang C. (2023). Thompson Sampling based Partially Observable Online Monitoring Approach for Large Dynamic Networks” 最佳论文Runner Up（第二名）

[2] 2020年INFORMS Data Mining Section Best Paper Competition Award, “Guo J, Yan H, Zhang C. (2020). Thompson Sampling based Partially Observable Online Change Detection via Bayesian Spike-Slab Composite Decomposition” 最佳论文奖Finalist（入围奖）

[3] 2025年清华大学毕业生启航奖

[4] 2023年&2022年 清华大学博士生综合优秀奖学金-丰田奖

[5] 2023年 三菱研究奖学金

 

招生要求：

课题组每年招收1-2名研究生，3-4名本科生，欢迎工业工程、数学、统计学和计算机等工科背景的同学报考！（联络邮箱：guojie1144098@163.com）