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曾宪华, 博士/教授,博士生导师,硕士生导师

  • 现任重庆邮电大学计算机科学与技术学院智能科学与技术系副主任。是重庆市计算智能重点实验室模式识别与智能规划团队骨干成员。2009年于北京交通大学计算机学院计算机软件与理论专业获得博士学位。2013年8月至2014年8月在澳大利亚悉尼科技大学量子计算与计算智能实验室(QCIS)做访问学者。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方向的教学与研究工作,重点研究流形学习、哈希学习、深度学习、词典学习等机器学习范式及其在图像检索、图像/视频理解与识别、多模态医学图像处理、计算机视觉、数据智能分析等方面的应用。

  • 主持项目7项(其中主持国家自然基金面上项目2项,主持重庆市科委项目2项,主持四川省教育厅重点项目1项,主持校级项目2项目)。参与项目7项(其中国家重大专项2项,国家自然基金面上项目3项,重庆市科委项目2项)。在科学论文发表方面,第一作者或通信作者发表学术论文40余篇(SCI/EI检索论文20余篇)。

  • 在学术任职及审稿方面,是重庆市人工智能学会第二届理事会理事、中国人工智能学会高级会员及中国计算机学会会员,曾是国家自然基金通信评审专家,曾是《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Information Science》、《Pattern Recognition》、《Signal Processing》、《Neural Processing Letters》、《Signal, Image and Video Processing 》、《模式识别与人工智能》、《重庆邮电大学学报自然科学版》等多种国内外刊物的审稿人。

研究生招生:

欢迎智能科学与技术、计算机科学与技术、数学等各专业考生攻读机器学习与图像处理方向博士学位、硕士学位。

联系方式:

信科大厦191902

Email: zengxh@cqupt.edu.cn


教学情况:

1. 研究生课程

《机器学习》,授课学期:20102,20112,20122,20122,20141,20151,20161,20171

2. 本科生课程

C语言程序设计》,授课学期:20092,20101)(2,20111)(2,20121)(2

《人工智能基础》,授课学期:20122);《人工智能原理》,授课学期:20141,20151,20161,20171

《数据挖掘基础》,授课学期:20142,20152,20162


主持和参与的科研项目:

项目名称
项目来源
类别
起止
时间
本人
排名
[1]多模态深度哈希学习理论及其在大规模多模态医学图像检索中的应用研究(编号:61672120)
国家自然基金面上项目
2017.01-
2020.12
主持
[2] 图像处理中的非线性偏微分方程模型研究(编号:cstc2017jcyjBX0037)
重庆市基础科学与前沿技术研究项目(重点)
2017.06-
2020.09
排名2
[3]大数据知识工程基础理论及其应用研究(编号:2016YFB1000900)课题五(2016YFB1000905
国家重点研发项目
2016.7-
2020.12
骨干
[4] 多粒度流形学习及其在视认知计算中的研究 (编号:61075019)
国家自然基金面上项目
2011.1-
2013.12
主持
[5] 三支决策聚类理论模型与方法研究(编号:61379114
国家自然基金面上项目
2014.01-
2017.12
排名2
[6] 多模态医学图像大数据的分析与理解(编号:cstc2015jcyjA40036
重庆市基础科学与前沿技术研究项目(一般)
2015.8-
2018.7
主持
[7] 多粒度流形学习模型研究及感知流形探索(编号:CSTC2010BB2406
重庆科委一般项目
2010.10-
2013.10
主持
[8] 半监督流形学习及其应用研究(编号:A2009-24
重庆邮电大学博士启动项目
2009.12-
2011.12
主持
[9] 增殖流形学习算法及图像流形研究(编号:07ZA121
四川省教育厅重点项目
2008.01-
2009.12
主持
[10] 基于多粒度流形学习和半监督典型相关分析的无线传感网络定位方法研究(编号:CYS15173
重庆市研究生科研创新项目
2015.06-
2017.06
指导
教师
[11] 基于深度随机森林哈希学习的大规模图像检索(编号:CYS17224
重庆市研究生科研创新项目
2017.06-
2019.06
指导
教师


发表的学术期刊论文:

