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重庆大学研究生招生信息网
教师姓名:李勇明
邮箱地址:yongmingli@cqu.edu.cn
工作电话:未公开

李勇明,男,工学博士(后),副教授,博士生导师。

担任“智能信息处理与计算服务实验室主任,重庆市/重庆大学优秀博士学位论文奖获得者,重庆大学优秀青年教师奖教奖获得者,中国医促会生物物理与再生修复学会委员,重庆市慢性病管理创新产业联盟成员,浙江省湖州市太湖科技创新中心转化医学研究院特聘专家,重庆市药监局评审专家。担任武汉华美同信大数据研究院研究员,易康空间(武汉)设计研究院研究员。担任国家自然科学基金通信评议专家、教育部基金、重庆市科技计划项目等各类科研项目评审专家。

IEEE ACM会员,中国电子学会、中国计算机学会、中国人工智能学会会员,中国生物医学工程学会高级会员,等。为美国卡内基梅隆大学计算机学院博士后,美国宾州州立大学计算机系高级访问学者。担任国际期刊 IEEE AccessSCI源)副主编(Associate Editor)(2018-2021),International Journal of Computer Applications in TechnologyEI源)编委(2009-2015),International Journal of Swarm Intelligence Research编委(2009-)International Journal of Applied Evolutionary Computation编委(2009-) Far East Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence编委(2010-)Advances in Computer Science and Engineering编委(2009-) Journal of Computer Science & Systems Biology编委(2009-) Applied IntelligenceSCI源)审委(2009-2015),生物医学工程与临床(核心期刊)特约编委(2009.3-2011.3)。担任2018 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS2018) Subcommittee Chairs(分会主席),担任The 2011 International Swarm Intelligence Symposium (SIS2011)2013International Swarm Intelligence Symposium (SIS2013)The 2011 International Conference on Information EngineeringICIE2011PC member (程序委员)。担任国际知名SCI/EI期刊会议IEEE Trans. on Evolutionary ComputationIEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine IntelligenceIEEE Trans. on Image ProcessingApplied Soft Computing ICONIP 等特邀审稿人;国内权威期刊《电子与信息学报》、《自动化学报》、《计算机学报》、《仪器仪表学报》等特邀审稿人。

主要研究方向为:智能信息处理,大数据分析,生物医学信号与信息处理,计算机辅助检测与诊断,大健康,等理论与应用研究;智能信息技术在行业(医疗、机器人、电信,等)中应用研究。承担国家级(国家自然科学基金面上项目2项)、省部级项目(教育部基金、重庆市社会民生专项、重庆市科技攻关、重庆市自然科学基金)10余项。百度学术H指数为16G指数为25google学术H指数为10Researchgate指数为22.51。发表科研论文80余篇,其中SCI收录论文20余篇,EI收录论文40余篇。他引超过750次,最高单篇被引次数大于60次,被引期刊论文的最高IF大于11分;获权国家发明专利15项,实用新型专利3项,软件著作权1项。

 

个人网页:

校招生个人网页:http://yz.cqu.edu.cn/view_teacher.php?tid=12013 

学院个人主页:http://www.ccee.cqu.edu.cn/info/1094/2074.htm 

信号与信息处理研究所个人网页:http://sip.cqu.edu.cn/info/1020/1044.htm  

实验室个人主页:http://www.cceelym.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=13&id=1 

科研在线个人主页:http://www.escience.cn/people/liyongmingli/index.html

 

 

主要研究方向:

1)智能信息信息处理与大数据分析的基础理论与应用研究:智能信号与信息处理,智能系统,人工智能(含机器学习),大数据分析与处理,智能决策支持系统,等。

2)网络(互联网、物联网、体域网)+人工智能及大数据分析的基础理论与应用研究:网络大数据分析与处理、网络远程监测(监护)、网络优化。

3)计算机辅助检测、监测及预警的基础理论与应用研究:信息接入、数据分析、辅助决策、数据库,算法及软件工程,等。

4)多模态信息处理的基础理论与应用研究:无线波谱(类型包括:磁共振、PETCT、红外光谱、拉曼光谱、超声波,等),图像(可见、显微,等),语音,等。

5)基于智能感知+网络技术的健康检测、监护及预警方法与应用研究:特殊人群(行动不便、智力减退、神经/精神性疾病,等),癌症,等。

 

