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江铭炎
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教授博士生导师硕士生导师性别:男
毕业院校:山东大学
学历:博士研究生毕业
学位:博士
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所在单位:信息科学与工程学院
入职时间:1987-07-01
办公地点:山东省青岛市即墨区滨海路72号,山东大学信息科学与工程学院N5楼321室。 邮箱:jiangmingyan@sdu.edu.cn
电子邮箱:jiangmingyan@sdu.edu.cn
其他联系方式Other Contact Information
通讯/办公地址 : 山东省青岛市即墨区滨海路72号,山东大学信息科学与工程学院办公室电话 : **
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个人简介Personal Profile
江铭炎, 男, 工学博士, 教授, 博士生导师。1987年山东大学无线电电子学系获得无线电电子学理学学士学位,1992年山东大学电子工程系获得智能测量与控制理学硕士学位,2005年山东大学信息科学与工程学院获得通信与信息系统工学博士学位,2007年西班牙 (CTTC) 通信信号与系统出站博士后。现主要从事信号与智能信息处理的科研和教学工作。山东省"信号与信息处理"重点学科学术带头人,担任国内多个专业学术杂志《电子学报》、《通信学报》、《计算机学报》、《软件学报》、《自动化学报》、《系统工程与电子技术》等、IEEE/ACM/SPRINGER等国际专业学术期刊及国际学术会议审稿人,五个专业期刊的编委和客座编辑。教育部、科技部项目评审专家,国家及山东省、浙江省、广东省和河南省项目奖励评审专家。
在国内外核心期刊和重要国际学术会议发表论文220余篇,著作5部。主持国家自然科学基金一项、山东省自然科学基金三项,参与国家、省部级及企业项目多项。
教育经历Education Background 工作经历Work Experience
2002.92005.12
山东大学通信与信息系统博士1989.91991.6
山东大学无线电子学硕士1983.91987.7
山东大学电子学学士 1987.8至今
山东大学2014.1至今
中国虹计划协同创新中心常务副主任2008.12013.12
山东大学信息科学与工程学院副院长2003.12007.12
山东大学通信技术研究所所长2007.1至今
山东大学信息科学与工程学院教授、博士生导师1999.12006.1
山东大学信息科学与工程学院副教授1993.11998.12
山东大学信息科学与工程学院讲师1988.11991.12
山东大学信息科学与工程学院助教研究方向Research Focus 社会兼职Social Affiliations
主要研究方向:信号与图像处理,通信理论及5G中的关键技术,智能生物信息处理,神经网络,模式识别,智能优化算法,物联网与云计算,大数据处理。
山东省"信号与信息处理"重点学科学术带头人。
担任国内多个专业学术杂志《电子学报》、《通信学报》、《计算机学报》、《软件学报》、《自动化学报》、《系统工程与电子技术》等、IEEE/ACM/SPRINGER等国际专业学术期刊及国际学术会议审稿人,五个专业期刊的编委和客座编辑。
教育部、科技部项目评审专家;国家及山东省、浙江省、广东省和河南省项目奖励评审专家。版权所有?山东大学 地址:中国山东省济南市山大南路27号 邮编:250100
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研究领域
信号与图像处理,通信理论及5G中的关键技术,智能生物信息处理,神经网络,模式识别,智能优化算法,物联网与云计算,大数据处理。
论文成果More>>
江铭炎.A comparison of Adaptive Boosting algorithms for the respiratory signal prediction.2020.江铭炎.Non-Parametric Learning-based Depth from a Single Image in the Fourier Domain.2020.江铭炎.Multi-layer CNN Features Fusion and Classifier Optimization for Face Recognition.2020.江铭炎.Fuzzy-Based Lion Pride Optimization for Grayscale Image Segmentation.2020.江铭炎.Deep Product Quantization for Large-Scale Image Retrieval.2020.江铭炎.Supervised learning of enhancing convolutional hash for image retrieval.The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications,2020.
