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        福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與多媒體/人工智能研究生導(dǎo)師:張春陽(yáng)

        分類(lèi):導(dǎo)師信息 來(lái)源:福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 2020-01-13 相關(guān)院校:福州大學(xué)

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        福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與多媒體/人工智能研究生導(dǎo)師張春陽(yáng)介紹如下:

        個(gè)人簡(jiǎn)介

        張春陽(yáng),男,1987年6月生,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)(特別是數(shù)據(jù)表示學(xué)習(xí))、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等人工智能的前沿領(lǐng)域,研究問(wèn)題主要有計(jì)算機(jī)視覺(jué)和社會(huì)計(jì)算。發(fā)表多篇高水平論文,其中ESI高被引論文一篇,Google總引用次數(shù)2107次,H指數(shù)6,I10指數(shù)5。目前有2020年入學(xué)的碩士生名額,提供實(shí)驗(yàn)室、工作電腦、以及每月資助。

        主講課程

        《高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)》(研究生課程)、《計(jì)算機(jī)組成原理》、《計(jì)算方法》和《線性代數(shù)與空間解析幾何》 

        研究方向

        機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué),社會(huì)計(jì)算,模式識(shí)別,大數(shù)據(jù)分析 

        辦公室

        數(shù)計(jì)學(xué)院2號(hào)樓508 

        電子郵件

        zhangcy@fzu.edu.cn

        教育背景

        1.2012年9月----2015年7月澳門(mén)大學(xué)科技學(xué)院軟件工程博士

        2.2010年9月----2012年7月澳門(mén)大學(xué)科技學(xué)院計(jì)算數(shù)學(xué)碩士

        3.2006年9月----2010年7月北京師范大學(xué)珠海分校應(yīng)用數(shù)學(xué)本科

        工作經(jīng)歷

        1.2015年11月----至今福州大學(xué)“旗山”學(xué)者

        2.2016年5月----2017年6月澳門(mén)大學(xué)博士后

        3.2012年9月----2015年7月澳門(mén)大學(xué)科技學(xué)院研究助理

        4.2010年9月----2012年7月澳門(mén)大學(xué)科技學(xué)院研究助理,教學(xué)助理

        5.2012年7月----2012年9月香港浸會(huì)大學(xué)珠海研究院軟件工程師

        學(xué)術(shù)成果

        (1) C. Y. Zhang , Qi Zhao, C. L. Philip Chen and Wenxi Liu, “Deep Compression of Probabilistic Graphical Networks,”Pattern Recognition,  vol. 96, 106979, 2019. (SCI, 影響因子:5.898).

        (2) Shuang Feng, C. L. Philip Chen and C. Y. Zhang , “A Fuzzy Deep Model Based on Fuzzy Restricted Boltzmann Machines for High-dimensional Data Classification”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, accepted, 10.1109/TFUZZ.2019.2902111, 2019. (SCI;影響因子: 8.746)

        (3)Wenxi Liu, C. Y. Zhang  , Gengeng Liu, and Yaru Su, “Extraversion Measure for Crowd Trajectories”, IEEE Transactions on Industrial Informatics, accepted, 10.1109/TII.2019.2916671, 2019. (SCI, 影響因子:5.43)

        (4) C. Y. Zhang , Yongyi Xiao, C. L. Philip Chen and Yuhong Tong, “3D Deconvolutional Networks for the Unsupervised Representation Learning of Human Motions”, IEEE Transactions on Cybernetics, revised and resubmitted.

        (5) C. Y. Zhang , Yuhong Tong, C. L. Philip Chen and Yongyi Xiao, “Video2Video based Generative Adversarial Network with Two-stream Feature Learning for Video Prediction ” , submitted to IEEE Transactions on Multimedia.

        (6) C. Y. Zhang, Junfeng Hu and C. L. Philip Chen , “Graph Deconvolutional networks ” , submitted to Information Sciences

        (7) C. Y. Zhang , C. L. Philip Chen and Jiaqi Pu, “A Multifunctional and Robust Learning Approach for Human Motion Modelling”, Neurocomputing, major revision.

