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教授-研究生导师
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刘扬

日期:2019年02月26日       点击量:


教师信息

姓   名

刘扬

性   别

                             262EE 

职   称

教授/博导

办公电话

15037853650

电子信箱

sea@vip.henu.edu.cn

系室分类

计算机系

个人主页


研究方向


类脑心智计算理论与技术、时空大数据系统工程与应用

教育及工作经历  


河南大学教师(1996-至今)

河南大学获理学博士(2013-2016)和理学硕士(2006-2009)学位;长春科技大学(现吉林大学理学部)获工学学士(1992-1996)学位


社会及学术兼职  



 中国人工智能学会专委会委员、中国计算机学会和IEEE会员;类脑智能创新型科技团队带头人;

 IEEE Multimedia, EAAI, ISPRS JPRS, IEEE TSC, IEEE TGRS, IEEE GRSL, 中国科学.信息科学、计算机科学、河南大学学报等国内外期刊的审稿专家。

奖励及荣誉


  • 面向大气遥感的大数据高效处理关键技术及应用, 河南省科技厅科学技术进步三等奖,2022

  • 大规模数据智能处理关键技术及产业应用, 河南省科技厅科学技术进步二等奖,2021

  • 基于异构多核混合架构的遥感影像快速处理技术, 河南省教育厅科技成果二等奖,2018

  • 河南省教育厅省工会教学技能竞赛二等奖(2005), 河南大学教学质量二等奖(2011-2012), 河南大学教学优秀奖(2003-2005)

  • 河南大学网络教学支撑平台, 河南省教育厅教学成果二等奖,2009

  • 学分制实施过程中选课制的研究与实践, 河南省教育厅教学成果一等奖,2004

主讲课程


1)本科生课程:人工智能、多媒体技术、操作系统、数据库系统、程序设计、计算机网络、软件工程等

2)研究生课程:高级人工智能、多媒体技术原理、高级数据库系统等

论文著作


1)论文代表作

• Target Classification and Recognition for High-resolution Remote Sensing Images: Using the Parallel Cross-model Neural Cognitive Computing Algorithm [J], IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2020,8(3):50-62. (SCI一区Top, 教育厅优秀科技论文一等奖)

• Hyperspectral Image Classification of Brain-Inspired Spiking Neural Network Based on Approximate Derivative Algorithm [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022, 60:1-16. (SCI二区Top)

• Object-oriented and Multi-scale Target Classification and Recognition Based on Hierarchical Ensemble Learning [J]. Computers and Electrical Engineering, 2017,62(2017):538-554. (SCI, 教育厅优秀科技论文一等奖)

• CSRNCVA: a Model of Cross-media Semantic Retrieval Based on Neural Computing of Visual and Auditory Sensations [J]. Neural Network World, 2018,28(4):305-323. (SCI)

• CSMCCVA: a Framework of Cross-modal Semantic Mapping Based on Cognitive Computing of Visual and Auditory Sensations [J], High Technology Letters, 2016,22(1):90-98. (EI)

• Spike-Based Approximate Backpropagation Algorithm of Brain-Inspired Deep SNN for Sonar Target Classification [J]. Computational Intelligence and Neuroscience. 2022:1-11. (SCI)

• Hyperspectral Image Classification of Brain-Inspired Spiking Neural Network Based on Attention Mechanism [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022. 19: 1-5. (SCI)

• Research on Generic Optical Remote Sensing Products: A Review of Scientific Exploration, Technology Research, and Engineering Application [J], IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021. 14: 3937-3953 (SCI)

• Research Progress on Models, Algorithms, and Systems for Remote Sensing Spatial-Temporal Big Data Processing [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021. 14: 5918-5931 (SCI)

• Spatiotemporal Evolution Analysis of NO2 Column Density Before and After COVID-19 Pandemic in Henan Province Based on SI-APSTE Model [J]. Scientific Reports. 11, 18614 (2021) (SCI)

• Target Detection in Remote Sensing Image Based on Saliency Computation of Spiking Neural Network [C]. IGARSS 2018, Valencia, Spain, 2018.

• SAR Ship Detection Using Sea-land Segmentation-based Convolutional Neural Network [C]. RSIP 2017, Shanghai, China, 2017.

类脑心智计算的科学技术和工程应用的研究与思考 [J]. 计算机科学, 2023, 50 (2): 364-373.

面向视听跨媒体检索的神经认知计算模型研究 [J]. 计算机科学, 2015,42(3):19-25+30.

基于神经认知计算模型的高分辨率遥感图像场景分类 [J]. 系统工程与电子技术, 2015,37(11):2623-2633. (EI, 教育厅优秀科技论文一等奖)

视觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型 [J]. 小型微型计算机系统, 2014,35(3):584-589.

听觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型 [J]. 计算机科学, 2013,40(6):283-287.

