实验室主任

实验室主任

王石平(主任)

基本信息

职称:教授

职务:智慧地铁福建省高校重点实验室主任、博士生导师

主讲课程:《机器学习》、《人工智能》、《编译原理》

研究方向:机器学习、深度学习、多模态表示、特征表示、维数约简、粒计算。

电子邮件:shipingwangphd@163.com (preferred); shipingwang@fzu.edu.cn

个人简介

    王石平,男,博士,教授,博士生导师,福州大学“旗山学者”(海外计划),福建省引进高层次人才(B类),CCF/IEEE高级会员,智慧地铁福建省高校重点实验室主任/福州大学智能信息处理研究所主任。在国际著名期刊和会议IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Signal Processing, IEEE Trans. Multimedia, IEEE Trans. SMC: Systems, IEEE Trans. Image Processing, IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, IEEE Trans. Computational Social Systems, Pattern Recognition, Information Fusion, Information Sciences, Knowledge-Based Systems, Computer Vision and Image Understanding 等上发表SCI/EI检索论文130余篇,一作/通讯SCI期刊论文90余篇,Trans系列论文30余篇,Google Scholar 引用3000余次,h-index和i10-index指数分别为29和62。研究方向:机器学习、深度学习、多模态融合、特征表示、大数据分析。

学习经历

[1]. 2019.07--2020.06:北京大学,信息科学技术学院,访问学者,导师:林宙辰教授

[2]. 2015.08--2016.08:新加坡南洋理工大学,EEE学院,博士后,导师:Han Wang教授

[3]. 2014.12--2015.08:新加坡国立大学,ECE学院,研究助理,导师:Hongliang Ren教授

[4]. 2009.06--2014.12:电子科技大学,计算机科学与工程学院,博士(硕博连读), 导师:朱清新教授

[5]. 2013.08--2014.08:加拿大阿尔伯特大学,ECE学院,博士联合培养,导师:Witold Pedrycz教授

工作经历

[1]. 2021.05 --- 至今:福州大学 计算机与大数据学院 教授

[2]. 2017.06 --- 2021.05:福州大学 数学与计算机科学学院 教授

[3]. 2016.12 --- 2017.06:福州大学 数学与计算机科学学院 副教授(试用)

科研项目

[1]. 国家自然科学基金面上项目,62276065,基于可微分网络的跨媒体多视图度量学习研究、2023.01-2026.12,在研,主持。

[2]. 国家自然科学基金青年项目,61502104,基于粒计算的大数据特征融合理论与方法、2016.01-2018.12,结题,主持。

[3]. 福建省自然科学基金面上项目,多视角半监督特征融合与数据分类关键技术研究,2020J01130193,2020.08-2023.07,结题,主持。  

[4]. 国家自然科学基金海峡联合基金重点项目,跨网络跨媒体的两岸热点事件的智能挖掘与推送,U21A20472,2022.01-2025.12,在研,参与。

[5]. 国家自然科学基金海峡联合基金重点项目,面向两岸热点事件的社交多媒体大数据协同感知与计算,U1705262,2018.01-2021.12,结题,参与。  

[6]. 福州大学旗山学者科研项目,XRC-17003,大数据中多模态特征融合理论与方法研究,2017.02-2020.01,结题,主持。

出版著作

[1]. Shiping Wang, Zhaoliang Chen, Shide Du, Zhouchen Lin. Learning deep sparse regularizers with applications to multi-view clustering and semi-supervised classification, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022.

[2]. Linxin Zheng, Guobao Xiao, Ziwei Shi, Shiping Wang, Jiayi Ma. MSA-Net: Establishing Reliable Correspondences by Multi-Scale Attention Network, IEEE Transactions on Image Processing, 2022.

[3]. Luying Zhong, Jinbin Yang, Zhaoliang Chen, Shiping Wang. Contrastive Graph Convolutional Networks with Generative Adjacency Matrix. IEEE Transactions on Signal Processing, 2023.

[4]. Zhihao Wu, Zhaoliang Zhao, Shide Du, Zhenghong Lin, Bai Yang, Shiping Wang. Interpretable Graph Convolutional Network for Multi-view Semi-supervised Learning. IEEE Transactions on Multimedia, 2023.

[5]. Luying Zhong, Zhaoliang Chen, Zhihao Wu, Shide Du, Zheyi Chen, Shiping Wang. Learnable Graph Convolutional Network with Semi-supervised Graph Information Bottleneck. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023.

[6]. Shunxin Xiao, Huibin Lin, Xiaolong Qin, Shiping Wang. Multi-Relation Augmentation for Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2023.

[7]. Yuhong Chen, Zhihao Wu, Zhaoliang Chen, Mianxiong Dong, Shiping Wang. Joint Learning of Feature and Topology for Multi-view Graph Convolutional Network. Neural Networks, 2023.

[8]. Zhaoliang Chen, Lele Fu, Jie Yao, Wenzhong Guo, Claudia Plant, Shiping Wang. Learnable Graph Convolutional Network and Feature Fusion for Multi-view Learning. Information Fusion, 2023.

