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讲师——彭江涛

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姓  名:彭江涛

出生年月:198211

学  位:博士

职  称:副教授

研究方向:机器学习和图像处理

联系方式:pengjt1982@126.com

20052008年于湖北大学获理学学士和硕士学位;2011年于中科院自动化所模式识别与智能系统专业获工学博士学位。20129月至20146月,于湖北大学数学博士后科研流动站从事科研工作,期间多次访问澳门大学。2014年到湖北大学数统学院工作至今。目前主要从事机器学习、高光谱图像处理、光谱信号分析等方面研究工作。

  担任本科生《高等数学》、《数字图像处理》和《数学建模》课程的教学工作;担任研究生《小波分析》、《模式识别》等课程的教学工作。

发表论文:

[1] Jiangtao Peng, Yicong Zhou, C.L. Philip Chen, “Region-kernel-based support vector machines for hyperspectral image classification,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 53, no. 9, pp. 4810-4824, 2015.

[2] Yicong Zhou, Jiangtao Peng*, C.L. Philip Chen, Dimension reduction using spatial and spectral regularized local discriminant embedding for hyperspectral image classification, IEEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing 53(2): 1082-1095, 2014. (通讯作者)

[3] Yicong Zhou, Jiangtao Peng*, C.L. Philip Chen, “Extreme learning machine with composite kernels for hyperspectral image classification,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Ear. Observ. Remote Sens. , vol. 8, no. 6, pp. 2351-2360, 2015. (通讯作者)

[4] Jiangtao Peng, Luoqing Li*, Support vector regression in sum space for multivariate calibration, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 130: 14-19, 2014.

[5] Hong Chen*, Jiangtao Peng, Yicong Zhou, Luoqing Li, Zhibin Pan, Extreme learning machine for ranking: Generalization analysis and applications, Neural Networks 53: 119-126, 2014.

[6] Jiangtao Peng*, Sparse matrix transform based weight updating in partial least squares regression, Journal of Mathematical Chemistry 52(8): 2197-2209, 2014.

[7] Jiangtao Peng, Luoqing Li*, Yuan Yan Tang, Combination of activation functions in extreme learning machines for multivariate calibration, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 120: 53-58, 2013.

[8] Jiangtao Peng*, Silong Peng, Yong Hu, Partial least squares and random sample consensus in outlier detection, Analytica Chimica Acta 719: 24-29, 2012.

主持项目:

[1] 面向光谱-空间特征集合的高光谱遥感影像度量学习与分类研究.国家自然科学基金青年项目,2016,01-2018,12

[2] 融合空谱信息的高光谱遥感图像分类方法.湖北省自然科学基金青年项目,2015,01-2016,12

[3] 面向水质监测的鱼类行为模式定性和定量分析.环境模拟与污染控制国家重点联合实验室开放基金,2015,06-2017,06