陈俊英
姓名： 陈俊英
职称： 副教授
电子邮箱： vcjy@163.com
办公电话：
研究方向： 计算机视觉、机器学习、智能检测
类型： 本校

招生专业
院系名称： 信息与控制工程学院
招生类别： 硕士
专业名称： 检测技术与自动化装置
类型： 全日制

院系名称： 信息与控制工程学院
招生类别： 硕士
专业名称： 模式识别与智能系统
类型： 全日制

院系名称： 信息与控制工程学院
招生类别： 硕士
专业名称： 控制工程
类型： 全日制



教育背景
教育背景：
（1）2004/03-2010/03，西安交通大学，电子与信息工程学院计算机科学与技术系，博士
（2）2001/09-2004/03，西安交通大学，电子与信息工程学院控制理论与控制工程研究所，硕士，
（3）1997/09-2001/07,西安建筑科技大学,电气自动化专业,本科




工作经历
工作经历： （1）2014.12-至今：西安建筑科技大学 信息与控制工程学院 测控技术与仪器专业 副教授
（2）2010.06-2014.11：西安建筑科技大学 信息与控制工程学院 测控技术与仪器专业 讲师


主要荣誉/获奖情况
主要荣誉/获奖情况： （1）荣获2017年陕西省第十届自动化专业本科优秀毕业设计指导教师
（2）荣获2011年陕西省第四届自动化专业本科优秀毕业设计指导教师



学术成果/科研项目
学术成果/科研项目： （1）多特征协同语义标注的三维模型检索方法研究，陕西省自然科学青年基金（2012JQ8039）， 2013/01-2014/12，省级，1/5，已结题
（2）整合分类信息的三维模型检索方法研究，陕西省教育厅科学研究项目（11JK103）， 2011.07-2012.12，厅级，1/5，已结题
（3）基于多模态特征的三维模型智能检索方法研究，西安建筑科技大学人才科技基金项目，2010.11-2013.1，校级，1/5，已结题
（4）融合形状特征和语义知识的三维模型检索方法研究，西安建筑科技大学青年基金项目， 2011.7-2013.6，校级，1/4，已结题
（5）面向创新能力培养的控制类专业微型计算机课程链实践教学研究，校教改面上项目， 2014.1-2015.12，校级，2/5，已结题
（6）建筑类院校测控技术与仪器专业主干课程群优化与实践研究，校教改重点项目，2012.1-2013.12，校级，3/5，已结题
（7）测控技术与仪器专业工程实践能力培养研究，校教改面上项目，2011.1-2012.12，校级，3/5，已结题


学术著作/论文期刊
学术著作/论文期刊：
书籍：
1. 覃征, 陈俊英, 王昱. 电子政务导论[M]. 北京: 高等教育出版社, 2005年6月. （ISBN：7-04-017351-4）
2. 覃征, 陈俊英, 王昱, 等. 电子政务导论（第二版）[M]. 北京: 高等教育出版社, 2008年11月. （ISBN：798-7-04-025503-4）
3. 参编《电机与拖动基础》 机械工业出版社，完成5万字，2015.3
论文：
1. Chen JY, Qin Z, Liu Y, et al. Particle swarm optimization with local search[C]. Proceedings of 2005 International Conference on Neural Networks and Brain Proceedings(ICNNB'05), 2005:481-484（EI:018）
2. Qin Z, Chen JY. Evolving RBF neural networks for pattern classification[C]. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), v 3801 LNAI, Computational Intelligence and Security - International Conference, CIS 2005, 2005:957-964（SCI:142, EI:98）
3. Chen JY, Qin Z. Dimensionality reduction for evolving RBF networks with particle swarms[C]. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), v 3971 LNCS, Advances in Neural Networks - ISNN 2006: Third International Symposium on Neural Networks, ISNN 2006, Proceedings, 2006:1319-1325（SCI:196, EI:558）
4. Chen JY, Qin Z. Training RBF neural networks with PSO and improved subtractive clustering algorithms[C]. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), v 4233 LNCS - II, - 13th International Conference on Neural Information Processing(ICONIP 2006), 2006:1148-1155（SCI:125, EI:539）
5. Chen JY, Qin Z, Jia J. A weighted mean subtractive clustering algorithm[J]. Information Technology Journal, 2008, 7(2): 356-360（EI:534）
6. Chen JY, Qin Z, Jia J. A PSO-based subtractive clustering technique for designing RBF neural networks[C]. Proceedings of the 2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2008), 2008: 2047-2052（EI:935）
7. Chen JY,Chen J,Feng ZX. Shape Classification using Multiple Classifiers with Different Feature Sets[J]. Advanced Materials Research, 2011.
8. Chen JY,Li Z. Designing RBF Neural Networks with Weighted Mean Subtractive Clustering Algorithms[C]. The 7th International Conference on Natural Computation,2011.
9. 陈俊英,王羡慧,方亚萍. 基于RBF神经网络集成的三维模型分类和检索[J]. 图学学报,2013,02:26-30.
10. 陈俊英,何波,王羡慧. 基于H_(Pal)信息熵融合的三维模型检索方法[J]. 系统仿真学报,2012,09:1777-1779+1789.
11. 陈俊英,孟月波,王羡慧,刘四妹. 基于最大相似类别和位置熵的三维模型融合检索方法[J]. 图学学报,2013,05:51-55.