 

研究领域

信息与通信工程

招收研究生

专业及研究方向

1.信号与信息处理

● 智能信息处理

● 大数据分析处理

● 多模态信息处理

● 人工智能与生物医学信息处理

2.通信与信息系统

网络信息与大数据分析处理

智能信息系统

传感器网络构建&数据采集与传输

通信地址

重庆市沙坪坝区沙正街174

重庆大学通信工程学院 邮编:400044

电话: 023-65103544, 传真:02365103544

E-mail: yongmingli@cqu.edu.cn 

 

主要教学工作:

承担本科生、研究生课程《智能信息处理与算法》、《人工神经网络》教学工作。项目组科研经费充裕,对外科研院所企业有广泛的交流与合作。承担了省部级、校级教改、创新项目3项,承担了大学生科训计划(SRTP)项目4项。

 

部分科研成果:

1链式智能体遗传算法:首次提出了链式智能体遗传算法,并广泛用于数值优化、特征学习、网络优化、信息融合、数字图像识别、语音识别、认知科学及大数据分析应用中,发表国际期刊论文7篇,受到了意大利,瑞士,美国,新加坡等专家的好评,并获得了重庆市优秀博士学位论文奖。

2特征选择分类集成模型:基于链式智能体遗传算法和集成学习,构建了集成模型,大大提高了分类和特征选择准确性,已应用于多模态信息融合、语音识别、图像识别、光谱成像检测中,已发表SCI/EI论文10余篇,获得了国际自动化协会(IFAC)人工智能理论论文奖。

3基于数据挖掘的高光谱成像检测:利用智能技术对高光谱成像数据进行挖掘从而实现信息检测与目标识别,已应用于高光谱遥感应用、光谱成像检测中。

4)基于影像数据挖掘的隐藏标记物提取(检测)Abeta蛋白沉积、病理年龄,等。

 

获奖与荣誉

[1]   美国Marquis Who is Who 终身成就奖 2017年,2018年)

[2]   2017年重庆大学教学成果奖二等奖(证书号:2017023202),(排名第52017.3

[3]   重庆大学通信工程学院2014年青年教师讲课比赛二等奖,2014

[4]   18th IFAC国际会议人工智能理论论文奖(AI theory award),2011

[5]   2009年重庆大学优秀青年教师奖(黄尚廉)(唯一排名),2009.9

[6]   2008年重庆市优秀博士学位论文奖(唯一排名),2008

[7]   2008年重庆大学教学成果二等奖(排名第2, 2008

[8]   2007年重庆大学优秀博士学位论文奖,2007

 

学术兼职-社会兼职

[1]     中国医促会生物物理与再生修复学会委员

[2]     重庆市慢性病管理创新产业联盟成员

[3]     浙江湖州德普斯转化医学研究院专家

[4]     重庆市药监局评审专家

[5]     中国科技论文在线学者

[6]     国家自然科学基金通讯评议专家

[7]     天津市自然科学基金评审专家

[8]     重庆市科技计划项目评审专家(自然科学基金、社会民生一般/重点、产业重点研发类,等)

[9]     教育部高等学校教师基金评审专家

[10] MemberACM

[11] MemberIEEE  

[12] Member,中国计算机学会

[13] Member,中国电子学会

[14] Member,中国人工智能学会

[15] Senior Member,中国生物医学工程学会

 

学术兼职-期刊会议职务

[16] Associate Editor(副主编),IEEE Access SCI源国际期刊)(2018-

[17] Editorial Board Member(编委),International Journal of Computer Applications in Technology EI源国际期刊)(2009-)

