“生物计算与机器学习”科研团队

作者：发布时间：2024-11-14浏览次数：176

一、团队介绍

 西华大学计算机与软件工程学院“生物计算与机器学习”科研团队在彭宏教授的带领下，建设有1名教授，3名副教授，4名青年博士讲师以及40余名在读硕士研究生的研究梯队，具有计算机、电子、电气、通信、嵌入式等多学科背景和留学访问经历。2016年加拿大国防研究及发展中心发布了《Next Generation Computing》研究报告。在生物计算方面，该报告显示了生物计算与机器学习团队（Xihua University）在全球15个顶级研究机构位于第4名。

团队负责人彭宏教授入选第十三批四川省有突出贡献的优秀专家，2020至2023年连续四个年度入选"全球前2%顶尖科学家榜单"，研究成果《膜计算模型与算法》获2017年度四川省科学进步奖（自然科学类）二等奖。团队在膜计算、脉冲神经网络与神经形态计算、机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉与图像处理、忆阻器与动力系统控制、表征学习与数据挖掘等研究方向取得了丰富的研究成果。2021-2024年四年间团队成员发表50余篇SCI论文，大多数发表在IEEE汇刊（TNNLS、TFS、TSG、TPS和TNB）和中科院二区以上国际期刊如International Journal of Neural Systems、Neural Networks、Information Sciences、Knowledge-Based Systems、Integrated Computer-Aided Engineering和Signal Processing上。授权专利10余项。主办了三届亚洲膜计算会议(ACMC2013、ACMC2017、ACMC2023）。近年来，团队成员主持有国家自然科学基金项目“脉冲神经膜系统的深度学习模型构建”（2022.01-2025.12）、四川省中央引导地方科技发展专项“基于脉冲神经模型的神经形态计算与视觉追踪算法研究”（2022.09.01–2023.08.31）、四川省重点研发项目面上项目“基于区块链的农业元宇宙数字产品确权流通系统研究”（2023.01-2024.12）、四川省科技厅科技创新创业苗子工程项目“分布式云系统中基于区块链技术的认证协议研究”（2020.01-2021.12）等多项科研项目。


 在服务四川地方产业经济发展、社会建设方面，团队成员受企业委托项目多项。其中，“2021年面向重大公共卫生突发事件的5G智慧医疗系统建设项目（平台系统子项目云HIT子模块）-全景医院系统）”，依托数字全景医院中心平台，部署ICU危险行为识别系统，为国家发展改革委、工业和信息化部联合发布的新型基础设施建设工程，成果应用于四川华西医院，助力华西医院在2022年第五届“绽放杯”5G应用征集大赛智慧医疗健康专题赛中获得一等奖；四川省经信厅“2022年绿色低碳优势产业创新任务揭榜公关项目”，为甲方客户提供项目咨询服务。生物计算与机器学习团队不仅深度参与了四川地方产业的技术革新与经济发展，通过智慧医疗、绿色低碳、智能语音、客户管理等多个领域的创新应用，有效提升了公共服务效率与质量，促进了产业结构的优化升级；同时，这些项目还显著改善了民众的生活品质，增强了社会管理与服务的智能化水平，为四川乃至更广泛地区构建更加智慧、绿色、高效的社会环境，作出了积极而深远的贡献。

