姓名：梁苗苗
性别： 女
学位/职称：工学博士/讲师
出生年月： 1985.08.22
学科专业： 计算机科学与技术、电子信息（计算机技术）
电子邮箱：liangmiaom@gmail.com
讲授课程：
本科生课程： 研究生课程： 遗传算法、泛函分析
研究方向：模式识别、机器学习、高光谱遥感影像处理
出版著作及代表性论文：
Licheng Jiao, Miaomiao Liang*, Huan Chen, Shuyuan Yang, Hongying Liu, and Xianghai Cao. Deep fully convolutional network-based spatial distribution prediction for hyperspectral image classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（TGRS）, 2017, 55(10): 5585-5599.（中科院一区，Top，IF： 5.630)
Miaomiao Liang, Licheng Jiao, Shuyuan Yang, Fang Liu, Biao Hou, Huan Chen.Deep multiscale spectral-spatial feature fusion for hyperspectral images classification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and RemoteSensing(JSTARS), 2018, 11(8): 2911-2924.（中科院二区，IF：3.392）
Miaomiao Liang, Licheng Jiao, and Zhe Meng. A Superpixel-Based Relational Auto-Encoder for Feature Extraction of Hyperspectral Images[J]. Remote Sensing, 2019, 11(20): 2454.（中科院二区，IF：4.118）
Miaomiao Liang, Licheng Jiao, and Chundong Xu*. Deep Feature-Based Multitask Joint Sparse Representation for Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL), 2019,Accept（中科院二区，IF：3.534）
Huan Chen, Licheng Jiao, Miaomiao Liang, Fang Liu, Shuyuan Yang, Biao Hou. Fast unsupervised deep fusion network for change detection of multitemporal SAR images [J]. Neurocomputing, 2019, 332: 56-70.（中科院二区，IF：4.072）
Zhe Meng, Lingling Li, Xu Tang, Zhixi Feng, Licheng Jiao, Miaomiao Liang. Multipath Residual Network for Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing, 2019, 11(16): 1896.（中科院二区，IF：4.118）
Zhe Meng, Lingling Li, Licheng Jiao, Zhixi Feng, Xu Tang, Miaomiao Liang. Fully Dense Multiscale Fusion Network for Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing , 2019.11(22): 2718.（中科院二区，IF：4.118）
董安国, 梁苗苗*. 基于灰度相关性的裂缝检测算法[J]. 计算机应用研究 , 2013, 32(10): 3121-3123.
董安国, 王丹丹, 梁苗苗, 薛方. 基于块运动矢量分析的运动目标提取[J]. 长安大学学报（自然科学版）, 2016, 36(1): 98-104.
董安国, 李佳逊, 张蓓, 梁苗苗. 基于谱聚类和稀疏表示的高光谱图像分类算法[J]. 光学学报, 2017, 37(8):363-370.
董安国, 张倩, 刘洪超, 梁苗苗. 基于TSNE和多尺度稀疏自编码的高光谱图像分类[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 177-182.
董安国, 刘洪超, 张倩, 梁苗苗. 基于自动编码机的高光谱遥感图像分类[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(19):192801-01—192801-10.
主持参与课题及经费：
已结题：
正承担：
国家自然科学基金青年科学基金项目，**，基于多模态深层交互编码的小样本高光谱遥感影像分类方法研究，2020/01-2022/12，25万元，在研，主持
江西理工大学博士科研基金，jxxjbs19006，基于多尺度几何稀疏编码的遥感图像特征学习，11万，在研，主持