个人简介
雒瑞森，四川大学 副教授，研究生导师
专业：自动化
获奖
负责：省级精品在线开放课程（MOOC）《自动控制原理及案例分析》
参与：CNS航空专用无线电系统安全智能监护关键技术研发与产业化，四川省科技进步三等奖
负责科研项目：
四川省重点研发计划：
无线电监测领域的非法广播自动识别系统研究
国家自然科学基金来源项目：
基于智能测控技术的双流制弓网受流特性试验研究
中国博士后科学基金面上项目：
集成山火蔓延过程建模的电网自然灾害预警系统
校企合作项目：
人声与背景音乐分离研究
基于大数据的电磁频谱管控技术研究
基于机器学习的生产过程故障自动诊断
农村土地遥感监测及建库研究
针对频谱态势估计的空间布点和插值方法
调制数据制式的稳健自动识别
其他项目：
光学卫星遥感图像的云分割方法研究
部分专利如下：
已授权：一种广播信号预判预处理方法（201910595312.4）
一种基于关键词识别的无线电识别方法（201810810283.4）
语音信号中冲激性噪声的去除方法（201910596190.0）
语音关键词自动识别方法（201910490527.X）
一种基于极化去极化电流法的电缆绝缘老化检测方法（201711083128.9）
一种架空输电线路的山火灾害预警方法（201610309395.2）
实质审查：基于稀疏最小二乘优化的数据压缩方法（201911058779.1）
一种基于集成梯度提升机的广播关键字识别方法（201810929482.7）
基于关键词识别的可离线无线电电磁频谱管控系统（201810453477.3）
本科教学：自动控制原理
研究生教学：信号与信息综合感知处理技术
近期论文
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(1) Scalar Quantization as Sparse Least Square Optimization, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021.5, 人工智能、模式识别、图像处理、计算机视觉领域的顶尖国际期刊，影响因子17.9，谷歌学术影响力排名的期刊（计算机视觉和模式识别领域）中位列第一，CCF人工智能领域A类推荐期刊中影响因子排名第一。
(2) Adaptive Ensemble of Classifiers with Regularization for Imbalanced Data Classification, Information Fusion. 2021.6 (Top, 影响因子13.6)
(3) MMD-encouraging convolutional autoencoder: a novel classification algorithm for imbalanced data. Applied Intelligence, 2021.3.
(4) A convolutional-recurrent neural network with attention framework for singing-voice separation from monaural recordings. Scientific reports. 2021.1
(5) Classification of pure conduct disorder from healthy controls based on indices of brain networks during resting state. MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING. 2020.9
(6) Integrating Wildfires Propagation Prediction into Early Warning of Electrical Transmission Line Outages. IEEE ACCESS. 2019.3
(7)Feature Learning With a Divergence-Encouraging Autoencoder for Imbalanced Data Classification. IEEE ACCESS. 2018.11
(8) Global relationship of fire occurrence and fire intensity: a test of intermediate fire occurrence-intensity hypothesis, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 2017:122(5):1123-1136.
(9) Characterizing and Mapping of Exposure to Radiofrequency Electromagnetic Fields (20–3,000 Mhz) in Chengdu, China. Health Physics. 2017:112(4): 266-275.
京公网安备 11010802027423号