屈鴻

屈鴻

屈鴻,電子科技大學教授,博導。屈老師在計算機神經網路基礎理論及套用方面有較深入的研究。

IEEE協會會員,ACM協會會員,四川省計算機學會大數據專委會副主任委員,電子科技大學教授。

主要研究領域包括人工智慧、神經網路、機器學習等。以第一作者或通訊作者在國內外知名期刊和國際會議上發表論文30餘篇,其中中科院JCR 一區期刊論文4篇,中科院JCR二區論文4篇,信息領域國際權威IEEE Transactions系列上Regular論文6篇。申請中國技術發明專利27項,已獲授權11項。曾獲得教育部自然科學一等獎1項、四川省理論成果二等獎1項。主持或完成國家自然科學基金項目3項,教育部博士點新教師基金1項,四川省科支撐計畫項目1項,成都市科技計畫項目1項,廣東省產學研項目1項,中國航空科學基金1項,中央高校基本科研基金項2項,中電集團第二九研究所研究課題3項,華為科技有限公司研究課題3項。

基本介紹

  • 中文名:屈鴻
  • 國籍:中國
  • 民族:漢
  • 職業:教授,博導
  • 畢業院校:電子科技大學
  • 單位:電子科技大學
  • 深入研究:計算機神經網路基礎理論
  • 性別:男
簡介,學術經歷,教學情況,科學研究,論文列表,

簡介

2000年畢業於電子科技大學計算機科學與技術專業,獲工學學士學位;
2003年畢業於電子科技大學計算機軟體與理論專業碩士研究生,獲電子科技大學工學碩士學位;
2006年獲得電子科技大學計算機學院博士學位;
2007年-2008年赴加拿大加圭爾夫大學工程學院高級機器人與智慧型系統實驗室做在職博士後研究工作;
2010年被評為副教授;
2010年被評為博導。
2014年11月-至今,柏林洪堡大學,數學與自然科學學院,訪問學者
2015年7月被評為教授。
IEEE協會會員,ACM協會會員,中國計算機協會系統軟體專委員會委員。

學術經歷

從事“計算智慧型及套用”的研究工作,在機器學習、神經網路、智慧型最佳化等領域取得很多優秀研究成果,目前主持或主研自然科學基金5項,主持教育部博士點新教師基金1項。

教學情況

承擔教學:
研究生:《算法分析與設計》
本科生:《編譯原理》《複變函數》

科學研究

以第一作者身份在《IEEE Transactions on Neural Networks》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems, Part I》、《IEEE Transactions on Cyberntics》、《Chaos, Solitons and Fractals》、《Neurocomputing》、《Neural Processing Letters》等國際一流學術期刊上發表學術論文10餘篇。申請技術發明專利5項,2007年獲四川省科技進步二等獎,2012年獲教育部自然科學一等獎。