[18] Editorial Board Member(编委),International Journal of Swarm Intelligence Research(国际期刊)(2009-)

[19] Editorial Board Member(编委),International Journal of Applied Evolutionary Computation(国际期刊)(2009-)

[20] Editorial Board Member(编委),Far East Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence(国际期刊)(2010-)

[21] Editorial Board Member(编委),Advances in Computer Science and Engineering(国际期刊)(2009-)

[22] Editorial Board Member(编委),Journal of Computer Science & Systems Biology(国际期刊)(2009-)

[23] Review Board Member (审委),Applied Intelligence SCI/EI源国际期刊)(2009-2015)

[24] 特约编委,生物医学工程与临床(核心期刊)(2009.3-2011.3

[25] Subcommittee Chairs(分会主席),2018 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS2018)

[26] PC memberSIS2011The 2011 International Swarm Intelligence Symposium (SIS2011)

[27] PC memberICIE2011, The 2011 International Conference on Information EngineeringICIE2011

[28] PC memberSIS2013

 

部分科研项目:

主持参与了国家级、省部级项目二十余项,近期主要有:

[1]     重庆市基础研究与前沿探索专项项目(cstc2018jcyjA3022),主持,(2018-2021

[2]     模式识别国家重点实验室2018年开放课题(201800011),主持,(2018.1-2019.12

[3]     国家自然科学基金(61771080),主持,(2018.1-2021.12

[4]     重庆市社会事业与民生保障专项(No. cstc2016shmszx40002),主持,(2016-2019

[5]     西南医院科技创新计划-联合孵化项目(SWH2016LHYS-11联合主持,(2016-2018

[6]     重庆市教委项目(KJ1603805),主研,(2016-2019

[7]     横向课题(1042012920170743 ),主研,(2017-2018

[8]     国家博士后基金(No. 2013M532153),主持,(2013-2016

[9]     教育部中央高校基础研究重点项目(No. 106112015CDJZR155507),主持,(2015-2016

[10] 重庆市博士后特别资助项目,主持,(2013-2016

[11] 国家高技术研究发展计划(863),主研,(2012-2015

[12] 重庆市自然科学基金项目(No. CSTC,2012jjA0612),主持,(2012-2015

[13] 重庆市科技攻关计划(No. cstc2012gg-yyjs40007 ),主持,(2012-2015

[14] 教育部中央高校基础研究一般项目(No. 106112013CDJZR160008),主持,(2013-2014

[15] 重庆市国际引智计划,主持2011-2013

[16] 国家自然科学基金面上项目(No. 60971016),主研,(2010-2013

 

部分科研论文:

已发表学术论文80余篇,其中SCI检索论文20余篇,EI检索论文40余篇,部分论文如下(通信作者):

[1]     Yongming Li*,  Tingjie Xie, Pin Wang, Jie Wang, Shujun LiuXichuan Zhou, Xinzheng Zhang. et al. Joint spectral-spatial hyperspectral image classification based on hierarchical subspace switch ensemble learning algorithm. Applied Intelligence, 2018, DOI: 10.1007/s10489-018-1200-8   (SCI/EI:20182205265474)

[2]     Xinzheng Zhang * , Zhiying Tan,Guo Liu ,Hongqing Liu ,Yijian Wang ,Shujun Liu ,Yongming Li ,Hao Xu and Jili Xia. Adaptive Local Aspect Dictionary Pair Learning for Synthetic Aperture Radar Target Image Classification. Sensors, 2018, 18(9), 2940; doi:10.3390/s18092940

[3]     Xiaoheng Tan, Yuchuan Liu, Yongming Li*, Pin Wang, Xiaoping Zeng, Fang Yan, Xinke Li. Localized Instance Fusion of MRI data of Alzheimer’s disease for Classification based on Instance Transfer Ensemble Learning. Biomedical Engineering Online2018,17:49, 2018,May, 2  (SCI: 000431315900001 /EI: 20181805134175)

