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中国地质大学(武汉)导师教师师资介绍简介-杨鸣
本站小编 Free考研考试/2021-07-31
基本信息Personal Information 副教授 硕士生导师
性别 : 男
学历 : 博士研究生
学位 : 工学博士学位
在职信息 : 在职
所在单位 : 计算机学院
学科 : 计算机科学与技术
办公地点 : 未来城校区计算出学院办公楼631
联系方式 : mingyang@cug.edu.cn
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个人简介Personal Profile 杨鸣,男,1982年生,博士,副教授,主要讲授程序设计相关的课程和从事演化计算方面的研究工作;2009年获湖北省优秀硕士学位论文奖励;2014.12至2015.12,在英国伯明翰大学计算机学院从事博士后研究(国家留学基金委全额资助);2017年入选学校“地大****”青年优秀人才和摇篮计划;主持国家自然科学基金青年基金项目1项、湖北省自然科学基金面上项目1项、民用航天预研项目1项,作为核心成员参与国家级项目4项;至今以第一作者、通讯作者发表SCI、EI检索论文近20篇,其中包括演化计算领域的国际权威期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Evolutionary Computation》、演化计算领域的著名国际会议GECCO和CEC论文。
教育经历Education Background
工作经历Work Experience
2009.92012.6
中国地质大学(武汉)
地质资源与地质工程
博士研究生
工学博士学位
2005.92008.6
中国地质大学(武汉)
计算机
硕士研究生毕业
硕士学位
2001.92005.6
中国地质大学(武汉)
计算机
大学本科
学士学位
2014.122015.12
英国伯明翰大学
计算机学院
博士后
2008.7至今
中国地质大学(武汉)
计算机学院
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
演化计算:演化计算通过借鉴生物界的自然选择和自然遗传机制,利用杂交、变异和优胜劣汰的选择操作进行群体导向搜索,其是一种通用的问题求解方法,具有自组织、自适应、自学习性和并行性等特点,不受搜索空间限制性条件的约束,也不要求对问题的求解条件作假设约束,因此演化计算在优化领域得到了广泛的应用,是目前求解优化问题的一种具有代表性的方法。
遥感图像分类:遥感图像分类是遥感信息处理的关键技术之一。精准的遥感图像分类结果是开展遥感信息后续分析工作的前提,只有将图像分割成若干个有实际意义的研究对象,才能够实现最终的图像解译工作,因此,遥感图像分类在遥感图像处理过程中占有重要的地位。遥感图像中像素的光谱曲线信息非常丰富,对其进行分类是一个具有挑战性的高维、多峰的大规模实数优化问题。对具有相似光谱特征的地物进行有效的分类至今仍是遥感领域研究的难点和前沿。
基本信息Personal Information 副教授 硕士生导师
性别 : 男
学历 : 博士研究生
学位 : 工学博士学位
在职信息 : 在职
所在单位 : 计算机学院
学科 : 计算机科学与技术
办公地点 : 未来城校区计算出学院办公楼631
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当前位置: 中文主页 >> 科学研究
研究领域
演化计算:演化计算通过借鉴生物界的自然选择和自然遗传机制,利用杂交、变异和优胜劣汰的选择操作进行群体导向搜索,其是一种通用的问题求解方法,具有自组织、自适应、自学习性和并行性等特点,不受搜索空间限制性条件的约束,也不要求对问题的求解条件作假设约束,因此演化计算在优化领域得到了广泛的应用,是目前求解优化问题的一种具有代表性的方法。
遥感图像分类:遥感图像分类是遥感信息处理的关键技术之一。精准的遥感图像分类结果是开展遥感信息后续分析工作的前提,只有将图像分割成若干个有实际意义的研究对象,才能够实现最终的图像解译工作,因此,遥感图像分类在遥感图像处理过程中占有重要的地位。遥感图像中像素的光谱曲线信息非常丰富,对其进行分类是一个具有挑战性的高维、多峰的大规模实数优化问题。对具有相似光谱特征的地物进行有效的分类至今仍是遥感领域研究的难点和前沿。
科研项目More>>
湖北省自然科学基金面上项目,2019CFB584,面向高光谱遥感图像分类的高效协同进化算法研究,2019/09-2021/09,5万元,主持
国家自然科学基金青年基金项目,**,差分演化算法中种群多样性的自主增强技术研究及其在高光谱遥感图像分类中的应用,2014/01-2016/12,25万元,主持
十一五民用航天预研项目,C,基于演化计算的星载电子产品*****子课题演化算法***,2009/10-2011/06,10万元,主持
国家自然科学基金青年基金项目,**,动态环境下基于聚类的自学习多种群算法研究,2013/01-2015/12,26万元,参加(排名第2)
国家自然科学基金青年基金项目,**,动态多策略差分演化算法及其在无线传感器网络能量分配优化中的应用,2013/01-2015/12,25万元,参加(排名第3)
国家自然科学基金青年基金项目,**,基于大规模人群仿真的紧急事件预警与应对策略研究,2012/01-2014/12,21万元,参加(排名第5)
著作成果
专利
论文成果More>>
Ming Yang, Aimin Zhou, Changhe Li, Jing Guan, Xuesong Yan, CCFR2: A more efficient cooperative co-evolutionary framework for large-scale global optimization, Information Sciences, 2020, 512: 64-79 (SCI, T1论文)
Yang, Ming, Mohammad Nabi Omidvar, Li, Changhe, Li, Xiaodong, Cai, Zhihua, Borhan Kazimipour, Yao, Xin, Efficient resource allocation in cooperative co-evolution for large-scale global optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2017, 21(4): 493-505 (SCI, T1论文, 2016年IF=10.629)
Yang, Ming, Li, Changhe, Cai, Zhihua, Guan, Jing, Differential evolution with auto-enhanced population diversity, IEEE Transactions on Cybernetics, 2015, 45(2): 302-315 (SCI, T1论文, 2016年IF=7.384, 2017年高被引论文)
Yang, Ming, Li, Changhe, Guan, Jing, Yan, Xuesong, A supervised-learning p-norm distance metric for hyperspectral remote sensing image classification, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(9): 1432-1436 (SCI, T3论文, 2016年IF=2.761)
