刘贵松


人工智能系


教授、博士生导师


学院院长


Email：gliu@swufe.edu.cn


n 教授简介
刘贵松，博士，教授，博士生导师，山东临沂人。教育部大学计算机教学指导委员会委员、中国工程教育专业认证专家、教育部学位中心通讯评议专家。四川省发展改革委、科技厅、经信厅、交通厅等部门项目评审专家，内江市、泸州市智慧城市建设专家组成员。
发表科研论文70余篇，包括《IEEE Trans. Cybernetcis》、《Neural Networks》等国际期刊SCI/EI检索60余篇。参编出版教材2部、神经网络专著1部。2015德国洪堡大学访问****，主持国家和省部等科研项目十余项；教育部专业综合改革项目4项；申请国家发明专利26项（授权19项），获得软件著作权4项、科技成果鉴定2项。目前为IEEE TNNLS和TCYB、IoT Journal、Neurocomputing、Neural Compt. Appl.、电子学报、计算机学报等期刊长期审稿人。获首届西南地区大学出版社优秀图书奖(2009)、四川省科技进步二等奖2项(2007、2017) 、四川省教学成果一等奖（2013）、国家教学成果二等奖（2014）。


n 研究方向

1.类脑计算、神经网络
2.机器学习、数据挖掘
3.行业大数据分析与利用
4.模式识别与智能系统
备注：
近期关注行业人工智能、大数据分析、工业互联网等基础理论研究及产业化应用；
欢迎具有计算机、自动化、数学等理工背景的同学报考攻读科研团队的博士和硕士


n 个人经历
1991-1995：西安交通大学，工学学士
1997-2000：电子科技大学，工学硕士
2003-2007：电子科技大学，工学博士
2000-2021：电子科技大学，计算机科学与工程学院，讲师/副教授/教授/博导
2019-2021：电子科技大学，中山学院计算机学院，院长，教授，博导
2021至今 ：西南财经大学，经济信息工程学院，院长，教授，博导


n 科研项目
近五年部分科研项目：

1.泛家居制造工业互联网标识解析二级节点建设项目，广东通信管理局，200万
2.XXX研究与示范，科技部，重点研发计划（课题），392万
3.智慧交通关键技术创新与应用，四川省科技厅重大民生项目，105万
4.基于网络切片的5G物联网超低时延传输关键技术研究，自然基金，69万
5.大数据管理与分析系统研发，成都市产业集群项目，42万
6.知识产权大数据服务平台及示范应用，四川省科技计划项目，40万
7.大数据驱动的医疗健康决策体系研究与应用示范（援疆），四川省科技厅，30万
8.行业大数据分析产品研发，中电科软信，500万
9.手机数据安全消除技术成果转化，四川省产学研，40万
10.基于大数据的未知威胁检测及主机运行状态安全预警技术研究，中电，23万
11.大数据感知、处理与服务的应用研究，四川省科技厅，30万
12.医疗保险大数据平台建设及关键技术研究（重大前沿），四川省科技厅，50万
13.Spiking神经网络学习算法研究，国家自然科学基金，82万
14.自然语言处理相关算法项目，清华紫光，92万
15.AI智慧教育产业研发联合实验室，创智互联，300万
16.宜宾市建设区域性数字经济中心分析研究，宜宾市，10万


n 发表文章

近三年部分论文：
1.Revised reinforcement learning based on anchor graph hashing for autonomous cell activation in cloud-RANs. Future Gener. Comput. Syst. 104: 60-73 (2020)
2.Resource slicing and customization in RAN with dueling deep Q-Network. J. Netw. Comput. Appl. 157: 102573 (2020)
3.End-to-end CNN-based dueling deep Q-Network for autonomous cell activation in Cloud-RANs. J. Netw. Comput. Appl. 169: 102757 (2020)
4.Autonomous cell activation for energy saving in cloud-RANs based on dueling deep Q-network. Knowl. Based Syst. 192: 105347 (2020)
5.An end-to-end functional spiking model for sequential feature learning. Knowl. Based Syst. 195: 105643 (2020)
6.Direction-sensitive relation extraction using Bi-SDP attention model. Knowl. Based Syst. 198: 105928 (2020)
7.Efficient dynamic domain adaptation on deep CNN. Multim. Tools Appl. 79(45-46): 33853-33873 (2020)
8.A neural-network-based framework for cigarette laser code identification. Neural Comput. Appl. 32(15): 11597-11606 (2020)
9.Autonomous Resource Slicing for Virtualized Vehicular Networks With D2D Communications Based on Deep Reinforcement Learning. IEEE Syst. J. 14(4): 4694-4705 (2020)
10.Enforcing Affinity Feature Learning through Self-attention for Person Re-identification. ACM Trans. Multim. Comput. Commun. Appl. 16(1): 16:1-16:22 (2020)
11.Multi-source sequential knowledge regression by using transfer RNN units. Neural Networks 119: 151-161 (2019)
12.Sparse Label Smoothing Regularization for Person Re-Identification. IEEE Access 7: 27899-27910 (2019)
13.Autonomous Cache Resource Slicing and Content Placement at Virtualized Mobile Edge Network. IEEE Access 7: 84727-84743 (2019)
14.View-Invariant and Similarity Learning for Robust Person Re-Identification. IEEE Access 7: 185486-185495 (2019)
15.Delay-aware content distribution via cell clustering and content placement for multiple tenants. J. Netw. Comput. Appl. 137: 112-126 (2019)
16.Autonomous Resource Provisioning and Resource Customization for Mixed Traffics in Virtualized Radio Access Network. IEEE Syst. J. 13(3): 2454-2465 (2019)
17.The maximum points-based supervised learning rule for spiking neural networks. Soft Comput. 23(20): 10187-10198 (2019)
18.Deep Residual Network with Self Attention Improves Person Re-Identification Accuracy. ICMLC 2019: 380-385
19.Median local ternary patterns optimized with rotation-invariant uniform-three mapping for noisy texture classification. Pattern Recognit. 79: 387-401 (2018)
20.Training-Based Gradient LBP Feature Models for Multiresolution Texture Classification. IEEE Trans. Cybern. 48(9): 2683-2696 (2018)