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常州大学信息科学与工程学院导师教师师资介绍简介-顾晓清副高职称
本站小编 Free考研考试/2021-04-03
顾晓清 副高职称
部门: 计算机公共教学部
办公地址:
E-MAIL:
办公电话:
教育经历
工作履历
学术兼职
担任“江苏省JSAI人工智能基础与应用专业委员会”常务委员和“江苏省JSAI学会智能感知技术与应用会”委员
研究领域
人工智能,模式识别
教学工作
科研项目
近年来主持国家自然科学基金项目1项、江苏省自然科学基金项目1项和江苏省教育科学“十三五”规划课题1项
奖励与荣誉
学术成果
主要论著:
1. Gu X Q, Chung F L, Wang S T. Bayesian Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier. IEEE Transactions on Fuzzy System, 2017, 25(6): 1655-1671.
2. Gu X Q, Wang S T. Bayesian Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model and its joint learning of structure identification and parameter estimation. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 14(12):5327-5337.
3. Gu X Q, Chung F L, Wang S T. Fast convex-hull vector machine for training on large-scale ncRNA data classification tasks. Knowledge-Based Systems, 2018, 151(6): 149-164.
4. Ni T G, Gu X Q(通讯作者), Wang J, Zheng Y H, Wang H Y, Scalable transfer support vector machine with group probabilities, Neurocomputing, 2018, 273(1): 570-582.
5. Gu X Q, Chung F L, Ishibuchi H, Wang S T. Imbalanced TSK fuzzy classifier by cross-class bayesian fuzzy clustering and imbalance learning. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2017, 47(8): 2005-2020.
6. Jiang Y Z, Gu X Q (通讯作者), Wu D R, A novel negative-transfer-resistant fuzzy clustering model with a shared cross-domain transfer latent space and its application to brain CT image segmentation, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020, DOI:10.1109/TCBB.2019.**.
7. Ni T G, Gu X Q (通讯作者), Zhang C.Multi-task deep metric learning with boundary discriminative information for cross-age face verification.Journal of Grid Computing(2020). DOI:10.1007/s10723-019-09495-x.
8. 顾晓清, 倪彤光, 张聪, 戴臣超, 王洪元, 结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统, 自动化学报(2019)DOI:10.16383/j.aas.c180298.
9. Gu X Q), Ni T G, Wang Wet al. Cross-domain transfer person re-identification via topology properties preserved local fisher discriminant analysis. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing (2020). DOI:10.1007/s12652-019-01665-9
10. Gu X Q, ChungF, WangS. Extreme vector machine for fast training on large data.Int. J. Mach. Learn. & Cyber.11,33-53, 2020.
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