二、研究方向

（一）生物计算模型

研究由生物、大脑和神经系统启发的新计算模型，涉及膜计算、神经网络、类脑计算、神经态与忆阻器神经网络等。

膜计算


神经网络


类脑计算


忆阻器网络


神经态计算


DNA计算


病毒机



（二）机器学习算法

研究人工智能、大数据分析、数据挖掘、智能交通、机器人领域中的各类机器学习、深度学习、宽度学习算法。

（三）计算机视觉


研究生物计算模型的模式识别方法、深度学习算法及其在图像处理、计算机视觉问题中的应用。

（四）自然语言处理


研究生物计算模型在自然语言处理中的应用，包括情感计算、知识图谱、推荐系统等。


（五）生物与医学中AI

研究生物计算模型在生物与医学中的AI技术，包括医学图像、生物医学自然语言处理、蛋白质和药物设计等。



三、团队成员

彭宏（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/ph/list.psp），博士，教授，硕士研究生导师，兼职/合作博士生导师。第十三批四川省有突出贡献的优秀专家，2020至2023连续四个年度入选“全球前2%顶尖科学家榜单”，H-index指数为34。2017年度四川省科技进步奖（自然科学类）二等奖，四川省第六届高等教育教学成果奖二等奖。2013-至今，ACMC(亚洲膜计算会议)程序委员；2013-至今，ICICIC(创新计算、信息与控制国际会议)程序委员。作为项目负责人或主研承担国家自然基金项目、教育部春晖计划项目、四川省科技支撑计划项目、四川省国际合作项目、四川省应用基础重点项目、产学研项目等40余项。先后在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Smart Grid》、《International Journal of Neural Systems》、《Integrated Computer-Aided Engineering》、《Information Sciences》、《Neural Networks》、《Knowledge-Based Systems》、《Signal Processing》、《Pattern Recognition Letters》、《Journal of Systems and Software》、《电子学报（英文版）》、《软件学报》等期刊和国际学术会议上发表多篇学术论文，其中SCI/EI收录150余篇，高被引论文8篇。学术专著1部。

罗晓晖（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/lxh/list.psp），博士，副教授，硕士生导师。长期从事图像处理、图像识别与计算机视觉领域的研究、教学与人才培养工作，指导毕业计算机科学与技术专业硕士研究生30余名。主持或参与完成国家和省级项目7项，横向项目20余项，公开发表包括SCI二区科研论文50余篇，授权国家发明专利3项。

刘志才（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/lzc2/list.psp），博士，副教授，硕士生导师。作为项目负责人或主研承担国家自然基金项目、教育部春晖计划项目、四川省科技支撑计划项目、四川省应用基础重点项目、产学研项目等10余项。

 夏梅宸（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/xmc/list.psp），副教授，硕士生导师。参与省级教育改革项目2项，四川省卓越工程师项目1项，主持四川省教育厅项目、横向项目多项，参与自然科学基金、四川科技厅、教育厅项目等5项，授权国家发明专利6项，科研论文多篇，指导多名学生创新创业、参加全国技能比赛。

郭承刚（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/gcg1/list.psp），博士、讲师，硕士生导师。主要从事基于深度学习、膜计算等理论的三维计算机视觉领域研究，包括：单目/双目深度估计、深度图超分辨率、视觉目标跟踪等。以第一作者或通讯作者发表SCI科研论文6篇。主持校人才引进项目1项，参与科研项目多项。担任2本SCI期刊审稿人。

何冠霖（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/hgl/list.psp），博士、讲师，硕士生导师，四川省欧美同学会会员。5年公费留学法国经历，具有计算机科学与技术、电气工程、嵌入式系统、交通运输等多学科专业背景，目前主要从事高性能计算、机器学习、生物计算等领域的研究。已发表论文5篇，主持/参与项目3项。

 邓萍（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/dp2/list.psp），博士、讲师，硕士生导师。四川省计算机学会自然语言处理专业委员会委员，主要从事机器学习、数据挖掘、表征学习、深度学习、知识学习等方面的研究。近年来在《IEEE Transactions on Big Data》、《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Computational Social Systems》、《Knowledge-Based Systems》、《Information Fusion, Information Sciences》等国际期刊上发表文章十余篇；参与国家级以及省部级项目两项。

杨妮晶（https://teacher.xhu.edu.cn/jsj/ynj/list.psp），博士、讲师，硕士生导师。近年来，在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Neural Networks》、 《Journal of the Franklin Institute》等国内外重要学术期刊上以及学术会议上发表论文20余篇。授权专利3项，参与7项科研项目研发。

四、重要科研成果

（一）代表性论文：

  • Nonlinear spiking neural systems with autapses for predicting chaotic time series. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023. （SCI一区、IF=19.118、CCF-B）

  • Gated spiking neural P systems for time series forecasting. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022. （SCI一区、IF=14.255、CCF-B）

