焦李成
个人信息:Personal Information
教授
主要任职:人工智能研究院院长、计算机科学与技术学部主任
性别:男
毕业院校:西安交通大学
学历:博士研究生毕业
学位:博士学位
所在单位:人工智能学院
学科:计算机科学与技术 模式识别与智能系统 智能信息处理
办公地点:北校区主楼II区226
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三十年多来,焦李成教授一直针对海量、高维、非结构化信息处理中的优化与学习问题展开科研工作,对基于计算智能的学习与优化理论及其在复杂影像解译中的应用进行了深入研究,并取得了一系列科研成果。与此同时,也培养出了多名人工智能领域的杰出人才。
海量、高维、非结构化信息处理中的优化与学习问题一直是国际学术界公认的难题,焦李成教授带领团队在这一领域耕耘数十年,取得了一批原创性的学术成果,提出了免疫进化优化理论框架与协同进化优化框架,并于2013年荣获国家自然科学奖二等奖。面向复杂影像内容解译中的诸多瓶颈问题,焦李成教授提出了高维奇异性多尺度检测的概念与理论,包括小波SVM、稀疏快速SVM、脊波神经网络及曲线波网络等,建立了用于复杂影像的预处理、图像分析和数据压缩的方法和技术,研发了深度学习FPGA系统、遥感影像大数据类脑解译系统、国内首个类脑SAR系统等,打破了国外对我国的技术封锁与禁运,相关成果荣获四项教育部自然科学一等奖、陕西省科学技术一等奖。焦李成教授的学术成果得到了国际同行的认可与广泛引用,Google Scholar H指数为104。
- 谷歌学术主页:https://scholar.google.com/citations?user=FZbrL2YAAAAJ&hl=zh-CN
- DBLP学术主页:https://dblp.org/pers/hd/j/Jiao:Licheng
- A Dual Branch Attention fusion deep network for multiresolution remote sensing image classification.Information Fusion.2020(58):116-131
- Task-Oriented GAN for PolSAR Image Classification and Clustering.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.2019
- New Contour CueBased Hybrid Sparse Learning for Salient Object Detection.IEEE Transactions on Cybernetics.2019
- A Pareto- Based Sparse Subspace Learning Framework.IEEE Transactions on Cybernetics.2019(49)
- 暂无内容