个人简介
承担国家级（国家自然科学基金面上项目2项）、省部级项目（教育部基金、重庆市社会民生专项、重庆市科技攻关、重庆市自然科学基金）10余项。百度学术H指数为16，G指数为25；google学术H指数为10；Researchgate指数为23.63。发表科研论文80余篇，其中SCI收录论文30余篇次，EI收录论文50余篇次。他引超过760次，最高单篇被引次数大于60次，他引论文中有3篇来自顶级期刊（IF均大于11分）；获权国家发明专利19项，实用新型专利3项，软件著作权1项。
招收研究生
专业及研究方向
1．信号与信息处理
● 智能信息处理
● 大数据分析处理
● 多模态信息处理
● 人工智能与生物医学信息处理
2．通信与信息系统
●网络信息与大数据分析处理
●智能信息系统
●传感器网络构建&数据采集与传输
主要教学工作：
承担本科生、研究生课程《智能信息处理与算法》、《人工神经网络》教学工作。承担了省部级、校级教改、创新项目3项，承担了大学生科训计划（SRTP）项目4项。
受邀主题报告&专题报告&大会口头报告
[1] Feature and Instance Learning of Speech Data of Parkinson's disease, 2019 International Conference on Soft Computing & Machine Learning (SCML2019)，April 26th-29th , Wuhuan, China
[2]基于医学数据智能分析的疾病辅助检测, 第二届巴渝健康高峰论坛，2018.10
[3]基于机器学习的病理年龄估计方法研究，ISICDM 2018, Chengdu，China， 2018.10
[4]多模态信息融合方法简析与语音帕金森病分类诊断应用举例，第一届全国多模态研究高层论坛，同济大学，上海，2018.11
[5]基于语音特征与样本段并行学习的帕金森病诊断与混合语音特征标记物提取，浙江大学特殊人群话语研究高层论坛，杭州，2017.10
[6]基于多准则协同学习的神经性变性疾病的标记物自动提取，广州烧伤大会生物物理与再生医学会场，2017.8
[7]特聘专家受聘仪式，浙江湖州烧伤转化医学会议，2016
[8]基于脑结构MR图像和机器学习的信息挖掘与痴呆症辅助诊断，重庆大学第一届脑科学青年论坛，2016.9
[9]基于MR影像的深度信息提取及用于AD诊断，中国生物医学工程学会年会生物医学信号测量分论坛, 2015.12
获奖与荣誉
[1]IEEE APCCAS 2018 的 Poster Session Chair
[2]美国Marquis Who is Who 终身成就奖 （2017年，2018年，2019年）
[3]2017年重庆大学教学成果奖二等奖（证书号：2017023202），（排名第5）2017.3
[4]重庆大学通信工程学院2014年青年教师讲课比赛二等奖，2014
[5]18th IFAC国际会议人工智能理论论文奖（AI theory award），2011
[6]2009年重庆大学优秀青年教师奖（黄尚廉）（唯一排名），2009.9
[7]2008年重庆市优秀博士学位论文奖（唯一排名），2008
[8]2008年重庆大学教学成果二等奖（排名第2）, 2008
[9]2007年重庆大学优秀博士学位论文奖，2007
部分科研项目：
主持参与了国家级、省部级项目二十余项，近期主要有：
[1]企业项目（LTWX-2018-16），主持，（2018.10-2018.11）
[2]重庆市基础研究与前沿探索专项项目（cstc2018jcyjA3022），主持，（2018-2021）
[3]模式识别国家重点实验室2018年开放课题（201800011），主持，（2018.1-2019.12）
[4]国家自然科学基金（61771080），主持，（2018.1-2021.12）
[5]重庆市社会事业与民生保障专项（No. cstc2016shmszx40002），主持，（2016-2019）
[6]西南医院科技创新计划-联合孵化项目（SWH2016LHYS-11）, 联合主持，（2016-2018）
[7]重庆市教委项目（KJ1603805），主研，（2016-2019）
[8]企业项目（1042012920170743 ），主研，（2017-2018）
[9]国家博士后基金（No. 2013M532153），主持，（2013-2016）
[10]教育部中央高校基础研究重点项目（No. 106112015CDJZR155507），主持，（2015-2016）
[11]重庆市博士后特别资助项目，主持，（2013-2016）
[12]国家高技术研究发展计划（863），主研，（2012-2015）