  1. Xianhua ZengWei BianWei LiuJialie ShenDacheng TaoDictionary pair learning on Grassmann manifolds for image denoisingIEEE Transactions on Image Processing (CCF A , SCI二区, 2016 影响因子3.735 )201524114556-4569.
  2. Xianhua Zeng, Shanshan He, Weisheng Li, Color perception of diffusion tensor images using hierarchical manifold learning, Pattern Recognition (CCF B 类,SCI 二区,2016 影响因子:3.399 ), 2017,63:583-592.
  3. Xianhua Zeng,Siwei Luo,Qingyong Li,An associative sparse coding neural network and applications,NeuroComputing (CCF C类, SCI三区, 2016 影响因子: 2.392),2010,73(4-6):684-689.
  4. 曾宪华,罗四维,王娇,基于测地线距离的广义高斯型Laplacian特征映射及其集成判别算法,软件学报 (EI),2009,20(4):815-824.
  5. 曾宪华,罗四维,动态增殖流形学习,计算机研究与发展(EI),2007,44(9):1462-1468.
  6. 曾宪华,袁知洪,王国胤,杨洁. 基于多特征多核哈希学习的大规模图像检索[J]. 中国科学:信息科学, 2017, 47(08): 1109-1126.
  7. Xianhua Zeng, Shuli Hou. Manifold-Regularization Super-Resolution Image Reconstruction. Journal of ComputersTaiwan)(EI, 2017,28(1): 119-136.
  8. Xianhua Zeng, Zhengyi He,Hong Yu, Shengwei Qu, Bidirectional Nonnegative Deep Model and Its Optimization in Learning,Journal of Optimization (ESCI),2016,1-8
  9. Xianhua Zeng,Yipeng Gao,Suli Hou,Shuwen Peng,Real-time multi-scale tracking via online RGB-D multiple instance learning,Journal of Software,2015,10(11):1235-1244.
  10. Xianhua ZengInner product Laplacian embedding based on semi-definite programming,Journal of Signal and Information Processing201123):196-204.
  11. 曾宪华,易荣辉,何姗姗,流形排序的交互式图像分割,智能系统学报(CSCD),2016,11(1):1-7.
  12. 曾宪华, 侯苏丽, 基于宽度学习的集成超分辨率重建方法, 计算机工程与设计(CSCD),2016,37(9):2526-2532.
  13. 曾宪华,唐胜枰,基于多粒度流形学习的无线传感器网络定位方法,传感技术学报(CSCD),2013,26(8):1152-1158.
  14. 曾宪华,段文强,基于近邻非负线性组合的高分辨率图像重建,计算机工程(CSCD),2012,38(22):211-215.
  15. 曾宪华,罗四维,全局保持流形学习算法的对比研究,计算机工程与应用(CSCD),2010,46(15):1-6.
  16. 曾宪华,罗四维,局部保持的流形学习算法对比研究,计算机工程与应用(CSCD),2008,44(29):1-7.
  17. 曾宪华,耿新宇,黄晓燕,基于模糊神经网络的储集层含水饱和度预测,系统仿真学报(CSCD),2003,15(5):735-736.
  18. 曾宪华, 李伟生, 于洪. 智能信息处理课程群下的机器学习课程教学改革. 计算机教育, 2014, 223(19): 60-62.
  19. 曾宪华, 夏英, 兰文富. 大类培养模式下的智能科学与技术特色人才培养. 计算机教育, 2015, 240(12):7-11.
  20. 练浩,曾宪华,李淑芳,有监督全局流形排序的图像检索算法,智能系统学报(CSCD),2014,9(1):92-97.
  21. 李淑芳,曾宪华,冯萧,Grassmann流形上半监督特征映射算法及其视频目标识别,重庆邮电大学学报(自然科学版)(CSCD),2014,(02):265-270.
  22. 何正义,曾宪华,曲省卫等,基于集成深度学习的时间序列预测模型 ,山东大学学报(工学版) (CSCD),2016,46(12):1-8.
  23. 朱素文,曾宪华,胡梦,改进的局部保持典型相关分析的无线传感器网络节点定位方法,传感技术学报(CSCD),2016,29(10):1579-1588.


