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南昌航空大学导师教师师资介绍简介-陈昊

本站小编 Free考研考试/2021-05-05


陈昊
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基本信息
姓名:陈昊
性别:
在岗性质:
最高学位:
专业技术职务:副教授

毕业学校:南京航空航天大学
行政职务:系副主任
所在院校:
联系电话:**
电子邮箱:chenhaoshl@nchu.edu.cn



相册


研究方向

工作经历

教育经历
南昌航空大学,信息工程学院,讲师教育经历:2007/9 - 2011/6,南京航空航天大学,测试技术剂量及仪器,博士2004/9 - 2007/7,南昌航空大学,控制理论与控制工程,硕士2000/9 - 2004/7,青岛大学,自动化,学士工作经历2013/11 -至今,南昌航空大学,信息工程学院,讲师2011/10-2013/10,江西省测试技术与控制工程研究中心,博士后
科研项目
1.面向知识发现的协同进化算法及在镍基高温合金组织结构超声评价中的应用(**),国家自然科学基金,未结题,主持,42万2.面向自治的协同进化算法(**),国家自然科学基金,已结题,主持。3.进化算法中问题相似性分析与知识提取策略研究,江西省教育厅科技项目,已结题,主持。4.术中智能3D内窥镜摄像系统研究(20161BBG70047),江西省科技厅社发领域科技项目,已结题,主持。5.复杂微观结构的超声——内耗检测技术研究,无损检测技术教育部重点实验室开放基金,已结题,主持。6.动态环境下协同进化算法研究,江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金,已结题,主持。7.面向自治的协同进化算法的研究,南昌航空大学博士后基金,已结题,主持。8.动态环境下协同进化算法研究,江西省省人保厅博士后基金,已结题,主持。9.汽车零部件多维视觉检测技术研究,横向课题,已结题,主持。10.基于项目驱动模式与导师集群指导的本硕协同式创新团队构建与研究(JXJG-16-8-23),江西省高等学校教学改革研究课题,已结题,主持。
荣誉奖项

社会兼职

备注
1.Chen H, Yang L, Li L, et al. An efficient cervical disease diagnosis approach using segmented images and cytology reporting[J]. Cognitive Systems Research, 2019, 58:265-277.2.Li L, Yang L, Chen H, et al. Multi-objective evolutionary algorithms applied to non-intrusive load monitoring[J]. Electric Power Systems Research, 2019, 177: 105961. (通讯作者)3.Chen X, Wu G, Chen H, Zhou Zh. A multi-parameter ultrasonic evaluation of mean grain size using optimization[J]. NDT and E International, 2019,106:10-17. (通讯作者)4.黎明, 黄珊, 陈昊, 等. 基于类圆映射的高维多目标可视化方法[J]. 电子学报, 2019, 47(6): 1185-1193.(通讯作者)5.黎明, 段茹茹, 陈昊, 等.基于IGD+ S 指标的高维多目标进化算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(9): 800-810. (通讯作者)6.黄珊, 黎明, 陈昊, 等. 基于维度扩展和重排的类圆映射可视化聚类方法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(4): 326-335. (通讯作者)7.刁福林, 陈昊, 李延丰, 陈曦, 杨立余. 高温合金的晶界提取及特征定量表征方法[J]. 失效分析与预防, 2019, 14(1): 23-29. (通讯作者)8.董金龙, 陈昊, 陈曦, 邬冠华. 高温合金晶粒尺寸的超声评价方法及检测装置[J]. 失效分析与预防, 2019, 14(3): 147-152. (通讯作者)9.陈昊, 许春蕾(学), 黎明, 张聪炫. 基于动态区域划分的多种群进化算法[J]. 应用科学学报, 2019, 37(1): 126-136.10.陈昊, 董金龙(学), 陈曦, 邬冠华, 周正干. GH4169 晶粒尺寸的多参数超声评价方法[J].机械工程学报, 2018, 54(24): 18-26.11.董金龙(学), 陈昊, 陈曦, 邬冠华, 周正干. 面向映射单调性的TC4 初生α相晶粒尺寸超声评价方法[J].航空学报, 2018, 39(12): 422360-1:14. (通讯作者)12.陈昊, 张奔(学), 黎明, 张聪炫. 基于图像光流的轴承滚子表面缺陷检测[J]. 仪器仪表学报, 2018, 39(6): 198-206.



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