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徐洁
2023-05-10 11:44
  • 徐洁
  • 徐洁 - 副教授-广东工业大学-自动化学院-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


教育背景:
2009.03-2013.01 南京理工大学 模式识别与智能系统 博士
2005.09-2008.06 中山大学 应用数学   硕士
1998.09-2002.06 华南师范大学 数学教育与应用数学专业 学士

工作经历:
2016.04-至今,广东工业大学自动化学院,青年百人特聘副教授
2018.03-2018.09 香港理工大学访问学者
2014.03-2016.04 广东工业大学博士后流动站

承担教学工作:
2016-2017学年 系统工程 32学时
2018-2019学年 模式识别 32学时

代表性论著
科研项目:
1、国家自然科学基金(面上项目):强稀疏非负矩阵分解下的特征学习,研究期限:2018年1月至2021年12月(主持)。
2、国家自然科学基金(青年科学基金):基于L2,1范数的稀疏鉴别子空间学习,研究期限:2014年1月至2016年12月(主持)。
3、博士后基金(一等资助):鲁棒的一致稀疏鉴别特征提取及识别研究,研究期限:2014年8月至2016年2月(主持)。
4、博士后基金(特别资助):面向子空间学习的一致稀疏非负矩阵分解理论与算法研究,研究期限:2015年8月至2016年12月(主持)。
5、国家自然科学基金(面上项目):基于稀疏性理论的图像特征抽取和识别方法研究;研究期限:2010年1月至2012年12月 (参与)。

研究领域


"智能信息处理,机器学习"

近期论文


[1]Jie Xu, Jian Yang* ,Zhihui Lai. “K-local Hyperplane Distance Nearest Neighbor Classifier Oriented Local Discriminant Analysis”. Information Sciences. Vol. 232, pp: 11 -26, 2013.
[2]Jie Xu, Jian Yang*. “Median-mean Line based Discriminant Analysis”. Neurocomputing, 2014, vol. 123, 233-246.
[3]Jie Xu, Jian Yang*.“A nonnegative sparse representation based fuzzy similar neighbor classifier”. Neurocomputing. Vol. 99, Issue 1, pp: 76-86, 2013.
[4]Jie Xu*, Jun Yin. “Kernel least absolute shrinkage and selection operator regression classifier for pattern classification”. IET Computer Vision, Volume 7, Issue 1, February 2013, pp. 48-55.
[5]Jie Xu*, Jian Yang. “Mean representation based classifier with its application”. IET Electronics Letters, Vol. 47, Issue 18, pp: 1024-1026, 2011.
[6]Jie Xu*, Shengli Xie.“Optimized projections for nonnegative linear reconstruction classification”, Neurocomputing, 2016, vol. 173, 1743-1751.
[7]Jie Xu*, Shengli Xie.“Recursive locality preserving projection for feature extraction”, Soft Computing. October 2016, Volume 20, Issue 10, pp 4099–4109
[8]Jie Xu*, Zhenghong Gu,Kan Xie. Fuzzy local mean discriminant analysis for dimensionality reduction, Neural Processing Letters,December 2016, Volume 44, Issue 3, pp 701–718 DOI: 10.1007/s11063-015-9489-3
[9]Jie Xu*, Shengli Xie. Wenkang Zhu “Marginal patch alignment for dimensionality reduction”,Soft Computing, 2017, Volume 21, Issue 10, pp 2347-2356 .

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