[4]     Pin Wang  Sha Xu  Yongming Li  Lirui Wang  Qi Song. Feature-based analysis of cell nuclei structure for classification of histopathological images. Digital Signal Processing, 2018, on line.  (SCI/EI: 20181304938932)

[5]     Yongming Li*, Yuchuan Liu, Pin Wang, Jie Wang, Sha Xu, Mingguo Qiu. Dependency Criterion based Brain Pathological Age Estimation of Alzheimer's Disease Patients with MR Scans. Biomedical Engineering Online 2017, 16(1):50  (SCI/EI: 20171703608895)

[6]     Yongming Li*, Cheng Zhang, Yunjian Jia, Pin Wang, Xiaoheng Zhang, Tingjie Xie. Simultaneous Learning of Speech Feature and Segment for Classification of Parkinson Disease. IEEE Healthcom 2017.

[7]     X Zhang  Y Wang  Z Tan  D Li  S Liu T Wang, Y LiTwo-Stage Multi-Task Representation Learning for Synthetic Aperture Radar (SAR) Target Images Classification. Sensors , 2017 , 17 (11) :2506  (SCI: 000416790500068 /EI: 20174504373909)

[8]     Yongming Li*, Liuyang Yang, Pin Wang, Cheng Zhang, Jie Xiao, Mingguo Qiu*. Classification of Parkinson's disease by Decision Tree based Instance Selection and Ensemble Learning algorithms. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, (SCI: 000400575200021/EI )2017,2:444-452

[9]     Pin Wang*, Jie Wang, Meifang Yin, Yongming Li, Jun Wu. Optical detection of wound infection in vivo by near infrared diffuse reflectance. Spectroscopy letters, 2017: 566-571  online: 23 Oct 2017  (SCI: 000418066100009)

[10] Pin Wang*, Yao Cao, Meifang Yin, Yongming Li, Jun Wu. A burn depth detection system based on near infrared spectroscopy and ensemble learning. Review of Scientific Instruments (SCI),2017, 88(11):114302

[11] Wang, Pin ; Xu, Sha; Li,Yongming; Wang, Jie; Liu, Shujun. Hyperspectral image classification based on joint sparsity model with low-dimensional spectral-spatial features. Journal of Applied Remote Sensing, 2017,11(1):015010-1~015010-11   (SCI: 000397651200001 / EI: 20170903383337)

[12] He-Hua Zhang, Liuyang Yang, Yuchuan Liu, Pin Wang, Jun Yin, Yongming Li*, Mingguo Qiu, Xueru Zhu, Fang Yan. Classification of Parkinson's Disease utilizing Multi-Edit Nearest-Neighbor and Ensemble Learning Algorithms with Speech Samples. Biomedical Engineering Online 2017,16(1):50    (SCI: 000388338200001 / EI : 20164803072446)

[13] Wang Pin, Wu Ye, Li Yongming, Li Fan, Yan Fang. An Insight into the Nanostructure of Cell on Histology Specimen via Microscopic Spectrum. SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS2017 , 37 (06) :1843-1846 SCI000403036200036

[14] Liu shujun, Wu guoqing, Zhang xinzheng, Zhang kui, Wang Pin, Li Yongming. SAR despecking via classification based nonlocal and local sparse representation. Neurocomputing , 2017, 219(5): 174-185  (SCI/EI 收录)

[15] 张小恒,王力锐,曹垚,王品,张成,李勇明*,张艳玲,承欧梅混合语音段特征双边式优选算法用于帕金森病分类研究生物医学工程学杂志2017 , 34 (6) :942-948 EI收录)

[16] 颜芳,李勇明* 朱雪茹,汪洁王品李帆,邱明国覃剑.基于像素特征学习的磁共振图像中β淀粉样蛋白沉积信息检测算法生物医学工程学杂志 2017 ,34(3) :431-438  EI20172803938923