[13]重庆市自然科学基金项目（No. CSTC,2012jjA0612），主持，（2012-2015）
[14]重庆市科技攻关计划（No. cstc2012gg-yyjs40007 ），主持，（2012-2015）
[15]教育部中央高校基础研究一般项目（No. 106112013CDJZR160008），主持，（2013-2014）
[16]重庆市国际引智计划，主持, （2011-2013）
[17]国家自然科学基金面上项目（No. 60971016），主研，（2010-2013）
部分知识产权成果：
[1]软件著作权：李勇明，近红外光谱烧伤深度检测软件系统（简称：光谱烧伤深度检测）V1.0，已提交，已获权，登记号：2018SR583028 已授权
[2]国家发明专利：李勇明，肖洁，王品，谭晓衡，刘书君，张新征，刘国金，基于多模态深度迁移学习的多源异构数据融合方法，申请号：CN201810464348.4，申请日：2018年5月15日 已申请
[3]国家发明专利：李勇明，肖洁，王品，谭晓衡，刘书君，张新征，刘国金，基于迭代均值聚类的深度样本学习方法，申请号：CN201810558766X，申请日：2018年6月1日 已申请
[4]国家发明专利：刘书君 ; 曹建鑫 ; 沈晓东 ; 杨婷 ; 李勇明 ; 张奎 ;一种基于学习字典与非凸范数最小化约束的MRI图像重构方法. 公开号：CN107993205A，公开日：2018.05.04；申请号：CN201711211074.X 已公开
[5]国家发明专利：李勇明，张成，王品，等. 分包融合集成学习数据分类方法，申请号：CN2018100973343 已公开
[6]国家发明专利：王品，王力锐，李勇明，等. 基于卷积神经网络和迁移学习的宫颈涂片图像诊断系统，申请号：CN2018100900713 已公开
[7]国家发明专利：李勇明 ; 谢廷杰 ; 王品 ; 郑源林 ; 张小恒 ; 颜芳 ;基于DBN和RF算法的帕金森病语音数据分类系统. CN201711007973.8, 2017 已公开
[8]国家发明专利：刘书君 ; 沈晓东 ; 曹建鑫 ; 杨婷 ; 张奎; 李勇明 ;一种基于非凸加权稀疏约束的SAR图像降斑方法. CN201710506574.X,2017 已公开
[9]国家发明专利：刘书君 ; 杨婷 ; 唐明春 ; 周喜川 ; 李勇明 ;一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法. CN201711173769.3, 2017 已公开
[10]国家发明专利：李勇明，谢廷杰，王品，郑源林，张小恒，承欧梅，张艳玲. 基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症诊断检测装置，中国， 2017 CN201710325414.5 已公开
[11]国家发明专利：李勇明，吴烨，尹美芳，王品，吴军，基于CAGA与SVM的近红外光谱的烧伤深度预测系统，中国，CN201611072092.X，2016 已公开
[12]国家发明专利：李勇明，朱雪茹，王品，李帆，曾孝平，基于脑部病理年龄估计的脑疾病检测系统，2015.12，中国，201510969721.8 已授权
[13]国家发明专利：李勇明;黄莉;王品;杨刘洋;汪洁;基于集成特征选择分类的待机功耗智能诊断系统及其诊断方法，2015.8，中国，CN201510475741.X 已授权
[14]国家发明专利：李勇明，吴烨，王品，李帆，张和华。基于模式识别的胸阻抗信号处理方法，中国，（申请号：201410113578.8；专利号：ZL 2014 1 0113578.8）。已授权
[15]国家发明专利：李勇明,谢文宾,王品,刘玉川,徐莎。基于多类型组合特征参数的声纹识别方法，201510268063.X 已公开
[16]国家发明专利：李勇明,谢文宾,王品,刘玉川,徐莎。基于基音周期混合特征参数的声纹识别方法，201510268390.5 已授权
[17]国家发明专利：李勇明,吕洋,王品,刘玉川,徐莎。基于脑磁共振影像的Aβ蛋白沉积信息检测系统，201510282981.8 已授权
[18]国家发明专利：李勇明,吕洋,王品,刘玉川,徐莎。基于脑磁共振影像中磷酸化tau蛋白含量信息的检测系统，201510280008.2 已授权
[19]国家发明专利：王品,胡先玲,李勇明,刘倩倩,朱雪茹。基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法，201510253573.X 已授权
[20]国家发明专利：王品,宋琪,李勇明,吕珊珊,王力锐，曹垚。基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法，201510274795.X。已公开，已授权