論文列表

(1) Xiurui Xie, Hong Qu*, Zhang Yi, Jürgen Kurths. Efficient Training of Supervised Spiking Neural Network via Accurate Synaptic-Efficiency Adjustment Method. 《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》, DOI: 10.1109/TNNLS.2016.2541339, 2016. 影響因子:4.854,JCR一區,通訊作者
(2) Minyu Feng, Hong Qu*, Zhang Yi, Xiurui Xie and Jürgen Kurths. Evolving Scale-Free Networks by Poisson Process: Modeling and Degree Distribution.《IEEE Transactions on Cybernetics》, Vol. 46, No. 05, pp. 114-1155, 2016. 影響因子:4.943,JCR一區,通訊作者
(3) Minyu Feng,Hong Qu* and Zhang Yi. Highest Degree Likelihood Search Algorithm Using a State Transition Matrix for Complex Networks. 《IEEE Transactions on Circuits and Systems, Part I: Regular Papers》,Vol.61, No.10, pp. 2941- 2950, 2014. 影響因子:2.393,JCR二區,通訊作者
(4) Hong Qu, Zhang Yi and S.X. Yang. Efficient Shortest Path Tree Computation in Network Routing Based on Pulse Coupled Neural Networks. 《IEEE Transactions on Cybernetics》, Vol. 43, No. 03, pp. 995 - 1010, 2013. 影響因子:4.943,JCR一區
(5) Hong Qu, S.X. Yang, Allan R. Willms and Zhang Yi. Real-Time Robot Path Planning Based on a Modified Pulse-Coupled Neural Network Model. 《IEEE Transcations on Neural Networks: Regular Papers》, Vol. 20, No. 11, pp. 1724 - 1739, 2009. 影響因子:4.854,JCR一區
(6) Hong Qu, Zhang Yi and HuaJin Tang. Improving Local Minima of Columnar Competitive Model for TSPs. 《IEEE Transactions on Circuits and Systems, Part I: Regular Papers》, Vol. 53, No.6, pp. 1353 - 1362, 2006. 影響因子:2.393,JCR二區
(7) Liwei Huang, Hong Qu*, Peng Ji, Xintong Liu and Zhen Fan. A novel coordinated path planning method using k-degree smoothing for multi-UAVs. 《Applied Soft Computing》,Vol. 48, pp. 182–192, 2016. 影響因子:2.857,JCR二區,通訊作者
(8) Xiurui Xie,Hong Qu*, Liu G, Zhang M, and Kurths. An Efficient Supervised Training Algorithm for Multilayer Spiking Neural Networks. 《PLoS ONE》, Vol. 11, No. 4: e0150329, 2016. 影響因子:3.057,JCR三區,通訊作者
(9) Hong Qu, Xiurui Xie, Yongshuai Liu,Malu Zhang and Li Lu. Improved perception-based spiking neuron learning rule for real-time user authentication. 《Neurocomputing》, Vol. 151, pp. 310 - 318, 2015. 影響因子:2.392,JCR三區
(10) Malu Zhang, Hong Qu*, Xiurui Xie and Jürgen Kurths. Supervised Learning in Spiking Neural Networks with Noise-Threshold. 《Neurocomputing》, DOI: 10.1016/j.neucom.2016.09.044, 2016. 影響因子:2.392,JCR三區,通訊作者
(11) Guisong Liu,Zhao Qiu,Hong Qu* and Luping Ji. Computing k shortest paths using modified pulse-coupled neural network. 《Neurocomputing》, Vol. 149, pp. 1162 - 1176, 2015. 影響因子:2.392,JCR三區,通訊作者
(12) Luping Ji,Xiaorong Pu, Hong Qu and Guisong Liu. One-dimensional pairwise CNN for the global alignment of two DNA sequences. 《Neurocomputing》,Vol. 149, pp. 505 - 514, 2015. 影響因子:2.392,JCR三區
(13) Hong Qu, Xing Ke. An improved genetic algorithm with co-evolutionary strategy for global path planning of multiple mobile robots. 《Neurocomputing》, Vol. 120, No, 23, pp. 509 - 517, 2013. 影響因子:2.392,JCR三區
(14) Daibo Liu,Mengshu Hou,Hong Qu,A simple model for the multiple traveling salesmen problem with single depot and multiple link, Compel-The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering, Vol. 32, No. 2, pp. 556-574, 2013.
(15) Hong Qu, S.X. Yang, Zhang Yi. A Novel Neural Network Method for Shortest Path Tree Computation. 《Applied Soft Computing》, Vol. 12, No. 10, pp. 3246 - 3259, 2012. 影響因子:2.857,JCR二區
(16) Wei Suo and Hong Qu*. Automatic Image Segmentation Based on PCNN with Adaptive Threshold Time Constant. 《Neurocomputing》, Vol. 74, No. 9, pp. 1485 - 1491, 2011. 影響因子:2.392,JCR三區,通訊作者
(17) Hong Qu, Zhang Yi and Xiaobin Wang. A Winner-Take-All Networks of N Linear Threshold Neurons without Self-Excitatory Connections. 《Neural Processing Letters》,Vol. 29, No.3, pp. 143 - 154 ,2009. 影響因子:1.747,JCR三區
(18) Xiaobin Wang, Hong Qu*, and Zhang Yi. A modified pulse coupled neural network for Shortest Path Problem. 《Neurocomputing》, Vol. 72, No. 13 - 15. pp. 3028 - 3033, 2009. 影響因子:2.392,JCR三區,通訊作者
(19) Hong Qu, Zhang Yi and Xiaobin Wang. Switching Analysis of Neural Networks with Nonsaturating Linear Threshold Transfer Functions, 《Neurocomputing》, Vol. 72, No.1 - 3, pp. 413 - 419, 2008. 影響因子:2.392,JCR三區
(20) Hong Qu, Zhang Yi and HuaJin Tang. A Columnar Competitive Model for Solving Multi-Traveling Salesman Problem. 《Chaos, Solitons and Fractals》, Vol. 31, pp. 1009 - 1029, 2007. 影響因子:1.611
(21) Hong Qu, and Zhang Yi. A new algorithm for finding the shortest paths using PCNNs. 《Chaos, Solitons and Fractals》, Vol. 33, No. 4, pp. 1220 - 1229, 2007. 影響因子:1.611
(22) Hong Qu and Zhang Yi. Convergence and Periodicity of Solutions for a Class of Discrete-Time Recurrent Neural Network with Two Neurons. 《Lecture Notes in Computer Science》, Vol. 3971, pp.291 - 296, 2006.
(23) Hong Qu, Zhang Yi and XiaoLin Xiang. Theoretical Analysis and Parameter Setting of Hopfield Neural Networks. 《Lecture Notes in Computer Science》, Vol. 3496, pp. 739 - 745, 2005.
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