叶海良 - 中国计量大学

个人简介

在研课题 1.主持浙江省自然科学基金探索项目“低秩逼近算法及应用”，编号：LQ20F030016，执行时间：2020.1-2022.12. 2.参与浙江省自然科学基金重点项目“深度学习的逼近理论、方法与应用”，编号：LZ20F030001，执行时间：2020.1-2023.12. 个人简历叶海良，博士,校聘副教授。2015年硕士毕业于中国计量学院（现中国计量大学）应用数学专业，2019年博士毕业于华中科技大学计算数学专业。现为中国计量大学理学院应用数学系教师。近年来，在《IEEETransactionsonImageProcessing》、《IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing》、《NeuralNetworks》、《InformationSciences》、《ExpertSystemswithApplications》等国际SCI期刊发表论文多篇。

研究领域

机器学习神经网络与深度学习智能计算图像处理

近期论文

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1.　H.　L.　Ye,　H.　Li,　C.　L.　P.　Chen,　Adaptive　deep　cascade　broad　learning　system　and　its　application　in　image　denoising,　IEEE　Transactions　on　Cybernetics,　2020,　doi:　10.1109/TCYB.2020.2978500.　(SCI,　Top期刊) 2.　H.　L.　Ye,　F.　L.　Cao,　D.　H.　Wang,　A　hybrid　regularization　approach　for　random　vector　functional-link　networks,　Expert　Systems　With　Applications,　2020,　140:　112912.　(SCI,　Top期刊) 3.　H.　L.　Ye,　H.　Li,　F.　L.　Cao,　L.　M.　Zhang,　A　hybrid　truncated　norm　regularization　method　for　matrix　completion,　IEEE　Transactions　on　Image　Processing,　2019,　28(10):　5171-5186.　(SCI,　Top期刊) 4.　H.　L.　Ye,　H.　Li,　B.　Yang,　F.　L.　Cao,　Y.　Y.　Tang,　A　novel　rank　approximation　method　for　mixture　noise　removal　of　hyperspectral　images,　IEEE　Transactions　on　Geoscience　and　Remote　Sensing,　2019,　57(7):　4457-4469.　(SCI,　Top期刊) 5.　H.　L.　Ye,　F.　L.　Cao,　D.　H.　Wang,　H.　Li,　Building　feedforward　neural　networks　with　random　weights　for　large　scale　datasets,　Expert　Systems　With　Applications,　2018,　106:　233-243.　(SCI,　Top期刊) 6.　F.　L.　Cao,　J.　Y.　Chen,　H.　L.　Ye,　J.　W.　Zhao,　Z.　H.　Zhou,　Recovering　low-rank　and　sparse　matrix　based　on　the　truncated　nuclear　norm　learning　systems,　Neural　Networks,　2017,　85:　10-20.　(SCI，Top期刊) 7.　F.　L.　Cao,　H.　L.　Ye,　D.　H.　Wang,　A　probabilistic　learning　algorithm　for　robust　modeling　using　neural　networks　with　random　weights,　Information　Sciences,　2015,　313:　62-78.　(SCI,　Top期刊)

学术兼职

现主持浙江省自然科学基金1项,先后参与多项国家自然科学基金和省自然科学基金项目。担任《IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology》、《IEEETransactionsonImageProcessing》等多个国际学术刊物审稿人。