专利More>>
一种网络文件的动态副本存储方法一种集群存储容量的实时监控方法一种多线性大间距的特征提取方法税控燃油机智能控制装置税控燃油加油机脉冲计数方法一种对行走状态变化具有鲁棒性的步态识别方法
著作成果
人工鱼群算法及其应用《人工蜂群算法及其应用》
科研项目More>>
面向机床制造领域的新型自适应生产系统关键技术研发及应用示范-2, 2019/11/01-2021/12/31CM-OSS2.0融合网管关键技术研究与实现, 2013/09/01-2014/12/31认知协同通信中联合预编码和功率分配研究, 2011/07/01-2014/07/01室内场景高频段无线信道测量、参数估计、建模与评估研究, 2017/08/17-2021/12/315G移动通信能效、频效和干扰消除合作研究, 2015/04/01-2018/03/31农业信息化关键技术应用--农村信息化终端系统研究, 2009/06/01-2011/12/31
科研团队
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研究领域
当前位置:中文主页>>科学研究>>研究领域信号与图像处理,通信理论及5G中的关键技术,智能生物信息处理,神经网络,模式识别,智能优化算法,物联网与云计算,大数据处理。
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论文成果
当前位置:中文主页>>科学研究>>论文成果[1]江铭炎.A comparison of Adaptive Boosting algorithms for the respiratory signal prediction. 2019.[2]江铭炎.Non-Parametric Learning-based Depth from a Single Image in the Fourier Domain. 2018.[3]江铭炎.Multi-layer CNN Features Fusion and Classifier Optimization for Face Recognition. 2018.[4]江铭炎.Fuzzy-Based Lion Pride Optimization for Grayscale Image Segmentation. 2018.[5]江铭炎.Deep Product Quantization for Large-Scale Image Retrieval. 2019.[6]江铭炎.Supervised learning of enhancing convolutional hash for image retrieval.The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 2019.[7]江铭炎.Fuzzy Wavelet Network with Feature Fusion and LM Algorithm for Facial Emotion Recognition. 2018.[8]江铭炎.Discriminant Collaborative Representation based on Classification. 2018.[9]江铭炎.Automatic Depth Prediction from 2D Videos Based on Non-parametric Learning and Bi-directional Depth Propagation.3D Research, 2018.[10]江铭炎.Respiratory Signal Prediction Based On Multi-Layer Perceptron Neural Network Using Adjustable Training Samples.Medical Physics, 45, 2016.[11]江铭炎.基于流形的局部加权协从表示人脸识别.《计算机应用研究》, 33, 2016.[12]江铭炎.Contourlet变换域的稀疏表示分类方法.内蒙古师范大学学报, 45,89, 2016.[13]江铭炎.Inferring gene regulatory networks using a time-delayed mass action model.Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2018.[14]江铭炎.Respiratory Signal Prediction Based on Adaptive Boosting and Multilayer Perceptron Neural Network.International Journal of Radiation Oncology Biology Physics, 45, 2016.[15]江铭炎.Tensor Locality Preserving Sparse Projection for Image Feature Extraction.Neural Processing Letters, 2018.[16]江铭炎.Kernel Locality Preserving Low-Rank Representation.Journal of Information Science & Engineering, 2016.[17]江铭炎.An improved possibilistic fuzzy entropy clustering based on artificial bee algorithm.AIIE2016, 2016.[18]江铭炎.A novel level set model with automated initialization and controlling parameters for medical image segmentation.Computerized Medical Imaging and Graphics, 2016.[19]江铭炎.Effect of machine learning methods on predicting NSCLC overall survival time based on Radiomics analysis.Radiation Oncology, 2018.[20]江铭炎and单婷婷.Fisher discriminative coupled dictionaries learning.Neural Processing Letters, 2019.共84条1/5 首页上页下页尾页页
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专利
当前位置:中文主页>>科学研究>>专利一种网络文件的动态副本存储方法一种集群存储容量的实时监控方法一种多线性大间距的特征提取方法税控燃油机智能控制装置税控燃油加油机脉冲计数方法一种对行走状态变化具有鲁棒性的步态识别方法一种耦合步态特征的低分辨率人脸识别方法一种基于粒子滤波器和神经网络的双选择性信道跟踪方法一种基于场景分类和几何标注的单视点视频深度获取方法一种MIMO-OFDM双选择性信道的跟踪方法基于 Linux 并行计算平台的动态负载均衡方法基于样本推荐标注的动态机器学习建模方法基于计算机机群的并行人工蜂群算法求解复杂函数最值的方法基于活跃用户的微博数据挖掘方法一种基于oracle数据库的自动性能识别调优系统一种基于云存储的BLOG系统运行方法基于二进制粒子群优化算法的混沌序列预测方法一种制造业发货量的最优加权组合预测方法一种基于高斯核混合人工蜂群算法的归一化可能性模糊熵聚类方法一种解决图像超分辨率重建中的相似度保留问题的稀疏编码方法一种深度信息分层编码的步态周期检测方法基于全局信息的人工鱼群算法税控燃油机智能控制装置税控燃油加油机脉冲计数方法一种深度信息分层编码的步态周期检测方法一种多线性大间距的特征提取方法用Hopfield 神经网络对无线传感器网络分簇的方法税控燃油机智能控制装置基于全局信息的人工鱼群算法共29条1/1 首页上页下页尾页
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著作成果
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科研项目
当前位置:中文主页>>科学研究>>科研项目面向机床制造领域的新型自适应生产系统关键技术研发及应用示范-2,2019/11/01,2021/12/31,CM-OSS2.0融合网管关键技术研究与实现,2013/09/01,2014/12/31,认知协同通信中联合预编码和功率分配研究,2011/07/01,2014/07/01,室内场景高频段无线信道测量、参数估计、建模与评估研究,2017/08/17,2021/12/31,5G移动通信能效、频效和干扰消除合作研究,2015/04/01,2018/03/31,农业信息化关键技术应用--农村信息化终端系统研究,2009/06/01,2011/12/31,突发公共事件指挥调度平台中的宽带无线接入系统研究,2007/01/01,2009/12/30,税控燃油加油机控制器专用集成电路(ASIC)实现,2004/12/01,2006/12/30,先进的信道编码及高速信息传输新技术研究,2005/01/01,2007/12/30,认知无线电系统中功率控制算法的研究,2010/01/01,2012/12/31,基于窄脉冲的高效认知超宽带无线通信系统研究,2009/07/01,2011/12/31,多源人体生物特征图像分割及匹配的研究与实现,2014/12/01,2017/12/31,云服务器平台研发与实现,2010/01/01,2012/12/31,数字隐藏信息防伪检测识别系统,2011/01/01,2011/12/31,多用户MIMO系统下行链路资源调度与传输技术研究与实现,2010/11/01,2013/11/01,复杂通信信道盲估计算法的研究与实现,2006/12/01,2009/12/31,基于MIMO-OFDM系统的链路自适应理论研究,2007/01/01,2009/12/31,共17条1/1 首页上页下页尾页