[21]国家发明专利：李勇明，汪洁，曹垚，王品，张和华。心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法，201410653305.2。已授权
[22]国家发明专利：李勇明，李帆，王品，刘倩倩，韩亮，曾孝平，邹雪，张思杰，膝关节软骨图像自动分割方法，中国，CN201310418228.8。已授权
[23]国家发明专利：王品;李勇明;于彦涛;夏宇;任超;梅林. 基于液晶可调谐滤波器的空域低相干相位显微镜（申请号：201110358651.4，专利号：ZL 2013 1 0418228.8） 已授权
[24]国家发明专利：王品;李勇明;蒋阳;黄敏;施忠继;邹雪. 一种多模式低相干散射光谱仪（ 申请号：201110358645.9） 已授权
[25]国家发明专利：王品，夏宇，李勇明，施忠继.老年痴呆症图像早期诊断系统 （排名第3）（申请号201210346787.8 ） 已授权
[26]国家发明专利：李勇明，王品，夏宇.基于神经网络的声纹识别系统的最优码本设计方法 （排名第1）（申请号：201210314067.3 ） 已授权
[27]国家发明专利：李勇明;曾孝平;韩亮;赵德春;冯文江;吴玉成;蒋阳;韩庆文.一种面向复杂模式分类的特征选择方法（排名第1）（申请号：200810070033.8 ，授权号：ZL200810070033.8 ） 已授权
[28]国家发明专利：李勇明，曾孝平，用于模式分类的动态特征选择方法（排名第1）（申请号：200810070105.9 ，授权号：ZL200810070105.9） 已授权
[29]国家实用新型专利：李勇明，曾孝平 ; 蒋阳 ; 李正周 ;一种基于群智能的工业生产设备故障诊断装置（排名第1）（申请号：200820099545.2 ，授权号：200820099545.2） 已授权
[30]国家实用新型专利：李勇明，曾孝平 ; 韩亮 ; 曾浩 ; 韩庆文 ; 胡致远 ;一种分布式动态负载均衡网络拓扑结构（排名第1）（申请号：200820099546.7 ，授权号：ZL200820099546.7 ） 已授权
[31]国家实用新型专利：曾浩 ; 刘玲 ; 谭晓衡 ; 曹海林 ; 李勇明 ; 杨力生 ;数字式微波微位移测量器（排名第5）（申请号：200720124282.1，授权号：ZL 201035143Y） 已授权
[32]国家发明专利：胡致远 ; 许磊 ; 蒋阳 ; 张贤 ; 刘春艳 ; 冯文江 ; 刘云宏 ; 李勇明 ;一种支持频谱资源共享的无线资源分配方法（排名第8）（申请号：200910103863.0） 已授权
[33]国家发明专利：蒲秀娟 ; 韩亮 ; 李勇明 ; 覃剑 ; 温罗生 ; 余传祥 ; 蒲亨立 ; 姜文浩 ; 黄晓青 ;基于光学非下采样轮廓波变换的人脸识别方法（排名第4）（申请号：200910103948.9） 已授权
学生毕业主要去向：
高校：第三军医大学西南医院，重庆理工大学，乐山职业学院，等
院所事业单位：成都30所，四川专利审查中心，等
企业：美国惠普公司重庆分公司，深圳腾讯公司，深圳华为公司，重庆移动，金美通信公司，广东美的，等
深造：法国留学，重庆大学硕博连读，等
其他简介：
课题组科研经费充裕。依托“信息物理社会可信服务计算”教育部重点实验室、“重庆市脑科学协同创新中心重大分中心”和“信号与信息处理研究所”，具有良好的硬软件环境，并且和多个电信、互联网、行业数据中心、中科院科研院所、医学研院所保持长期良好的研究合作关系。
欢迎电子信息、自动化、计算机相关专业学生报考、也非常欢迎数学/物理等相关专业跨学科报考！
近期论文
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部分科研论文：
已发表科研论文80余篇，其中SCI收录论文30余篇次，EI收录论文50余篇次，部分论文如下（* 通信作者）：
[1]Yongming Li*, Tingjie Xie, Pin Wang, Jie Wang, Shujun Liu，Xichuan Zhou, Xinzheng Zhang. et al. Joint spectral-spatial hyperspectral image classification based on hierarchical subspace switch ensemble learning algorithm. Applied Intelligence, 2018, 48(11):4128-4148 (SCI/EI: 20182205265474)