发表的学术会议论文:

  1. Xianhua Zeng, Meng Hu, Shuwen Zhu. Image Retrieval Based on Hierarchical Locally Constrained Diffusion Process. IEEE International Conference on Big Knowledge, ICBK2017:290-296.
  2. Xianhua Zeng, Shengwei Qu, Zhilong Wu. Graph Regularized deep Semi-nonnegative matrix factorization model, The 8th International Conference on Digital Image Processing, ICDIP2016, ChengDu, 2016.5.20.
  3. Xianhua ZengRonghui YiSuwen ZhuShanshan HeAuto-marking image segmentation-based manifold rankingInternational Conference on Artificial Intelligence and Industrial EngineeringAIIE 201545-48, 2015.7.26-2015.7.27.
  4. Xianhua ZengShuwen PengRenjie LvSuli HouA fast super-resolution image reconstruction algorithm based on NL&DCT feature fusionWIT Transactions on Information and CommunicationTechnologies201567413-421.
  5. Xianhua ZengRenjie LvHao LianMulti-label supervised manifold ranking for multi-instance image retrievalThe 9th International Conference on Rough Sets and Knowledge TechnologyRSKT 2014Shanghai2014.10.24-2014.10.26.
  6. Xianhua ZengShengping TangShufang LiEnsemble-based manifold learning methods for localization in wireless sensor networksThe International Conference on Computational and Information SciencesICCIS 2012, 939-9422012.8.17-2012.8.19.
  7. Xianhua ZengTwo-level granularity manifold learning algorithm for video visualizationThe International Conference on Computational and Information SciencesICCIS 2011, 26-292011.10.21-2011.10.23.
  8. Xianhua ZengJingjing ZhongSemi-supervised discriminative mutual subspace methodIEEE International Conference on Cognitive Informatics and Cognitive ComputingICCICC 2011, 161-1662011.8.18-2011.8.20.
  9. Xianhua ZengXinyu GengMultiple granularity-based feature combination for face recognitionInternational Conference on Computational and Information SciencesICCIS 2010, 557-5602010.12.17-2010.12.19.
  10. Xianhua ZengSemi-supervised Laplacian eigen-maps on Grassmann manifold, International Conference on Electronics and Electrical EngineeringICEEE 2011, 641-6482011.8.24-2011.8.26.
  11. Xianhua Zeng, Ling Gan,Jian Wang, A Semi-Definite Programming Embedding Framework for Local Preserving Manifold Learning,2010 Chinese Conference on Pattern Recognition, CCPR 2010, 257-2612010.10.21-2010.10.22.
  12. Xianhua ZengApplications of average geodesic distance in manifold learningThe International Conference on Rough Sets and Knowledge TechnologyRSKT 2008, 2008.5.17-2008.5.19.
  13. Xianhua ZengSiwei LuoGeneralized locally linear embedding based on local reconstruction similarityIEEE The 5th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge DiscoveryFSKD 2008, 2008.9.19-2009.9.21.
  14. Xianhua ZengSiwei LuoA supervised subspace learning algorithm: supervised neighborhood preserving embeddingThe Third International Conference on Advanced Data Mining and ApplicationsADMA 2007, 2007.8.6-2007.8.8.
  15. Xianhua ZengSiwei LuoJiao WangAuto-associative neural network system for recognitionInternational Conference on Machine Learning and CyberneticsICMLC 2007, 2885-28902007.8.19-2007.8.22.
  16. Xianhua Zeng, Shengwei Qu, Zhilong Wu, Xu Cheng, Jingjing Nie. A Real Student Network Analysis and Mining in Class Teaching. Advances in Social Science, Education and Humanities Research (ISSN 2352-5398), vol. 17, 98-102.
  17. Lei CaoShuguang LiuXianhua ZengPan HeYue YuanPassenger flow prediction based on particle filter optimizationInternational Conference on Mechatronics, Robotics and AutomationICMRA 2013, 1256-12602013.6.13-2013.6.14.
  18. Jiao WangSiwei LuoXianhua ZengA random subspace method for co-trainingThe International Joint Conference on Neural NetworksIJCNN 2008, 195-2002008.6.1-2008.6.


专利申请:

1. 曾宪华,袁知洪,马雪.一种基于多核哈希学习的大规模医学图像检索方法,2017.03.8公开,公开号:CN106484782A,申请号:CN201610827891.7
2. 曾宪华,何姗姗.一种多层次流形学习医学图像颜色感知方法,2017.05.10公开,公开号:CN 106651930 A,申请号:CN201610860445.6
3. 曾宪华,朱素文.一种基于多粒度框架节点选择的无线传感器网络定位方法,2017.12.1公开,公开号:CN107426814A,申请号:CN 2017101658036
4. 曾宪华,刘邦贵.一种超声图像自动描述方法和系统,2017.06.13公开,公开号:CN 106106846306 A,申请号:2017100260854


哲学思维


“邀请”梵高为重邮作画