  • An attention-aware long short-term memory-like spiking neural model for sentiment analysis. International Journal of Neural Systems, 2023. （SCI二区、IF=6.325、CCF-C）

  • Attention-enabled gated spiking neural P model for aspect-level sentiment classification. Neural Networks, 157, 2023, 437-443. （SCI一区、IF=9.657、CCF-B）

  • Sentiment classification using bidirectional LSTM-SNP model and attention mechanism. Expert Systems with Applications, 221, 2023, 119730. （SCI一区、IF=8.665、CCF-C）

  • LSTM-SNP: A long short-term memory model inspired from spiking neural P systems. Knowledge-Based Systems, 235, 2022, 107656. (SCI一区、IF=8.038、CCF-C）

  • An unsupervised segmentation method based on dynamic threshold neural P systems for color images. Information Sciences, 587, 2022, 473-484. (SCI一区、IF=6.795、CCF-B）

  • Supervisory control of discrete event systems under asynchronous spiking neuron P systems, Information Sciences, 597, 253-273, 2022. (SCI一区、IF=6.795、CCF-B）

  • Multivariate time series forecasting method based on nonlinear spiking neural P systems and non-subsampled shearlet transform. Neural Networks 152 (2022) 300-310. （SCI一区、IF=9.657、CCF-B）

  • Echo spiking neural P system. Knowledge-Based Systems, 253, 2022, 109568. (SCI一区、IF=8.038、CCF-C）

  • A novel fusion method based on dynamic threshold neural P systems and nonsubsampled contourlet transform for multi-modality medical images. Signal Processing, 178, 2021, 107793: 1-13. (ESI、SCI二区、IF=4.389、 CCF-C)

  • Medical image fusion method based on coupled neural p systems in nonsubsampled shearlet transform domain. International Journal of Neural Systems,31(1), 2021, 2050050: 1-17.  (SCI一区、IF=6.4、CCF-C）

  • Spiking neural p systems with extended channel rules. International Journal of Neural Systems,31(1), 2021, 2050049:1-13. .  (SCI一区、IF=6.4、CCF-C）

  • Spiking Neural P Systems with Autapses. Information Sciences, 2021, 570, 383-402. (SCI一区、IF=5.91、CCF-B)

  • Spiking neural P systems with delay on synapses, International Journal of Neural Systems, 31(1), 2021, 2050042: 1-19. (SCI一区、IF=5.604、CCF-C)

  • Multi-focus image fusion based on dynamic threshold neural P systems and surfacelet transform. Knowledge-Based Systems, 196, 2020, 105794: 1-12. (SCI一区、IF=5.101、CCF-C)

  • Spiking Neural P Systems, International Journal of Neural Systems, 30(10), 2020, 2050008: 1-17. (SCI一区、IF=6.4 、CCF-C)

  • Spiking neural P systems with inhibitory rules. Knowledge-Based Systems, 188, 2020, 105064: 1-10. (SCI一区、IF=5.101 、CCF-C)

  • Multi-view clustering guided by unconstrained non-negative matrix factorization[J]. Knowledge-Based Systems, 2023, 266: 110425. (SCI一区、IF=8.139、CCF-C)

  • Biased unconstrained non-negative matrix factorization for clustering[J]. Knowledge-Based Systems, 2022, 239: 108040. (SCI一区、IF=8.139、CCF-C)

  • Tri-regularized nonnegative matrix tri-factorization for co-clustering[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 226: 107101. (SCI一区、IF=8.139、CCF-C)

  • Linear discriminant analysis guided by unsupervised ensemble learning[J]. Information Sciences, 2019, 480: 211-221. (SCI一区、IF=8.1、CCF-B)

  • Exponential synchronization of stochastic delayed memristive neural networks via a novel impulsive control, Neural Networks, 131:242-250, 2020 (SCI一区、IF=9.657、CCF-B)

    （二）代表性知识产权

  • 学术专著：Advanced Spiking Neural P Systems: Models and Applications.