[2]Xiaoheng Zhang, Yongming Li. Pitch tracking algorithm based on evolutionary computing with regularisation in very low SNR. Journal of Engineering-JOE, 2018,16: 1509-1514 (SCI: 000451088400019)
[3]Pin Wang, Ruili Wang, Yongming Li, Qi Song, Shanshan Lv, Xianling Hu. Automatic Cell Nuclei Segmentation and Classification of Cervical Pap Smear Images. Biomedical signal processing & control, 48 (2019) 93–103 (SCI/EI)
[4]Haitang Qiu, Xinke Li; Qinghua Luo; Yongming Li; Xichuan Zhou; Hailin Cao; Yuanhong Zhong, Mingui Sun. Alterations in patients with major depressive disorder before and after electroconvulsive therapy measured by fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF). Journal of affective disorders, 2018, 244: 92-99, DOI:10.1016/j.jad.2018.10.099 (SCI)
[5]Xinzheng Zhang * , Zhiying Tan,Guo Liu ,Hongqing Liu ,Yijian Wang ,Shujun Liu ,Yongming Li ,Hao Xu and Jili Xia. Adaptive Local Aspect Dictionary Pair Learning for Synthetic Aperture Radar Target Image Classification. Sensors, 2018, 18(9), 2940; doi:10.3390/s18092940 (SCI: 000446940600199/EI)
[6]Xiaoheng Tan, Yuchuan Liu, Yongming Li*, Pin Wang, Xiaoping Zeng, Fang Yan, Xinke Li. Localized Instance Fusion of MRI data of Alzheimer’s disease for Classification based on Instance Transfer Ensemble Learning. Biomedical Engineering Online，2018,17:49, 2018,May, 2 (SCI: 000431315900001 /EI: 20181805134175)
[7]Pin Wang ， Sha Xu ， Yongming Li ， Lirui Wang ， Qi Song. Feature-based analysis of cell nuclei structure for classification of histopathological images. Digital Signal Processing , 2018, on line. (SCI/EI: 20181304938932)
[8]Yongming Li*, Yuchuan Liu, Pin Wang, Jie Wang, Sha Xu, Mingguo Qiu. Dependency Criterion based Brain Pathological Age Estimation of Alzheimer's Disease Patients with MR Scans. Biomedical Engineering Online， 2017, 16(1):50 (SCI/EI: 20171703608895)
[9]Yongming Li*, Cheng Zhang, Yunjian Jia, Pin Wang, Xiaoheng Zhang, Tingjie Xie. Simultaneous Learning of Speech Feature and Segment for Classification of Parkinson Disease. IEEE Healthcom 2017.
