当前位置: X-MOL首页全球导师 国内导师 › 佘青山

个人简介

2007年毕业于浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室,获控制科学与工程专业工学博士学位,同年加入杭州电子科技大学自动化学院从事教学科研工作。2014.09至2015.09在美国Drexel大学生物医学工程系做高级访问学者。2016年被评为杭州电子科技大学“三育人”先进教师。主持2项国家自然科学基金项目、2项浙江省自然科学基金项目、1项浙江省科技计划项目,参与国家863项目、浙江省重点研发计划项目等多个项目。在重要期刊和国内外学术会议上发表60余篇高质量论文,其中SCI期刊24篇,他引120余次。国家自然科学基金委、浙江省自然科学基金等通讯评审专家,广东省和辽宁省自然科学基金会评专家。杭州电子科技大学优秀硕士论文指导教师,指导研究生获得“中国研究生创新实践系列大赛”全国奖4项、国家奖学金2名。 主持或参与的科研项目 [1] 基于脑肌电Copula因果模型的上肢运动功能康复评估研究,国家自然科学基金面上项目,主持 [2] 基于运动想象脑功能网络的节点加权支持向量分类方法研究,国家自然科学基金青年项目,主持 [3] 多元脑电信号的Copula相关性建模及BCI应用,浙江省自然科学基金,主持 [4] 基于图像稀疏表示的分块压缩传感编码方法研究,浙江省自然科学基金,主持 [5] 意图感知型智能轮椅控制系统研发,浙江省科技计划项目,主持 [6] 面向养老助残任务的刚-柔-软集成协作机器人设计及智能控制,浙江重点研发计划项目,参与 知识产权 授权国家发明专利23项,转让5项。

研究领域

模式识别与智能系统(人工智能、机器学习与脑-机接口、康复机器人、图像/视频处理与分析)

包括人工智能、机器学习与脑机接口、康复机器人、图像/视频处理与分析等

近期论文

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[1] Transfer of semi-supervised broad learning system in EEG signal classification. Neural Computing and Applications, 2021(SCI) [2] Balanced graph-based regularized semi-supervised extreme learning machine for EEG classification. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2020 (SCI) [3] Multi-class motor imagery EEG classification using collaborative representation-based semi-supervised extreme learning machine. Medical & Biological Engineering & Computing, 2020 (SCI) [4] Spatio-Temporal SRU with global context-aware attention for 3D human action recognition. Multimedia Tools and Applications, 2020 (SCI) [5] A hierarchical semi-supervised extreme learning machine method for EEG recognition. Medical & Biological Engineering & Computing, 2019 (SCI) [6] Scale-Dependent Signal Identification in Low-Dimensional Subspace: Motor Imagery Task Classification. Neural Plasticity, 2018 (SCI)

学术兼职

中国自动化学会会员、人工智能学会会员、电子学会会员,担任IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems、IEEE Trans. Neural Systems & Rehabilitation Engineering、Neurocomputing、Medical & Biological Engineering & Computing、自动化学报等期刊的审稿人

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