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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

研究领域

机器学习;资源环境信息感知处理

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.

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