[17] 王品,刘倩倩,王力锐 李勇明 刘书君 颜芳多特征聚类与粘连分离模型的细胞抹片图像分割与分类生物医学工程学杂志2017, 34(4):614-621  EI

[18] 刘书君#*, 杨婷,唐明春,王品,李勇明基于贝叶斯准则的随机共振算法研究,电子与信息学报201739(2): 293-300. (EI)

[19] Yongming Li*, Xueru Zhu, Pin Wang, Shujun Liu, Mingguo Qiu, Fan Li. Detection of Aβ Plaque Deposition in MR Images based on Pixel Feature Selection and Class Information in Image level. Biomedical Engineering Online), 2016, 15:108 (SCI: 000383839500001 / EI: 20163802830017)

[20] Yongming Li*,  Fan Li, Pin Wang, Xueru Zhu, Shujun Liu, Mingguo Qiu, Jingna Zhang, Xiaoping Zeng. Estimating the Brain Pathological Age of Alzheimer’s Disease Patients from MR Image Data Based on the Separability Distance Criterion. Physics in Medicine and Biology (SCI/EI 收录)2016, 61(19):7162-7186

[21] 李勇明*,李帆,朱雪茹,王品,刘书君,邱明国基于可分性距离判据和脑MR图像的AD症脑部年龄检测东南大学学报(自然科学版)2016, 46(6):1137-1142  (EI20165103134191)

[22] 李勇明*,杨刘洋,刘玉川, 王品,邱明国, 谢文宾, 张小恒.  基于语音样本重复剪辑和随机森林的帕金森病诊断算法研究生物医学工程学杂志2016, 33(6): 1053-1059 EI20165303200481

[23] 刘书君;吴国庆;张新征;沈晓东;李勇明基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪,系统工程与电子技术2016, 38(4):785-791  EI

[24] 李勇明*,吕洋,李帆,王品,邱明国,刘书君,闫谨。基于磁共振影像特征集成融合的AD诊断东南大学学报(自然科学版)2016, 46(2):271-276  (EI 20161702304837)

[25] 刘书君,吴国庆,张新征,杨婷,李勇明基于非局部分类处理的 SAR 图像降斑系统工程与电子技术2016 , 38 (3) :551-556  EI收录)

[26] Yongming Li*, Jin Yan, Pin Wang, Yang Lv,Mingguo Qiu, and Xuan he, Classification of Alzheimer’s Disease Based on Multiple Anatomical Structures’ Asymmetric Magnetic Resonance Imaging Feature Selection. ICONIP 2015, 2015,11 EI检索号:20160101743910  (EI/ISTP)

[27] 王品,胡先玲,谢文宾,李勇明,刘书君.多尺度区域生长与去粘连模型的乳腺细胞分割仪器仪表学报, 2015, 36(7):1653-1659  EI收录)

[28] 王品,何璇,李勇明,吕洋,邱明国,刘书君基于多特征支持向量机和弹性区域生长的自动膝软骨分割吉林大学学报(工学版), 2015,12-01 11:03:12  EI收录)

[29] 李勇明*,陈勃翰,王品基于模式识别的胸阻抗信号自动检测算法电子科技大学学报2015,446:952-955   (EI20155101700388)

[30] 李勇明*陈勃翰,王品采用密度加权和偏好信息的k均值聚类的胸阻抗信号自动检测算法,电子与信息学报2015,374):817-823  (EI:20152000855579)

[31] Pin Wang, Xuan He,Yongming Li, Xueru, Zhu, Wei Chen, Mingguo Qiu, “Automatic knee cartilage segmentation using multi-feature SVM and elastic region growing for MR images ” Journal of Medical Imaging and Health Informatics 2014, in Press (SCI/EI 收录)

[32] Ping Wang, Yongming Li, Bohan Chen, et al. Proportional hybrid mechanism for population based feature selection algorithm. International Journal of Information Technology and Decision Making, 2014, In Press  (SCIEI)

