教授
何中市
  • 所属院校:
    重庆大学
  • 所属院系:
    计算机学院
  • 研究领域:
    研究方向为人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言计算。利用数学统计学与计算机科学解决工程技术与文学艺术中的应用问题。
  • 职称:
    教授
  • 导师类型:
    博导
  • 招生专业:
    --
个人简介

个人简介

1基本信息 姓 名: 何中市 性 别: 男 研究方向: 模式识别、机器学习与数据挖掘、自然语言计算 招生信息: 年度招收硕士3名,招收数学,计算机等专业。 2个人简介: 何中市,博士,重庆大学语言认知与智能计算学科博士点创建学术带头人。重庆市学术技术带头人,重庆市高等学校优秀中青年骨干,入选重庆市“322重点人才工程”。1987年、1990年毕业于重庆大学应用数学专业,分别获理学学士、硕士学位;1996年毕业于重庆大学计算机科学理论专业,获工学博士学位;1999年9月至2001年8月在南非金山大学计算机学院作博士后研究。 完成国家自然科学基金“计算机辅助文学艺术创作研究—诗词曲联”、863计划“基于视觉感知与认知机理的多模人物特征身份认证新方法与技术”、重庆市科技攻关“增强病变智能检测和辅助诊断软件系统的研制”、重庆市社会科学重点项目“大足石刻数字图像修复研究”等项目。2002年建立重庆大学机器学习研究室,开设机器学习课程,开展理工与文学艺术的交叉学科研究,培养毕业博士研究生28人,硕士研究生60余人。发表学术期刊论文100余篇,其中SCI检索30余篇、SSCI检索2篇、A&HCI检索2篇,出版(合作)专著、教材5部。获得国家级教学成果二等奖、全国科技进步奖(科技著作)二等奖各1项;重庆市教学成果一等奖、重庆市科学技术进步二等奖各1项。获得宝钢教育基金优秀教师,华为奖教金。 专利 基于分割线的漫画帧识别与自动排序方法。发明(设计)人:何中市;焦丽敏;李佳;伍星;田玉芳。2014.8. 专著(指导毕业博士出版专著)/教材 1. 李建平、田缝春、曾理、易东、何中市、张万萍、何宇。小波分析与信号处理--理论、应用和软件实现, 重庆出版社,1997.12 2.刘琼荪、龚劬、何中市、傅鹂、任善强。数学实验(“十五”国家级规划教材),高等教育出版社,2004.7 3.李良炎。基于词联接的自然语言处理技术及其应用研究,学林出版社,2007.9 4.李良炎。信息依存句法标注模型,学林出版社,2009.2 5.代劲、宋娟、胡峰、伍建全。云模型与文本挖掘,人民邮电出版社,2013.2 6.王海燕、黄永文。大足石刻佛教造像脸部虚拟修复,重庆大学出版社,2019.1 项目 1.国家自然科学基金项目(计算机文学创作):计算机辅助文学艺术创作研究—诗词曲联(60173060). 2.国家863计划项目(计算机视觉分析):基于视觉感知与认知机理的多模人物特征身份认证新方法与技术(2007AA01Z423). 3.重庆市科技攻关项目(计算机医学诊断):增强病变智能检测和辅助诊断软件系统的研制(CSTC,2008AB5038). 4成果简介 主要开展机器学习(AI的一个重要研究领域)模型、方法及其应用研究。利用“数学+统计学+计算机科学(本科-硕士-博士所修专业)”解决科学与工程技术中的应用问题。根据研究对象分可划分为三个基本方向:自然语言计算NLP、计算机视觉CV、数据挖掘DM。 之一、 自然语言计算:指导毕业博士学位论文8篇、发表学术论文40余篇,被SCI/SSCI/EI检索近20篇,出版专著2部,软件及著作权3套。主持国家自然科学基金项目计算机辅助文学艺术创作研究@诗词曲联,探索文学作品分析与辅助生成,从诗词文学作品的结构韵律、风格评价分析到计算机辅助诗词对联创作:文学语言处理技术与模型、文学作品生成方法与软件系统。 之二、计算机视觉:指导毕业博士学位论文6篇、发表学术论文近30篇,被SCI检索5篇。(人脸识别)提出了基于视觉感知与认知机理的图像特征分析与提取技术,由此建立了人脸特征表示与人物特征身份认证新方法。(医学图像诊断)系统地研究了医学CT/MRI图像的特征模型,建立了肺部病变的计算机辅助检测与诊断新技术,并开发了相应的病变智能检测和辅助诊断软件系统(CAD系统)。(艺术图像虚拟修复)创新性地建立了一套基于深度学习的大足石刻的虚拟修复模型与技术。联合主持国家863项目(计算机人物身份认证)基于视觉感知与认知机理的多模人物特征身份认证新方法与技术、重庆市科技攻关项目(计算机医学诊断)增强病变智能检测和辅助诊断软件系统的研制。 之三、数据挖掘:指导毕业博士学位论文7篇,发表学术论文20余篇,被SCI检索6篇。(数据挖掘)研究提出了数据挖掘的特征提取、约简及特征选择方法,特别研究了复杂结构化数据的挖掘;研究提出了小样本高维时间序列分析的新模型/偏灰模型,并给出了相应的模型求解及参数辨识方法。(统计学习)提出了统计学习支持向量机多分类新方法,将支持向量机方法应用于实际数据挖掘之中;研究提出统计信号处理的动态贝叶斯网络建模及参数估计新方法,并成功应用于多传感器目标跟踪。研究了优化问题求解的群智能算法,提出粒子群优化求解新方法,该方法与同类方法想比较具有明显的优越性。

以上内容源自网络公开信息,仅作学术交流之目的,非为商业用途。
如若涉及侵权事宜,请及时与我们联络,我们将即刻修正或删除相关内容。
去登录