徐安察，浙江工商大学统计学教授，博士生导师。致力于可靠性数据分析与建模、贝叶斯在线学习、深度学习理论与应用、随机前沿分析等领域的研究，迄今以第一作者或通讯作者在Naval Research Logistics、Journal of Quality Technology、European Journal of Operational Research、IEEE Transactions on Reliability、IISE Transactions等国际可靠性及统计主流杂志上发表SCI论文50余篇，其中ESI高被引论文4篇。已主持国家自然科学基金面上项目两项、青年项目一项，浙江省自然科学基金重点项目一项，其他省部级项目四项。获浙江省自然科学奖、福建省自然科学奖、第一届全国统计科学技术进步奖等。目前担任中国运筹学会可靠性分会副理事长、中国现场统计研究会可靠性工程分会常务理事、中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事、国内统计英文期刊《Statistical Theory and Related Fields》Associate Editor、国内学术期刊《工业工程》青年编委。详细信息可参考个人主页：https://xu-ancha.github.io

招生要求如下

博士生：需在统计学、可靠性或计算机科学领域的主流期刊上以第一作者或通讯作者发表过论文，具备良好的数学推导能力以及计算机编程能力(熟练R语言、Python)。

理学硕士：具备扎实的统计学或应用数学基础，对贝叶斯网络、退化数据分析、随机前沿分析等建模方向有明确兴趣。

应用硕士：熟练掌握Python编程，具备独立完成数据可视化和深度学习核心架构的能力，对深度学习理论及其应用研究有浓厚兴趣。

请有意攻读硕士或博士学位者，将个人简历、成绩单以及研究计划发送至我的邮箱：xuancha@mail.zjgsu.edu.cn

• 可靠性数据分析与建模

• 贝叶斯在线学习

• 深度学习理论与应用

• 随机前沿分析

• 2020.5-至今,  浙江工商大学

• 2011.7-2020.4, 温州大学

• 第十一届中国运筹学会可靠性分会副理事长，2022-2025

• 期刊Statistical Theory and Related Fields, Associate Editor, 2024-2029

• 中国现场统计研究会可靠性工程分会常务理事，2021-2024 

• 中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事，2024-2028

所获荣誉

• 浙江工商大学第四届“我心目中的好导师”奖 (2025)

• 温州大学第四届“我心目中的好导师”奖 (2015)

• “浙江省高校领军人才培养计划”高层次拔尖人才

• 浙江省高校中青年学科带头人

所获奖励

• 可靠性评估的小样本理论与方法，2023年度浙江省自然科学奖三等奖，完成人: 徐安察、陈飘、王炳兴、汤银才

• 小样本高可靠性产品寿命评估方法及优化设计研究，2022年度福建省自然科学奖三等奖， 完成人: 管强、汤银才、徐安察

• 精确小样本可靠性评估方法与偏态分布的过程控制，第一届全国统计科技进步奖三等奖， 完成人: 王炳兴、郭宝才、徐安察

• The 6th International Conference on System Reliability and Safety Engineering (SRSE 2024), Best Paper Award

• 贝叶斯优化与计算B

• 贝叶斯计算前沿

• 金融统计学（留学生）

• 商务统计学（留学生）

• 概率论（留学生）

代表性成果(*为通讯作者，详细信息可参考个人主页https://xu-ancha.github.io/)

• Ancha Xu, Jinyang Wang, Yincai Tang, Piao Chen*. (2025). Efficient online estimation and remaining useful life prediction based on the inverse Gaussian process. Naval Research Logistics, 72(3), 319-336.

• Liangliang Zhuang, Ancha Xu*, Guanqi Fang, Yincai Tang. (2025). Multivariate reparameterized inverse Gaussian processes with common effects for degradation-based reliability prediction. Journal of Quality Technology, 57(1), 51-67. 

• Ancha Xu, Guanqi Fang, Liangliang Zhuang*, Cheng Gu. (2024). A multivariate student-t process model for dependent tail-weighted degradation data. IISE Transactions.  DOI: 10.1080/24725854.2024.2389538

• Liangliang Zhuang, Ancha Xu*, Yijun Wang, Yincai Tang. (2024). Remaining useful life prediction for two-phase degradation model based on reparameterized inverse Gaussian process. European Journal of Operational Research, 319(3), 877-890.

• Ancha Xu*, Shirong Zhou, Yincai Tang. (2021). A unified model for system reliability evaluation under dynamic operating conditions. IEEE Transactions on Reliability, 70(1), 65-72.

• 小子样可靠性数据分析，2019.11-2020.11，华为机器有限公司

• 可靠性分析核心算法 (Weibull) 技术，2019.6-2020.6，华为机器有限公司

• 基于贝叶斯方法隐患预警算法及应用，2018.9-2019.9，华为终端 (东莞) 有限公司