[9]. Shiping Wang, Zhihao Wu, Yuhong Chen, Yong Chen. Beyond Graph Convolutional Network: An Interpretable Regularizer-centered Optimization Framework, AAAI, 2023.

[10]. Zhaoliang Chen, Zhihao Wu, Shiping Wang, Wenzhong Guo, Dual Low-Rank Graph Autoencoder for Semantic and Topological Networks, AAAI, 2023.




张和洪(副主任)

基本信息

职称:教授

职务:智慧地铁福建省高校重点实验室副主任、博士生导师

研究方向:实际控制工程领域、自动化控制、计算机智能算法

电子邮件:HZHANG030@e.ntu.edu.sg,1204713191@qq.com

个人简介

    张和洪,福州大学计算机与大数据学院教授、博士生导师、IEEE/中国自动化学会/中国指挥与控制学会会员。2020年获新加坡南洋理工大学EEE学院工学博士学位,先后在新加坡、瑞士、澳大利亚等国家知名高校进行联培、访学等交流活动。2020年8月入职福州大学计算机与大数据学院,先后入选福州大学“海外旗山学者计划”,福建省高层次引进人才计划,福建省“闽江学者特聘教授计划”。研究方向包括:自抗扰控制理论与应用,复杂系统故障诊断、容错控制与韧性分析、多智能体协同控制、智能算法。当前,围绕发动机测试、磁浮轨道交通、电力系统等领域,主持稳定支持、国家自然科学基金(青年)、福建省自然科学基金(重点)、福建省高校产学研联合创新等8项课题(已结题2项),相关研究成果应用于发动机测试系统、轨道交通等实际系统获得良好的试验效果,获得进一步课题项目支持。研究成果在IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Springer等权威学术期刊与出版社上发表,与国内外知名高校和科研机构的专家学者保持长期合作关系。

教学与学科竞赛工作

    本科生课程:基础电路与电子学  64 学时

    本科生课程:电子电路综合实践  2*36 学时

    带领学生参加电子竞赛、中国互联网+、数学建模等赛事。实验室搭建拥有“菠萝号”磁浮小车试验平台,底层开放,可验证各类信号处理、控制、故障诊断与容错控制、健康管理等算法。




陈光永(副主任)

基本信息

职称:教授

职务:智慧地铁福建省高校重点实验室副主任、博士生导师

研究方向: 机器学习、计算机视觉、系统辨识

电子邮件: gychen@fzu.edu.cn; cgykeda@mail.ustc.edu.cn.

个人简介

   张和洪,福州大学计算机与大数据学院教授、博士生导师、IEEE/中国自动化学会/中国指挥与控制学会会员。2020年获新加坡南洋理工大学EEE学院工学博士学位,先后在新加坡、瑞士、澳大利亚等国家知名高校进行联培、访学等交流活动。2020年8月入职福州大学计算机与大数据学院,先后入选福州大学“海外旗山学者计划”,福建省高层次引进人才计划,福建省“闽江学者特聘教授计划”。研究方向包括:自抗扰控制理论与应用,复杂系统故障诊断、容错控制与韧性分析、多智能体协同控制、智能算法。当前,围绕发动机测试、磁浮轨道交通、电力系统等领域,主持稳定支持、国家自然科学基金(青年)、福建省自然科学基金(重点)、福建省高校产学研联合创新等8项课题(已结题2项),相关研究成果应用于发动机测试系统、轨道交通等实际系统获得良好的试验效果,获得进一步课题项目支持。研究成果在IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Springer等权威学术期刊与出版社上发表,与国内外知名高校和科研机构的专家学者保持长期合作关系。

科研项目

[1]. 国家自然科学基金面上项目,62173091,一类非线性模型的在线变量投影算法及其应用研究,2022/01-2025/12, 58万元,在研,主持。

[2]. 福建省自然科学基金面上项目,2023J01130035, 2023/01-2015/12, 10万元, 在研,主持。

[3]. 福州大学旗山学者科研项目,GXRC-22014,2022/01-2025/12,30万元,在研,主持。

出版著作

[1]. Guang-Yong Chen(陈光永), Xiang-Xiang Su; Min Gan; Wenzhong Guo; C. L. Philip Chen; Robust Variable Projection Algorithm for The Identification of Separable Nonlinear Models, IEEE Transactions on Automatic Control, 2024, in press. DOI: 10.1109/TAC.2024.3376315(中科院一区SCI期刊论文,自动化领域旗舰刊物,IF: 6.8

[2]. Guang-Yong Chen(陈光永), Min Gan, Jing Chen, and Long Chen. Embedded Point Iteration Based Recursive Algorithm for Online Identification of Nonlinear Regression Models. IEEE Transactions on Automatic Control, 2023, 68(7): 4257-4264. 中科院一区SCI期刊论文,自动化领域旗舰刊物,IF: 6.8

[3]. Jian-Nan Su, Min Gan, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), Jia-Li Yin, and C. L. Philip Chen. Global Learnable Attention for Single Image Super-Resolution. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2023, 45(7): 8453-8465. (中科院一区SCI期刊论文,CCF-A期刊,IF: 23.6)