[10]X Zhang ， Y Wang ， Z Tan ， D Li ， S Liu ，T Wang, Y Li. Two-Stage Multi-Task Representation Learning for Synthetic Aperture Radar (SAR) Target Images Classification. Sensors , 2017 , 17 (11) :2506 (SCI: 000416790500068 /EI: 20174504373909)
[11]Yongming Li*, Liuyang Yang, Pin Wang, Cheng Zhang, Jie Xiao, Mingguo Qiu*. Classification of Parkinson's disease by Decision Tree based Instance Selection and Ensemble Learning algorithms. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 2017,2:444-452 (SCI: 000400575200021/EI )
[12]Pin Wang*, Jie Wang, Meifang Yin, Yongming Li, Jun Wu. Optical detection of wound infection in vivo by near infrared diffuse reflectance. Spectroscopy letters, 2017: 566-571 online: 23 Oct 2017 (SCI: 000418066100009)
[13]Pin Wang*, Yao Cao, Meifang Yin, Yongming Li, Jun Wu. A burn depth detection system based on near infrared spectroscopy and ensemble learning. Review of Scientific Instruments,2017, 88(11):114302 (SCI/EI)
[14]Wang, Pin ; Xu, Sha; Li,Yongming; Wang, Jie; Liu, Shujun. Hyperspectral image classification based on joint sparsity model with low-dimensional spectral-spatial features. Journal of Applied Remote Sensing, 2017,11(1):015010-1~015010-11 (SCI: 000397651200001 / EI: 20170903383337)
[15]He-Hua Zhang, Liuyang Yang, Yuchuan Liu, Pin Wang, Jun Yin, Yongming Li*, Mingguo Qiu, Xueru Zhu, Fang Yan. Classification of Parkinson's Disease utilizing Multi-Edit Nearest-Neighbor and Ensemble Learning Algorithms with Speech Samples. Biomedical Engineering Online ，2017,16(1):50 (SCI: 000388338200001 / EI : 20164803072446)
[16]Wang Pin, Wu Ye, Li Yongming, Li Fan, Yan Fang. An Insight into the Nanostructure of Cell on Histology Specimen via Microscopic Spectrum. SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS，2017 , 37 (06) :1843-1846 （SCI：000403036200036）
[17]Liu shujun, Wu guoqing, Zhang xinzheng, Zhang kui, Wang Pin, Li Yongming. SAR despecking via classification based nonlocal and local sparse representation. Neurocomputing , 2017, 219(5): 174-185 (SCI/EI )
[18]Yongming Li*, Xueru Zhu, Pin Wang, Shujun Liu, Mingguo Qiu, Fan Li. Detection of Aβ Plaque Deposition in MR Images based on Pixel Feature Selection and Class Information in Image level. Biomedical Engineering Online), 2016, 15:108 (SCI: 000383839500001 / EI: 20163802830017)
[19]Yongming Li*, Fan Li, Pin Wang, Xueru Zhu, Shujun Liu, Mingguo Qiu, Jingna Zhang, Xiaoping Zeng. Estimating the Brain Pathological Age of Alzheimer’s Disease Patients from MR Image Data Based on the Separability Distance Criterion. Physics in Medicine and Biology ，2016, 61(19):7162-7186 (SCI/EI )
[20]Yongming Li*, Jin Yan, Pin Wang, Yang Lv,Mingguo Qiu, and Xuan he, Classification of Alzheimer’s Disease Based on Multiple Anatomical Structures’ Asymmetric Magnetic Resonance Imaging Feature Selection. ICONIP 2015, 2015,11 (EI：20160101743910 /ISTP)
[21]Pin Wang, Xuan He,Yongming Li, Xueru, Zhu, Wei Chen, Mingguo Qiu, “Automatic knee cartilage segmentation using multi-feature SVM and elastic region growing for MR images ” Journal of Medical Imaging and Health Informatics ，2014, in Press (SCI/EI )
