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湖北大学数学与统计学学院导师教师师资介绍简介-彭江涛

本站小编 Free考研考试/2021-07-30


姓名:彭江涛
出生年月:1982年11月
学位:博士
职称:教授
研究方向:机器学习和图像处理
联系方式:pengjt1982@126.com
教育背景:
2008.09–2011.06 中国科学院自动化研究所 模式识别与智能系统博士
2005.09–2008.07 湖北大学 应用数学硕士
2001.09–2005.07 湖北大学 信息与计算科学本科


工作经历:
2019.07–至今 湖北大学数学与统计学学院教授
2015.07–2019.07 湖北大学数学与统计学学院副教授
2017.09–2018.09 密西西比州立大学 访问****
2015.07–2015.09 澳门大学科技学院访问****
2014.07–2015.07 湖北大学数学与统计学学院讲师
2013.08–2014.08 澳门大学科技学院访问****
2012.10–2014.10 湖北大学数学博士后科研流动站博士后


教学情况:
担任本科生《高等数学》、《数学软件与应用》、《数字图像处理》、《数学建模》等课程的教学工作;担任研究生《模式识别》、《机器学习》、《数字图像处理》等课程的教学工作。
发表论文:
[1]Jiangtao Peng, Luoqing Li, Yuan Yan Tang, “Maximum likelihood estimation based joint sparse representation for the classification of hyperspectral remote sensing images,” IEEE Transactions onNeural Networks and Learning Systems, vol. 30, no. 6, pp. 1790–1802, 2019.
[2]Jiangtao Peng, Weiwei Sun, Qian Du, “Self-paced joint sparse representation for the classification of hyperspectral images,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, no. 2, pp. 1183–1194, 2019.
[3]Jiangtao Peng, Xue Jiang, Na Chen, Huijing Fu, “Local adaptive joint sparse representation for hyperspectral image classification,” Neurocomputing, vol. 334, pp. 239–248, 2019.
[4]Jiangtao Peng, Weiwei Sun, Li Ma, Qian Du, “Discriminative transfer joint matching for domain adaptation in hyperspectral image Classification,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 16, no. 6, pp. 972–976, 2019.
[5] Li Wang,Jiangtao Peng*, Weiwei Sun, “Spatial–Spectral squeeze-and-excitation residual network for hyperspectral image classification,” Remote Sensing, vol. 11, no. 7, pp. 884, 2019.
[6]Jiangtao Peng*, Qian Du, “Robust Joint Sparse Representation based on maximum correntropy criterion for hyperspectral image classification,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55, no. 12, pp. 7152–7164, 2017.
[7]Jiangtao Peng*, Hong Chen, Yicong Zhou, Luoqing Li, “Ideal regularized composite kernel for hyperspectral image classification,”IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 10, no. 4, pp. 1563–1574, 2017.
[8]Jiangtao Peng, Yicong Zhou, C.L. Philip Chen, “Region-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 53, no. 9, pp. 4810–4824, 2015.
[9] Yicong Zhou,Jiangtao Peng*, C.L. Philip Chen, “Dimension reduction using spatial and spectral regularized local discriminant embedding for hyperspectral image classification,” IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, vol. 53, no. 2, pp. 1082–1095, 2015.
[10] Yicong Zhou,Jiangtao Peng*, C.L. Philip Chen, “Extreme learning machine with composite kernels for hyperspectral image classification,” IEEE Journal of Selected Topic in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 8, no. 6, pp. 2351–2360, 2015.
主持项目:
[1]高光谱遥感图像的鲁棒核空间联合稀疏表示研究
 国家自然科学基金面上项目,2019,01–2022,12
[2]面向光谱-空间特征集合的高光谱遥感影像度量学习与分类研究
 国家自然科学基金青年项目,2016,01–2018,12
[3]融合空谱信息的高光谱遥感图像分类方法
 湖北省自然科学基金青年项目,2015,01–2016,12


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