Yang, Ming, Guan, Jing, Cai, Zhihua, Li, Changhe, A self-adaptive differential evolutionary algorithm based on population reduction with minimum distance, International Journal of Innovative Computing and Applications, 2014, 6(1): 13-24 (EI, T4论文)
杨鸣, 康立山, 吴燕来. 动态多目标TSP中动态程度和目标冲突程度的度量, 武汉大学学报信息科学版, 2008, 33(2): 216-219 (EI, T4论文)
基本信息Personal Information 副教授 硕士生导师
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学位 : 工学博士学位
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研究领域 当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 研究领域
演化计算:演化计算通过借鉴生物界的自然选择和自然遗传机制,利用杂交、变异和优胜劣汰的选择操作进行群体导向搜索,其是一种通用的问题求解方法,具有自组织、自适应、自学习性和并行性等特点,不受搜索空间限制性条件的约束,也不要求对问题的求解条件作假设约束,因此演化计算在优化领域得到了广泛的应用,是目前求解优化问题的一种具有代表性的方法。
遥感图像分类:遥感图像分类是遥感信息处理的关键技术之一。精准的遥感图像分类结果是开展遥感信息后续分析工作的前提,只有将图像分割成若干个有实际意义的研究对象,才能够实现最终的图像解译工作,因此,遥感图像分类在遥感图像处理过程中占有重要的地位。遥感图像中像素的光谱曲线信息非常丰富,对其进行分类是一个具有挑战性的高维、多峰的大规模实数优化问题。对具有相似光谱特征的地物进行有效的分类至今仍是遥感领域研究的难点和前沿。
基本信息Personal Information 副教授 硕士生导师
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科研项目 当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 科研项目
湖北省自然科学基金面上项目,2019CFB584,面向高光谱遥感图像分类的高效协同进化算法研究,2019/09-2021/09,5万元,主持
国家自然科学基金青年基金项目,**,差分演化算法中种群多样性的自主增强技术研究及其在高光谱遥感图像分类中的应用,2014/01-2016/12,25万元,主持
十一五民用航天预研项目,C,基于演化计算的星载电子产品*****子课题演化算法***,2009/10-2011/06,10万元,主持
国家自然科学基金青年基金项目,**,动态环境下基于聚类的自学习多种群算法研究,2013/01-2015/12,26万元,参加(排名第2)
国家自然科学基金青年基金项目,**,动态多策略差分演化算法及其在无线传感器网络能量分配优化中的应用,2013/01-2015/12,25万元,参加(排名第3)
国家自然科学基金青年基金项目,**,基于大规模人群仿真的紧急事件预警与应对策略研究,2012/01-2014/12,21万元,参加(排名第5)
国家自然科学基金面上项目,**,基于ε占优的正交多目标差分演化算法及其在Kalman滤波器设计中的应用,2011/01-2013/12,33万元,参加(排名第5)
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基本信息Personal Information 副教授 硕士生导师
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著作成果 当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 著作成果
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专利 当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 专利
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论文成果 当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果
[1]Ming Yang, Aimin Zhou, Changhe Li, Jing Guan, Xuesong Yan, CCFR2: A more efficient cooperative co-evolutionary framework for large-scale global optimization, Information Sciences, 2020, 512: 64-79 (SCI, T1论文)
[2]Yang, Ming, Mohammad Nabi Omidvar, Li, Changhe, Li, Xiaodong, Cai, Zhihua, Borhan Kazimipour, Yao, Xin, Efficient resource allocation in cooperative co-evolution for large-scale global optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2017, 21(4): 493-505 (SCI, T1论文, 2016年IF=10.629)
[3]Yang, Ming, Li, Changhe, Cai, Zhihua, Guan, Jing, Differential evolution with auto-enhanced population diversity, IEEE Transactions on Cybernetics, 2015, 45(2): 302-315 (SCI, T1论文, 2016年IF=7.384, 2017年高被引论文)
[4]Yang, Ming, Li, Changhe, Guan, Jing, Yan, Xuesong, A supervised-learning p-norm distance metric for hyperspectral remote sensing image classification, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(9): 1432-1436 (SCI, T3论文, 2016年IF=2.761)
[5]Yang, Ming, Guan, Jing, Cai, Zhihua, Li, Changhe, A self-adaptive differential evolutionary algorithm based on population reduction with minimum distance, International Journal of Innovative Computing and Applications, 2014, 6(1): 13-24 (EI, T4论文)