[33] Pin Wang, Xianling Hu, Yongming Li, qianqian Liu, Xinjian Zhu, Automatic cell nuclei segmentation and classification of breast cancer histopathology images, Signal Processing , 122, 2016, pp1-13  (SCI000386493900009 /EI 20160401843268)

[34] Wang Pin, Li Yong-ming, Chen Bo-han, Measurement of the anisotropy factor with azimuthal light backscattering. Optoelectronics letters, 2014, 10 (6): 470-472  (EI:20145200370500) 

[35] Y. Li*, Zhuanxia Zhang, Han Lai,Pin Wang.Dynamic Brain Magnetic Resonance Image Based on Inheritance Idea and PSO.CISP-BMEI 2011.15-17 October 2011  (EI:20120314690519 /ISTP)

[36] Di Zhou, Yiwen Gao, Liuyi Lu, Honghui Wang, Yongming Li*, Pin Wang. Hybrid corner detection algorithm for brain magnetic resonance image registration.CISP-BMEI 2011: 308-313  (EI:20120314690513/ISTP)

[37] Di Zhou, Honghui Wang, Zhuanxia Zhang; Yongming Li, Han Lai. Double order hybrid optimum codebook design for speaker recognition. ICECE 2011, International Conference on Electrical and Control Engineering  (EI: 20114614517908)

[38] Y. Li*, X. Zeng. Sequential Multi-Criteria Feature Selection Algorithm based on Agent Genetic Algorithm. Applied Intelligence, Springer, 2010,33(2):117-131  (SCI:000281788900003, EI: 20103813247896) 

[39] Y. Li*, X. Zeng. Multi-Population Co-Genetic Algorithm with Double Chain-Like Agents Structure for Parallel global numerical optimization. Applied Intelligence. Springer, 2010,32(3): 292-310  (SCI:591ER, EI:20101912922678)

[40] Y. Li*, X.Zeng, Liang Han, Pin Wang. Two coding based adaptive parallel co-genetic algorithm with double agents structureEngineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier, 2010, 23(4): 526-542  (SCI: 598XH, EI: 20101512836028) (IFAC 2011 优秀论文奖)

[41] Y. Li*, S.Zhang, X. Zeng. Research of Multi-Population Agent Genetic Algorithm for Feature Selection. Expert Systems With Applications, Elsevier, 2009,36(9):11570-11581  (SCI: 474GM, 000268270600018, EI: 20092512138582)

[42] X.-P. Zeng, Y.-M. Li*, J Qin. A Dynamic Chain-like Agent Genetic Algorithm for Global Numerical Optimization and Feature Selection. Neurocomputing. Elsevier, 2009, 72(4): 1214-1228  (SCI: 407NQEI: 090311865591) 

[43] J Qin, X.-P. Zeng, Y.-M. LiThe Variable Scale Mean-Shift Tracking Using Local Information Fusion.Journal of Computational Information Systems. 2009,5(1):1553-9105  (EI: 20092212098710)

[44] 韩亮李勇明温罗生蒲秀娟王星基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪光电子.激光, 2009,20(8): 1123-1128  (EI:  20094412411879)

[45] 覃剑,曾孝平,李勇明自适应宽带中值漂移目标跟踪算法软件学报2009, 7  (EI: 20093112228099)

[46] 李勇明,曾孝平,覃剑,韩亮一种用于尿沉渣图像的自适应阈值分割新方法生物医学工程学杂志2009,24(1): 6-9

[47] Y. Li*, and X. Zeng, Feature Selection Method with Multi-Population Agent Genetic Algorithm, Processing of the 15th Asia-Pacific Neural Network Assembly (ICONIP 2008), New Zealand. LNCS 5507,493-500  (EI: 20093912332029 , ISTP: BLN31)

[48] 李勇明,曾孝平,陈燕飞,王靖,张晓娟,郑雅敏搜索空间逐步缩小的遗传算法用于尿沉渣图像特征优选的研究中国生物医学工程学报2008, 27(6): 842-847