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展 [J]. 地球信息科学学报. 2015,17(9):1080-1091. (河南省教育厅优秀科技论文二等奖)

2)专著和教材

基于媒体神经认知计算的遥感目标类脑智能识别, 河南大学出版社, 专著

C#网络应用编程(3),工业和信息化部“十二五”规划教材, 2014, 人民邮电出版社, 副主编

C#程序设计教程(3), “十二五”普通高等学校教育本科国家级规划教材, 2014, 人民邮电出版社, 参编

C#程序设计及应用教程(3),普通高等学校计算机教育“十二五”规划教材, 2014, 人民邮电出版社, 参编

        • HTML5ASP.NET程序设计教程(2),普通高等学校计算机教育“十二五”规划教材, 2012, 人民邮电出版社, 参编

科研项目


1)基础研究项目(20132021)

面向无人自主系统跨媒体识别的类脑心智计算研究, 国家自然科学基金面上项目(62176087), 202201-202512, 主持

面向软件定义卫星跨模态识别的类脑心智计算研究, 中央引导地方科技发展资金——深圳虚拟大学园自由探索类基础研究项目, 202106-202212. 主持

面向无人自主系统NCT识别的类脑跨模态智能模型研究, 河南省科技厅重点研发与推广专项(192102210096), 201901-202012. 主持

基于类脑跨媒体智能的城市安防目标识别研究, 河南省科技厅重点研发与推广专项(182102310724), 201801-201912. 主持

基于神经认知计算的高分辨率遥感数据的跨媒体知识检索, 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520071), 201301-201612. 主持

2)应用研究项目(20122021)

共性应用支撑平台环境设备管理类技术规范研制, 国家民用空间基础设施陆地观测卫星共性应用支撑项目, 201811-202112. 主持

XXX图像处理及信息展示平台, XXX项目, 201310-201607, 主持

高性能计算平台动态扩展技术研究, 国防科技工业民用专项开放课题(2014A04A0628), 201403-201612, 主持

基于云环境的负载均衡技术研究, 国家航天局遥感论证中心项目(2012A03A0939), 201207-201501, 主持

民航气象新一代信息处理和传输基础框架研究, 中国民航空管局科技项目(2012XZ-247), 201311-201409

基于时序植被指数的农作物遥感分类并行处理方法研究, 河南省科技攻关计划(172102110006), 201701-201812

3)工程系统研发(20012016)

高分应用集成原型系统研发, 国家高分辨率对地观测系统重大专项(B0501/01-1010), 201001-201212

高分信息产品生产线系统先期攻关, 国家高分辨率对地观测系统重大专项(E0104/1112-10), 201101-201212

高分信息集成共享与服务系统先期攻关, 国家高分辨率对地观测系统重大专项(E0102/1112-09), 201101-201312

地球表层系统科学研究应用示范系统, 国家高分辨率对地观测系统重大专项, 201412-201601

遥感应用产品高性能处理平台设计与构建, 国家航天局遥感论证中心项目(2008A03A08), 2008-2009

东莞三防综合数据库管理和决策支持系统, 2008-2009

高等学校网络化办公管理系统, 河南省科技厅项目(124140145), 2001-2003

4)教学科研项目(20042021)

面向类脑心智计算的双一流跨学科建设核心问题研究,河南大学教学改革研究与实践项目(HDXJJG2020-109)2020-2023, 主持

基于多模态教学的研究生跨媒体知识学习与检索, 河南大学研究生教育研究与改革实践项目(Y1313015), 2013-2016, 主持

基于多模态教学的计算机专业知识学习与实践考核系统, 河南大学教学改革重点项目, 2011-2013, 主持

《操作系统》教学内容和课程体系改革, 河南大学教学改革项目, 2010-2012

河南大学网络教学平台的研制, 河南大学教学改革项目, 2023-2005

《多媒体技术》教学与实验的探讨, 河南大学教学改革项目(AJ-0313), 2005

        • 学分制实施过程中选课制的研究与实践, 2000-2004


   


1)发明专利

面向无人自主系统的基于类脑跨媒体智能的目标识别方法(第一发明人)

一种用于无人驾驶车的特种车辆识别方法(第一发明人)

基于多模态智能机器人的交互身份鉴别与跟踪方法及系统(第一发明人)

基于手势和语音识别的遥感图像处理与展示的人机交互方法(第一发明人)

基于脉冲神经网络的合成孔径图像分类方法(第一发明人)

面向遥感时空大数据的污染前体物排放源的类脑跨模态识别方法和系统(第一发明人)

面向软件定义卫星的高光谱图像类脑分类方法(第一发明人)

基于脉冲神经网络的合成孔径声呐图像目标检测方法(第一发明人)

2)软件著作权

基于视听跨模态的特种车辆识别软件(第一著作权人)

软件定义卫星数据试验仿真处理系统(第一著作权人)

基于类脑脉冲神经网络的声呐图像目标分类系统(第一著作权人)

        • SQLite轻型数据库行政区域管理系统(第一著作权人)

   


1)研学论坛

MNCC研学论坛是综合计算机科学、智能科学、计算数学、神经科学和认知科学等多学科交叉融合的开放性学术论坛。论坛融多学科之智慧,集百家之所长,激思维之灵光,创研学之新风,共同研讨脑启发计算、高性能计算等方向的理论、算法和系统。热忱欢迎对类脑心智计算感兴趣的相关专业师生参加讨论。

2)研究生招生

欢迎有志于从事类脑心智计算科研的同学加入团队学习,类脑智能创新型科技团队将为各位同学提供良好的科学研究和工程研发条件。团队研究生要求:1)对类脑智能、目标分类与识别、遥感信息提取或者高性能计算有科研兴趣;2)在学术科研上要有刻苦钻研、勤奋执着和勇于创新的精神;3)具备一定的编程能力和工程项目研发经验。本人承诺对所带学生认真负责,在科学理论上深入启发和悉心指导,在工程技术上共同开展应用研究,在工作就业上为学生提供尽可能的帮助。








 

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