[4]. Guang-Yong Chen(陈光永), Wu-Ding Weng, Jian-Nan Su, Min Gan, CL Philip Chen. Dynamic Degradation Intensity Estimation for Adaptive Blind Super-Resolution: A Novel Approach and Benchmark Dataset. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023, in press. DOI: 10.1109/TCSVT.2023.3331883. (中科院一SCI期刊论文,IF: 8.4)

[5]. Jian-Nan Su, Min Gan, Guang-Yong Chen(陈光永, 通讯作者), Wenzhong Guo, CL Philip Chen. High-Similarity-Pass Attention for Single Image Super-Resolution.IEEE Transactions on Image Processing, 2023, in press. DOI: 10.1109/TIP.2023.3348293. (中科院一SCI期刊论文,CCF-AIF: 10.6)

[6]. Guang-Yong Chen(陈光永), Hui-Lang Xu, Min Gan, C. L. Philip Chen. A Variable Projection-Based Algorithm for Fault Detection and Diagnosis. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, in press. DOI: 10.1109/TIM.2023.3298636. (中科院二区SCI期刊论文,IF5.6

[7]. Guang-Yong Chen(陈光永)Min Gan, and C. L. Philip Chen. Online identification of nonlinear system with separable structure. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, in press. DOI:10.1109/TNNLS.2022.3215756. (中科院一区SCI期刊论文,IF: 14.255)

[8]. Guang-Yong Chen(陈光永), Min Gan, C. L. Philip Chen, Hong-Tao Zhu, and Long Chen. Frequency Principle in Broad Learning System. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(11): 6983- 6989中科院一区SCI期刊论文,IF: 14.255

[9]. Guang-Yong Chen (陈光永), Min Gan, Hong-Tao Zhu, Long Chen, C. L. Philip Chen. An Iterative Implementation of Variable Projection for Separable Nonlinear Optimization Problems. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 52(11): 7259-7267. (中科院一区SCI期刊论文,IF: 13.451)

[10]. Min Gan, Hong-Tao Zhu, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), C. L. Philip Chen. Weighted Generalized Cross Validation Based Regularization for Broad Learning System. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(5): 4064-4072. (中科院一区SCI期刊论文,IF: 11.448)

[11]. Long Chen, Jia-Bing Chen, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), Min Gan, and C. L. Philip Chen. Nuisance Parameter Estimation Algorithms for Separable Nonlinear Models. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 52(11): 7236-7247. (中科院一区SCI期刊论文,IF: 13.451)

[12]. Jia Chen, Min Gan, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), C. L. Philip Chen. Constrained Variable Projection Optimization for Stationary RBF-AR Models. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 202252(3): 1882-1890. (中科院一区SCI期刊论文,IF: 13.451)

[13]. Guang-Yong Chen (陈光永), Min Gan, C. L. Philip Chen, and Han-Xiong Li. Basis Function Matrix based Flexible Coefficient Autoregressive Models: A Framework for Time Series and Nonlinear System Modeling. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(2): 614-623. 中科院一区SCI期刊论文,IF: 11.448

[14]. Guang-Yong Chen (陈光永), Min Gan, Shu-Qiang Wang, and C. L. Philip Chen. Insights into algorithms for separable nonlinear least squares problems. IEEE Transactions on Image Processing, 2021, 30: 1207-1218.  (中科院一区SCI期刊论文,CCF-A期刊,IF: 9.34)

[15]. Min Gan, Yu Guan, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), C. L. Philip Chen. Recursive Variable Projection Algorithm for a Class of Separable Nonlinear Models. IEEE Transactions on Neural Network and Learning Systems, 2021, 32(11): 4971 - 4982. (中科院一区SCI期刊论文,IF: 10.451)

[16]. Min Gan, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), Long Chen, C. L. Philip Chen. Term Selection for a Class of Separable Nonlinear Models. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2020, 31(2), 445-451.中科院一区SCI期刊论文,IF: 10.451

[17]. Guang-Yong Chen(陈光永), Min Gan, Feng Ding, C. L. Philip Chen. Modified Gram-Schmidt Method-Based Variable Projection Algorithm for Separable Nonlinear problems. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(8): 2410-2418.中科院一区SCI期刊论文,IF: 10.451

[18].Guang-Yong Chen(陈光永), Min Gan, C. L. Philip Chen, Han-Xiong Li. A Regularized Variable Projection Algorithm for Separable Nonlinear Least Squares Problems. IEEE Transactions on Automatic Control2019, 64(2): 526-537. (中科院一区SCI期刊论文,自动化领域旗舰刊物,IF: 6.8

[19]. Min Gan, Xiao Xian Chen, Feng Ding, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), and C. L. Philip Chen. Adaptive RBF-AR Models Based on Multi-innovation Least Squares Method. IEEE Signal Processing Letters, 2019, 26(8): 1182-1186. (中科院二区SCI期刊论文,IF: 3.9)

[20]. Min Gan, Guang-Yong Chen (陈光永,通讯作者), and C. L. Philip Chen. On Some Separated Algorithms for Separable Nonlinear Least Squares Problems. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 48(10): 2866-2874.(中科院一区SCI期刊论文, IF: 11.448)