[49] 李勇明,曾孝平一种基于组合分割思想的尿沉渣图像分割新方法中国生物医学工程学报200726(3): 394-403 

[50] X.-P. Zeng, Y.-M. Li*, L Han,Urinary Sediment Image Segmentation Based on Wavelet and Mathematical Morphology,Proceeding of 4th Multiconference on Computational Engineering in Systems Applications (CESA2006)Beijing, 2006.10. (EI:20083811574893, ISTP:BFR75)

[51] Y.-M. Li*, X.-P. Zeng. A new strategy for urinary sediment segmentation based on Wavelet, morphology and combination method. Computer Methods and Programs in Biomedicine, Elsevier, 2006, 84: 162-173.  (SCI: 111YK, EI: 070210359295 

   

部分知识产权成果:

[1]   软件著作权:李勇明,近红外光谱烧伤深度检测软件系统(简称:光谱烧伤深度检测)V1.0,已提交,已获权,登记号:2018SR583028

[2]   国家发明专利:李勇明,肖洁,王品,谭晓衡,刘书君,张新征,刘国金,基于多模态深度迁移学习的多源异构数据融合方法,申请号:CN201810464348.4,申请日:2018515

[3]   国家发明专利:李勇明,肖洁,王品,谭晓衡,刘书君,张新征,刘国金,基于迭代均值聚类的深度样本学习方法,申请号:CN201810558766X,申请日:201861

[4]   国家发明专利:刘书君 ; 曹建鑫 ; 沈晓东 ; 杨婷 ; 李勇明 ; 张奎 ;一种基于学习字典与非凸范数最小化约束的MRI图像重构方法公开号:CN107993205A,公开日:2018.05.04;申请号:CN201711211074.X

[5]   国家发明专利:李勇明,张成,王品,等分包融合集成学习数据分类方法,申请号:CN2018100973343

[6]   国家发明专利:王品,王力锐,李勇明,等基于卷积神经网络和迁移学习的宫颈涂片图像诊断系统,申请号:CN2018100900713

[7]   国家发明专利:李勇明 ; 谢廷杰 ; 王品 ; 郑源林 ; 张小恒 ; 颜芳 ;基于DBNRF算法的帕金森病语音数据分类系统. CN201711007973.8, 2017

[8]   国家发明专利:刘书君 ; 沈晓东 ; 曹建鑫 ; 杨婷 ; 张奎李勇明 ;一种基于非凸加权稀疏约束的SAR图像降斑方法. CN201710506574.X,2017

[9]   国家发明专利:刘书君 ; 杨婷 ; 唐明春 ; 周喜川 ; 李勇明 ;一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法. CN201711173769.3, 2017

[10] 国家发明专利:李勇明,谢廷杰,王品,郑源林,张小恒,承欧梅,张艳玲基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症诊断检测装置,中国,已申请2017  CN201710325414.5

[11] 国家发明专利:李勇明,吴烨,尹美芳,王品,吴军,基于CAGASVM的近红外光谱的烧伤深度预测系统,中国,已申请CN201611072092.X2016

[12] 国家发明专利:李勇明,朱雪茹,王品,李帆,曾孝平,基于脑部病理年龄估计的脑疾病检测系统,2015.12,中国,201510969721.8

[13] 国家发明专利:李勇明;黄莉;王品;杨刘洋;汪洁;基于集成特征选择分类的待机功耗智能诊断系统及其诊断方法,2015.8,中国,CN201510475741.X  授权

[14] 国家发明专利:李勇明,吴烨,王品,李帆,张和华。基于模式识别的胸阻抗信号处理方法,中国,(申请号:201410113578.8;专利号:ZL 2014 1 0113578.8)。已授权