        (8) C. L. Philip Chen and C. Y. Zhang , “Data-Intensive Applications, Challenges, Techniques and Technologies: A Survey on Big Data,” Information Sciences, Volume 275, pp. 314-347, August 2014. (SCI;影響因子: 4.038;Google引用次數(shù):1913,高被引論文)

        (9) C. L. Philip Chen, C. Y. Zhang *, L. Chen and M. Gan, “Fuzzy Restricted Boltzmann Machine for the Enhancement of Deep Learning,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol.23, no.6, pp.2163-2173, Dec. 2015. (SCI;影響因子: 8.746;引用次數(shù):83)

        (10) C. Y. Zhang , C. L. Philip Chen, M. Gan and L. Chen, “Predictive Deep Boltzmann Machine for Multi-Period Wind Speed Forecasting,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol.6, no.4, pp.1416-1425, Oct. 2015. (SCI;影響因子: 3.656;引用次數(shù):52)

        (11) C. Y. Zhang , C. L. Philip Chen and Kin Tek NG, “MapReduce Based Distributed Learning Algorithm for Restricted Boltzmann Machine,” Neurocomputing, vol.198, pp.4-11, 2016. (SCI;影響因子: 2.083)

        (12) C. Y. Zhang , D.W. Chen, J.T. Yin and L. Chen, “Data-driven Train Operation Models based on Data Mining and Driving Experience for the Diesel-Electric Locomotive,” Advanced Engineering Informatics, vol.30, no.3, pp.553-563, 2016. (SCI;影響因子: 2.00)

        (13) Min Gan, C. L. Philip Chen, Long Chen, C. Y. Zhang , “Exploiting the Interpretability and Forecasting Ability of the RBF-AR Model for Nonlinear Time Series”. International Journal of Systems Science, vol.47, no.8, pp. 1868-1876, 2016. (SCI;影響因子:2.100)

        (14) Min Gan, Long Chen, C. Y. Zhang *, Hui Ping “A Self-Organizing State Space Type Microstructure Model for Financial Asset Allocation”. IEEE Access, vol.4, pp. 8035 - 8043 2016.(SCI; 影響因子: 1.27)

        (15) C. Y. Zhang , D.W. Chen, J.T. Yin and L. Chen, “A Flexible and Robust Train Operation Model Based on Expert Knowledge and Online Adjustment,” International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, vol.15, no.3, 1750023, 2017. (SCI;影響因子: 0.67)

        (16) C. Y. Zhang  and C. L. Philip Chen, “An Automatic Setting for Training Restricted Boltzmann Machine,” IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2014), San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014. (EI)

        科研項(xiàng)目

        1.主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目一項(xiàng),項(xiàng)目編號(hào)61603096,項(xiàng)目名稱為《基于深度學(xué)習(xí)的高維時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法及其視頻控制的應(yīng)用》,直接經(jīng)費(fèi)18萬(wàn)。

        2.主持福建省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào)2017J01750,項(xiàng)目名稱為《基于粒子計(jì)算的深度學(xué)習(xí)模型研究》,項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)9萬(wàn)。

        3.主持福州大學(xué)科研項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào)510206,項(xiàng)目名稱為《受限玻爾茲曼機(jī)的分布式學(xué)習(xí)方法研究》,項(xiàng)目金額25萬(wàn)。

        4.參加國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目面上項(xiàng)目一項(xiàng)(參與者排名第二),項(xiàng)目編號(hào)61572540,項(xiàng)目名稱為新型進(jìn)化計(jì)算與深度學(xué)習(xí)方法及其在疾病預(yù)防與控制的應(yīng)用,項(xiàng)目金額68萬(wàn)。

        5.參加澳門(mén)科學(xué)發(fā)展基金項(xiàng)目,名稱為“NewDeepLearningTechniquesforPatternLearningandRecognition”,項(xiàng)目金額335萬(wàn)。

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