[6]杨鸣, 康立山, 吴燕来. 动态多目标TSP中动态程度和目标冲突程度的度量, 武汉大学学报信息科学版, 2008, 33(2): 216-219 (EI, T4论文)
[7]Li, Changhe, Trung Thanh Nguyen, Yang, Ming (通讯作者), Mavrovouniotis, Michalis, Yang, Shengxiang, An adaptive multipopulation framework for locating and tracking multiple optima, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2016, 20(4): 590-605 (SCI, T1论文, 2016年IF=10.629)
[8]Li, Changhe, Trung Thanh Nguyen, Yang, Ming (通讯作者), Ming Shengxiang, Zeng, Sanyou, Multi-population methods in unconstrained continuous dynamic environments: The challenges,Information Sciences, 2015, 296: 95-118 (SCI, T1论文, 2016年IF=4.832)
[9]Li, Changhe, Yang, Shengxiang, Yang, Ming (通讯作者), An adaptive multi-swarm optimizer for dynamic optimization problems, Evolutionary Computation, 2014, 22(4): 559-594 (SCI, T2论文, 2016年IF=3.826)
[10]Omidvar, M. N., Yang, Ming, Mei, Yi, Li Xiaodong, Yao Xin, DG2: A faster and more accurate differential grouping for large-scale black-box optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2017, 21(6): 929-942 (SCI, T1论文, 2016年IF=10.629)
[11]Li, Changhe, Trung Thanh Nguyen, Zeng, Sanyou, Yang, Ming, Wu, Min, An open framework for constructing continuous optimization problems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(6): 2316-2330 (SCI, T1论文, 2016年IF=7.384)
[12]Yang, Ming, Guan, Jing, Li, Changhe, Differential evolution with auto-enhanced population diversity: The experiments on the CEC’2016 competition, IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2016, Vancouver, Canada, 2016 (EI)
[13]Yang, Ming, Guan, Jing, Cai, Zhihua, Li, Changhe, A dimensional-level adaptive differential evolutionary algorithm for continuous optimization, Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2014, Vancouver, BC, Canada, 2014 (EI)
[14]Yang, Ming, Cai, Zhihua, Li, Changhe, Guan, Jing, An improved JADE algorithm for global optimization, IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2014, Beijing, China, 2014 (EI)
[15]Yang, Ming, Guan, Jing, Cai, Zhihua, Li, Changhe, Differential evolution based on population reduction with minimum distance, International Conference on Advanced Computational Intelligence, ICACI 2013, Hangzhou, China, 2013 (EI)
[16]Yang, Ming, Cai, Zhihua, Li, Changhe, Guan, Jing, An improved adaptive differential evolution algorithm with population adaptation, Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2013, Amsterdam, The Netherlands, 2013 (EI)
[17]Yang, Ming, Cai, Zhihua, Guan, Jing, Gong, Wenyin, Differential evolution with improved population reduction, Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2011, Dublin, Ireland, 2011 (EI)
[18]Yang, Ming, Guan, Jing, Cai, Zhihua, Wang, Lu, Self-adapting differential evolution algorithm with chaos random for global numerical optimization, International Symposium on Intelligence Computation and Applications, ISICA 2010, Wuhan, China, 2010 (EI)
[19]Yang, Ming, Guan, Jing, Dynamic clonal and chaos-mutation evolutionary algorithm for function optimization, International Symposium on Intelligence Computation and Applications, ISICA 2008, Wuhan, China, 2008 (EI)
[20]Yang, Ming, Kang, Lishan, Guan, Jing, Multi-algorithm co-evolution strategy for dynamic multi-objective TSP, IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2008, Hong Kong, China, 2008
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