基本信息


姓名
舒振球

系、部门
计算机系

职称/职务
副教授

导师类别
硕士生导师

学位
博士

电话
**

电子邮箱
shuzhenqiu@163.com

办公地点
信自楼539

研究方向
模式识别、机器学习

个人情况简介

舒振球，博士，副教授，江苏省“青蓝工程”骨干教师培养对象，江苏省“企业创新岗”特聘专家。主要从事模式识别、机器学习等方向的研究。担任EI源刊《Journal of Algorithms and Computational Technology》的客座编辑。主持完成了国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、江苏省博士后科学基金项目等多项研究项目。在Information Science、Knowledge-based Systems、Neural Computing and Applications、Neurocomputing、IET Image Processing、Neural Processing Letters、ICIP、软件学报等国内外知名期刊会议上公开发表论文五十余篇，其中第一作者发表SCI源刊12篇；申请发明专利二十余项，已授权发明专利3项；指导学生多次获得国家级竞赛奖项。

学习工作经历

2015年毕业于南京理工大学控制科学与工程（模式识别与智能系统）专业。2014年11月至2015年4月在澳大利亚格里菲斯大学进行联合培养。2016年12月至2020年11月在江南大学控制科学与工程流动站从事博士后研究工作。

代表性成果（每类不超过10个）

（1）获奖情况
[1]2017年中国电子学会科技进步奖三等奖一项（排名第五）；
（2）教学/科研项目
[1]主持国家自然科学基金地区项目（**）“面向复杂多视图数据表示的深度矩阵/张量分解方法研究”;
[2]主持国家自然科学基金青年项目（**）“面向低质量图像数据的稀疏低秩矩阵回归与分解方法研究”；
[3]主持江苏省自然科学基金青年项目（BK**）“基于稀疏低秩的鲁棒矩阵回归与分解方法研究”；
[4]主持中国博士后科学基金项目(2017M611695)“基于稀疏低秩理论的图像回归与分解理论研究”；
[5]主持江苏省博士后科学基金项目（**B）“面向高维图像鲁棒表示的稀疏低秩理论与方法研究”；
[6]主持江苏省双创博士计划项目（科技副总类）；
[7]主持江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室开放课题();
（3）论文
[1]Zhenqiu Shu, et al. Rank-constrained nonnegative matrix factorization algorithm for data representation. Information Sciences (SCI源刊), 2020, 528: 133-146.
[2]Zhenqiu Shu, et al. Dual local learning regularized non-negative matrix factorization and its semi-supervised extension for clustering. Neural Computing and Applications (SCI源刊), 2021, 33(11): 6213-6231.
[3] Zhenqiu Shu, et al. Deep Semi-Nonnegative Matrix Factorization with elastic preserving for data representation. Multimedia Tools and Applications (SCI源刊), 2021,80(2), 1707-1724.
[4]Zhenqiu Shu, et al. Graph regularized contained non-negative matrix factorization withLp smoothing for image representation. IEEE Access (SCI源刊), 2020, 8: 33777-133786.
[5] Zhenqiu Shu, et al. Parameter-less auto-weighted multiple graph regularized nonnegative matrix factorization for data representation. Knowledge-based Systems (SCI源刊), 2017,131:105-112.
[6] Zhenqiu Shu, et al. Local regularization concept factorization and Its semi-supervised extension for image representation. Neurocomputing (SCI源刊), 2015, 152(22):1-12.
[7]Zhenqiu Shu, et al. Local and global regularized sparse coding for data representation. Neurocomputing (SCI源刊), 2016, 198(29): 188-197.
[8]Zhenqiu Shu, et al. Multiple Laplacian graph regularized low rank representation with application to image representation. IET Image Processing (SCI源刊), 2017, 11(6): 370 - 378.
[9] Zhenqiu Shu, et al. Structure preserving sparse coding for data representation. Neural Processing Letters (SCI源刊), 2018, 48 :1-15.
[10]Zhenqiu Shu, et al. Constrained sparse concept coding algorithm with application to image representation. KSII Transactions on Internet and Information Systems (SCI源刊), 2014, 8(9):3211-3230.
（4）知识产权
[1]舒振球等.无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解及图像识别方法.发明专利，授权号：CN , 2020.（已授权）
[2]舒振球等.封顶概念分解方法及图像聚类方法.发明专利，申请号：1.6，2017.（已授权）
[3]舒振球等.面向多视图聚类的多图正则化深度矩阵分解方法.发明专利，申请号：.0, 2018.（已授权）
[4]舒振球等.基于局部学习正则化的深度矩阵分解的聚类方法，发明专利，申请号：8.X，2018.（已授权）
[5]舒振球等.基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法.发明专利，申请号：6.X，2018.（实质性审查）
[6]舒振球等.对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法.发明专利，申请号：3.42018.（实质性审查）
[7]舒振球等.一种基于图正则化的鲁棒性结构非负矩阵分解聚类方法.发明专利，申请号：0.2, 2018.（实质性审查）
[8]舒振球等.一种稀疏对偶约束的高光谱图像解混方法.发明专利，申请号：2.1, 2018.（实质性审查）
[9]舒振球等.一种基于对偶局部一致的约束稀疏概念分解的聚类方法.发明专利，申请号：6.0, 2020.（发明公开）
[10]舒振球等.基于图正则化的平滑范数受限非负矩阵分解的聚类方法.发明专利，申请号：41.2, 2020.（实质性审查）

主讲课程

Java程序设计

指导学生竞赛

2020年指导学生获得第十一届服务外包创新创业大赛全国三等奖一项；
2017年指导学生获得第五届大学生数字媒体科技作品及创意大赛现场总决赛一等奖一项；
2017年指导学生获得中国大学生计算机设计大赛三等奖一项；