[22]Ping Wang, Yongming Li, Bohan Chen, et al. Proportional hybrid mechanism for population based feature selection algorithm. International Journal of Information Technology and Decision Making, 2014, In Press (SCI/EI)
[23]Pin Wang, Xianling Hu, Yongming Li, qianqian Liu, Xinjian Zhu, Automatic cell nuclei segmentation and classification of breast cancer histopathology images, Signal Processing , 122, 2016, pp1-13 (SCI：000386493900009 /EI ：20160401843268)
[24]Wang Pin, Li Yong-ming, Chen Bo-han, Measurement of the anisotropy factor with azimuthal light backscattering. Optoelectronics letters, 2014, 10 (6): 470-472 (EI:20145200370500)
[25]Y. Li*, Zhuanxia Zhang, Han Lai,Pin Wang.Dynamic Brain Magnetic Resonance Image Based on Inheritance Idea and PSO.CISP-BMEI 2011.15-17 October 2011 (EI:20120314690519 /ISTP)
[26]Di Zhou, Yiwen Gao, Liuyi Lu, Honghui Wang, Yongming Li*, Pin Wang. Hybrid corner detection algorithm for brain magnetic resonance image registration.CISP-BMEI 2011: 308-313 (EI:20120314690513/ISTP)
[27]Di Zhou, Honghui Wang, Zhuanxia Zhang; Yongming Li, Han Lai. Double order hybrid optimum codebook design for speaker recognition. ICECE 2011, International Conference on Electrical and Control Engineering (EI: 20114614517908)
[28]Y. Li*, X. Zeng. Sequential Multi-Criteria Feature Selection Algorithm based on Agent Genetic Algorithm. Applied Intelligence, Springer, 2010,33(2):117-131 (SCI:000281788900003, EI: 20103813247896)
[29]Y. Li*, X. Zeng. Multi-Population Co-Genetic Algorithm with Double Chain-Like Agents Structure for Parallel global numerical optimization. Applied Intelligence. Springer, 2010,32(3): 292-310 (SCI:591ER, EI:20101912922678)
[30]Y. Li*, X.Zeng, Liang Han, Pin Wang. Two coding based adaptive parallel co-genetic algorithm with double agents structure. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier, 2010, 23(4): 526-542 (SCI: 598XH, EI: 20101512836028) (IFAC 2011 优秀论文奖)
[31]Y. Li*, S.Zhang, X. Zeng. Research of Multi-Population Agent Genetic Algorithm for Feature Selection. Expert Systems With Applications, Elsevier, 2009,36(9):11570-11581 (SCI: 474GM, 000268270600018, EI: 20092512138582)
[32]X.-P. Zeng, Y.-M. Li*, J Qin. A Dynamic Chain-like Agent Genetic Algorithm for Global Numerical Optimization and Feature Selection. Neurocomputing. Elsevier, 2009, 72(4): 1214-1228 (SCI: 407NQ，EI: 090311865591)
[33]J Qin, X.-P. Zeng, Y.-M. Li. The Variable Scale Mean-Shift Tracking Using Local Information Fusion.Journal of Computational Information Systems. 2009,5(1):1553-9105 (EI: 20092212098710)
[34]X.-P. Zeng, Y.-M. Li*, L Han,Urinary Sediment Image Segmentation Based on Wavelet and Mathematical Morphology,Proceeding of 4th Multiconference on Computational Engineering in Systems Applications (CESA2006), Beijing, 2006.10. (EI:20083811574893, ISTP:BFR75)
[35]Y.-M. Li*, X.-P. Zeng. A new strategy for urinary sediment segmentation based on Wavelet, morphology and combination method. Computer Methods and Programs in Biomedicine, Elsevier, 2006, 84: 162-173. (SCI: 111YK, EI: 070210359295）
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