删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

湖南工商大学导师教师师资介绍简介-【电子信息】董莉博士

本站小编 Free考研考试/2021-09-04

　 姓名： 董莉
姓 名：董莉
所属学科：计算机科学，电子信息工程
职称：校聘副教授
职务：系主任
E-mail:**@qq.com
研究领域：
本人主要从事人工智能技术的工程优化与应用研究，有稳定的科研团队，欢迎相关专业的同学报考本人的研究生，目前团队主要从事以下方向的研究：
[1] 人工智能在5G、6G中的应用，尤其是深度学习和强化学习在无人机、无人车的协同组网中的应用；
[2] 人工智能在CT成像领域中的应用，尤其是在CT图像的智能解释及目标识别领域的应用；
[3] 人工智能在自然语言处理中的应用，尤其是在对话机器人、文本生成和情感分析中的应用；
[4] 基于人工智能的硬件产品设计，包括智能的无人机和无人车、智能物联网网关的设计。
掌握的外国语：英语
来校时间：2018.9
教育背景（从大学开始填，最高学位及专业必须填写清楚）：
2000.9-2004.7，湖南师范大学，电子信息工程，工学学士
2004.9-2007.7，湖南师范大学，电路与系统，工学硕士
2013.9-2018.5，中南大学，地球探测与信息技术，工学博士
工作经历：
2018.9-今，湖南工商大学
社会兼职：
主要课题（用“1、2、3……”排序）：
[1]主持国家自然科学基金项目，2020-2022。
[2]主持湖南省自然科学基金项目，2020-2022。
主要论文（用“1、2、3……”排序）：
[1]Dong L, Li D, Jiang F.A two-stage CO-PSO minimum structure inversion using CUDA for extracting IP information from MT data[J].Journal of Central South University, 2018, 25(5): 1195-1212. Doi: 10.1007/s11771-018-3818-4
[2]Dong L, Li D Q, Jiang F B.2017.A new method based on improved SFLA for IP information extraction from CSAMT signal.Chinese J. Geophys. (in Chinese),60(8): 3264-3277, Doi:10.6038/cjg**.
[3]Jiang F,Dong L, Dai Q, et al.Using wavelet packet denoising and ANFIS networks based on COSFLA optimization for electrical resistivity imaging inversion [J].Fuzzy Sets and Systems,2018, 337:93-112. Doi:10.1016/j.fss.2017.07.009. (通信作者，2017年IF: 2.675, 中科院1区)
[4] Jiang, F.,Dong L., Dai Q., Electrical resistivity imaging inversion: An ISFLA trained kernel principal component wavelet neural network approach [J].Neural Networks,2018, 104: 114-123 Doi: 10.1016/j.neunet.2018.04.012. (通信作者，2017年IF: 7.197中科院1区).
[5] Jiang, F.,Dong L., Dai Q., Electrical resistivity imaging inversion based on a hybrid CCSFLA-MSVR method[J]. Neural Processing Letters, 2020, 51(3): 2871-2890. Doi: 10.1007/s11063-020-10229-4 (通信作者，IF:2.591 中科院3区)
[6] Jiang, F.,Dong L., Dai Q., Designing a mixed multi-layer wavelet neural network for solving ERI inversion problem with massive amounts of data: A hybrid STGWO-GD learning approach [J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2020,5,1-12 DOI: 10.1109/TCYB.2020.** (通信作者，IF:10.387中科院1区)
[7] F. Jiang, K. Wang,L. Dong, C. Pan, W. Xu and K. Yang, "Deep-Learning-Based Joint Resource Scheduling Algorithms for Hybrid MEC Networks," inIEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 7, pp. 6252-6265, July 2020, doi: 10.1109/JIOT.2019.**. (IF: 9.515中科院1区)
[8] Feibo Jiang;Kezhi Wang;Li Dong;Cunhua Pan;Kun Yang. Stacked Auto Encoder Based Deep Reinforcement Learning for Online Resource Scheduling in Large-Scale MEC Networks [J].IEEE Internet of Things Journal, 2020. Doi:10.1109/JIOT.2020.**(通信作者，IF: 9.515中科院1区)
[9] Feibo Jiang;Kezhi Wang;Li Dong; C. Pan; W. Xu and K. Yang. AI Driven Heterogeneous MEC System with UAV Assistance for Dynamic Environment - Challenges and Solutions [J]. IEEE network, 2020 (通信作者，IF: 8.808中科院1区)


相关话题/博士 湖南工商大学

Free考研考试FreeKaoYan.Com
欢迎来到Free考研考试，"为实现人生的Free而奋斗"

© 2020 FreeKaoYan! . All rights reserved.