叶海良
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1
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理学院
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college2
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博士
recruit":0,"firstDiscipline1
数学
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格致中楼416-2
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叶海良,博士,中国计量大学校聘副教授,硕士研究生导师,中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会青年委员。2015年硕士毕业于中国计量学院(现中国计量大学)应用数学专业,2019年博士毕业于华中科技大学计算数学专业。现为中国计量大学理学院应用数学系教师。当前主要研究方向为:机器学习、神经网络与深度学习、智能计算、图像处理。近年来,在《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Image Processing》、 《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Neural Networks》、《Information Sciences》、《Expert Systems with Applications》、《Knowledge-Based Systems》等国际SCI期刊发表论文多篇。现主持国家自然科学基金青年项目1项、浙江省自然科学基金1项, 作为主要参与者参加国家自然科学基金和浙江省自然科学基金各1项,此外,还参与多项国家自然科学基金面上项目。\r 欢迎数学/信息与计算科学/计算机/统计学等相关专业的同学报考我的研究生。\r\r学术活动\r1.中国计算机学会(CCF)会员\r2.中国人工智能学会会员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会青年委员\r3.国际权威杂志审稿人\r IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (SCI一区,Top期刊)\r IEEE Transactions on Image Processing (SCI一区,Top期刊,CCF A类期刊)\r IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (SCI二区)\r IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (SCI一区,Top期刊)\r IEEE Transactions on Cybernetics (SCI一区,Top期刊)\r IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems (SCI一区,Top期刊)\r IEEE Transactions on Fuzzy Systems (SCI一区,Top期刊)\r IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (SCI二区)\r Signal Processing: Image Communication (SCI二区)\r IEEE Signal Processing Letters (SCI二区)\r International Journal of Remote Sensing (SCI三区)\r IET Image Processing (SCI三区)\r Digital Signal Processing (SCI二区)\r Applied Intelligence(SCI三区)
researchTopic
1. 主持国家自然科学基金青年项目“矩阵填充新研究:深度学习观点与方法”,执行时间:2021-2023.\r2. 主持浙江省自然科学基金探索项目“低秩逼近算法及应用”,执行时间:2020-2022.\r3. 参与国家自然科学基金重点项目“面向3D对象分析与生成的深度学习理论与方法”,执行时间:2021-2025.\r4. 参与浙江省自然科学基金重点项目“深度学习的逼近理论、方法与应用”,执行时间:2020-2023.
awards
researchProject
publications
学术论文\r1. M. Hu, H. L. Ye, F. L. Cao, Convolutional neural networks with hybrid weights for 3D point cloud classification, Applied Intelligence, 2021, doi: 10.1007/s10489-021-02240-6. (SCI三区)\r2. W. H. Guo, H. L. Ye, F. L. Cao, Features-grouped network with spectral-spatial connected attentions for hyperspectral image classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Early Access, 2021, doi: 10.1109/TGRS.2021.**. (SCI二区, Top期刊)\r3. C. L. Gao, H. L. Ye, F. L. Cao, C. L. Wen, Q. H. Zhang, F. Zhang, Multiscale fused network with additive channel-spatial attention for image segmentation, Knowledge-Based Systems, 2021, 214: 106754. (SCI一区, Top期刊)\r4. H. L. Ye, H. Li, C. L. P. Chen, Adaptive deep cascade broad learning system and its application in image denoising, IEEE Transactions on Cybernetics, Early Access, 2020, doi: 10.1109/TCYB.2020.**. (SCI一区, Top期刊)\r5. H. L. Ye, F. L. Cao, D. H. Wang, A hybrid regularization approach for random vector functional-link networks, Expert Systems with Applications, 2020, 140: 112912. (SCI一区, Top期刊)\r6. H. L. Ye, H. Li, F. L. Cao, L. M. Zhang, A hybrid truncated norm regularization method for matrix completion, IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28(10): 5171-5186. (SCI一区, Top期刊)\r7. H. L. Ye, H. Li, B. Yang, F. L. Cao, Y. Y. Tang, A novel rank approximation method for mixture noise removal of hyperspectral images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57(7): 4457-4469. (SCI二区, Top期刊)\r8. H. L. Ye, F. L. Cao, D. H. Wang, H. Li, Building feedforward neural networks with random weights for large scale datasets, Expert Systems with Applications, 2018, 106: 233-243. (SCI一区, Top期刊)\r9. F. L. Cao, J. Y. Chen, H. L. Ye, J. W. Zhao, Z. H. Zhou, Recovering low-rank and sparse matrix based on the truncated nuclear norm learning systems, Neural Networks, 2017, 85: 10-20. (SCI二区)\r10. F. L. Cao, H. L. Ye, D. H. Wang, A probabilistic learning algorithm for robust modeling using neural networks with random weights, Information Sciences, 2015, 313: 62-78. (SCI一区, Top期刊)\r\r
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机器学习
researchDirection2
神经网络与深度学习
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智能计算
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图像处理
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