一、个人基本信息

宋相法，性别，男，1975年9月生，河南滑县人，研究生学历，工学博士，副教授，硕士生导师。

二、主讲课程和研究方向

主讲课程：离散数学，算法设计与分析

研究方向：机器学习

三、论文、著作

[1]宋相法, 焦李成. 基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类.电子与信息学报,2012,34(2):268-272.

[2]宋相法, 焦李成.基于稀疏表示的多标记学习算法.模式识别与人工智能,2012,25(1):124-129.

[3]宋相法, 焦李成. 基于稀疏编码和集成学习的多示例多标记图像分类. 电子与信息学报,2013,35(3)6:22-626.

[4]Xiangfa Song, L.C. Jiao, Shuyuan Yang, Xiangrong Zhang, Fanhua Shang. Sparse coding and classifier ensemble based multi-instance learning for image categorization. Signal Processing, 2013, 93(1):1-11.

[5]宋相法,焦李成.基于稀疏表示的多示例图像分类[J].计算机科学,2015,42(01):293-296.

[6]宋相法,曹志伟,郑逢斌,焦李成.基于随机子空间核极端学习机集成的高光谱遥感图像分类[J].计算机科学,2016,43(03):301-304.

[7]宋相法,张延锋,郑逢斌.基于L2,1范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别[J].计算机科学,2017,44(02):306-308.

[8]宋相法,姚旭.基于多特征的深度图像序列人体行为识别[J].计算机技术与发展,2018,28(06):30-34.

[9]宋相法,姚旭.基于多描述子特征编码的人体行为识别[J].计算机技术与发展,2018,28(08):17-21.

[10]宋相法,吕明.融合三维骨架和深度图像特征的人体行为识别[J].计算机技术与发展,2019,29(07):55-59.

四、科研项目

[1]国家自然科学基金委员会,联合项目, U1504611, 基于稀疏表示和字典学习的深度图像序列人体行为识别,2016-01-01至2018-12-31,已结项,主持。

五、联系方式

E-mail：xiangfasong@163.com