  • 发明专利：一种基于对偶学习的图像风格转移算法. 中国，CN109345446B，2022-12-02

  • 发明专利：一种27.5kV可视化接地刀闸状态识别方法及装置. 中国，CN116824512B，2023-11-07

  • 发明专利：一种轻量级图像超分辨率方法、装置及其电子设备. 中国，CN117934286B，2024-06-04

  • 发明专利：一种腺体分割方法、装置及电子设备. 中国， CN118072027B，2024-07-19

  • 发明专利：一种基于元宇宙的农产品溯源方法.中国，CN115936738A，2023-06-09

  • 发明专利：基于区块链和物理不可克隆函数的车载网消息认证方法. 中国CN115580488A，2023-03-03

  • 发明专利：一种基于区块链的联邦学习隐私保护方法.中国，CN115795518A，2023-04-18

  • 发明专利：移动云服务环境中具有隐私保护的认证和访问控制方法.中国，CN115865520A，2023-04-28

  • 发明专利：基于无线体域网的群匿名认证方法.中国，CN116156491B，2023-06-23

  • 软件著作权：无线电监测网络执行监控软件系统

（三）代表性获奖：

  • 四川省自然科学奖二等奖

  • 中国计量测试协会科技进步奖二等奖

  • 四川省教学成果奖

（四）代表性学生获奖：

  • 2024年，第十五届蓝桥杯全国软件与信息技术人才大赛全国总决赛，国家级二等奖

  • 2024年，第十五届蓝桥杯全国软件与信息技术人才大赛全国总决赛，国家级三等奖

  • 2023年，第二十五届中国机器人及人工智能大赛总决赛，国家级一等奖

  • 2023年，第二十五届中国机器人及人工智能大赛总决赛，国家级二等奖

  • 2022年，第二十四届中国机器人及人工智能大赛总决赛，国家级二等奖

  • 2023年，第十四届蓝桥杯全国软件与信息技术人才大赛全国总决赛，国家级二等奖

  • 2023年，第十四届蓝桥杯全国软件与信息技术人才大赛全国总决赛，国家级三等奖

  • 2022年，第十三届蓝桥杯全国软件与信息技术人才大赛全国总决赛，国家级二等奖

  • 2022年，第十三届蓝桥杯全国软件与信息技术人才大赛全国总决赛，国家级三等奖

五、主要科研项目

  • 国家自然科学基金项目，脉冲神经膜系统的深度学习模型构建

  • 国家自然科学基金项目，大脑启发的膜计算模型及学习机理构建

  • 国家自然科学基金项目，模糊与自适应膜计算模型及算法研究

  • 国家自然科学基金项目，膜计算的非监督学习模型与机理研究

  • 四川省科技厅支撑计划项目，膜计算框架下的数字图像处理关键技术研究

  • 四川省留学回国人员科技活动项目，由膜计算所启发的新颖学习模型

  • 四川省中央引导地方科技发展专项，基于脉冲神经模型的神经形态计算与视觉追踪算法研究

  • 四川省重点研发项目面上项目，基于区块链的农业元宇宙数字产品确权流通系统研究

  •  四川省科技厅科技创新创业苗子工程项目，分布式云系统中基于区块链技术的认证协议研究

  • 四川省教育厅项目，基于签到数据分析的交通信息服务系统关键技术研究

  • 教育部产学合作协同育人项目，基于“对分课堂”教学理念的课程内容与模式的探索一以《数据挖掘》为例

  • 教育部春晖计划，数值型膜系统学习模型研究

  • 企事业单位委托，人工智能产品技术服务

  • 企事业单位委托，2021年面向重大公共卫生突发事件的5G智慧医疗系统建设项目（平台系统子项目云HIT子模块）-全景医院系统）

  • 企事业单位委托，京东方文创项目

  • 企事业单位委托，基于电话语音的声纹检测技术研究(一期项目)

  • 企事业单位委托，企业客户微信群管理系统

  • 企事业单位委托，基于智能语音技术的车联网基础服务系统

  • 企事业单位委托，无线电监测电磁环境数据采集分析研究

  • 企事业单位委托，无线电局部自组织系统研究