[15] 国家发明专利:李勇明,闫瑾,王品,何璇,吕洋,谢文宾。淋巴结疾病智能诊断系统中的数据处理方法,2014104761355

[16] 国家发明专利:李勇明,谢文宾,王品,刘玉川,徐莎。基于多类型组合特征参数的声纹识别方法,201510268063.X

[17] 国家发明专利:李勇明,谢文宾,王品,刘玉川,徐莎。基于基音周期混合特征参数的声纹识别方法201510268390.5

[18] 国家发明专利:李勇明,吕洋,王品,刘玉川,徐莎。基于脑磁共振影像的蛋白沉积信息检测系统,201510282981.8

[19] 国家发明专利:李勇明,吕洋,王品,刘玉川,徐莎。基于脑磁共振影像中磷酸化tau蛋白含量信息的检测系统,201510280008.2  已授权

[20] 国家发明专利:王品,胡先玲,李勇明,刘倩倩,朱雪茹。基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法,201510253573.X

[21] 国家发明专利:王品,宋琪,李勇明,吕珊珊,王力锐,曹垚。基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法,201510274795.X。已公开,已授权

[22] 国家发明专利:李勇明,汪洁,曹垚,王品,张和华。心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法,201410653305.2。已授权

[23] 国家发明专利:李勇明,李帆,王品,刘倩倩,韩亮,曾孝平,邹雪,张思杰,膝关节软骨图像自动分割方法,中国,CN201310418228.8已授权

[24] 国家发明专利:王品;李勇明;于彦涛;夏宇;任超;梅林基于液晶可调谐滤波器的空域低相干相位显微镜(申请号:201110358651.4,专利号:ZL 2013 1 0418228.8)授权

[25] 国家发明专利:王品;李勇明;蒋阳;黄敏;施忠继;邹雪一种多模式低相干散射光谱仪( 申请号:201110358645.9)授权

[26] 国家发明专利:王品,夏宇,李勇明,施忠继.老年痴呆症图像早期诊断系统 (排名第3)(申请号201210346787.8 ),已获权

[27] 国家发明专利:李勇明,王品,夏宇.基于神经网络的声纹识别系统的最优码本设计方法 (排名第1)(申请号:201210314067.3 )授权

[28] 国家发明专利:李勇明;曾孝平;韩亮;赵德春;冯文江;吴玉成;蒋阳;韩庆文.一种面向复杂模式分类的特征选择方法(排名第1)(申请号:200810070033.8 ,授权号:ZL200810070033.8  

[29] 国家发明专利:李勇明,曾孝平,用于模式分类的动态特征选择方法(排名第1)(申请号:200810070105.9 ,授权号:ZL200810070105.9

[30] 国家实用新型专利:李勇明曾孝平 ; 蒋阳 ; 李正周 ;一种基于群智能的工业生产设备故障诊断装置(排名第1)(申请号:200820099545.2 ,授权号:200820099545.2

[31] 国家实用新型专利:李勇明曾孝平 ; 韩亮 ; 曾浩 ; 韩庆文 ; 胡致远 ;一种分布式动态负载均衡网络拓扑结构(排名第1)(申请号:200820099546.7 ,授权号:ZL200820099546.7 

[32] 国家实用新型专利:曾浩 ; 刘玲 ; 谭晓衡 ; 曹海林 ; 李勇明 ; 杨力生 ;数字式微波微位移测量器(排名第5)(申请号:200720124282.1,授权号:ZL 201035143Y

[33] 国家发明专利:胡致远 ; 许磊 ; 蒋阳 ; 张贤 ; 刘春艳 ; 冯文江 ; 刘云宏 ;李勇明 ;一种支持频谱资源共享的无线资源分配方法(排名第8)(申请号:200910103863.0,授权号:)

[34] 国家发明专利:蒲秀娟 ; 韩亮 ; 李勇明 覃剑 ; 温罗生 ; 余传祥 ; 蒲亨立 ; 姜文浩 ; 黄晓青 ;基于光学非下采样轮廓波变换的人脸识别方法(排名第4)(申请号:200910103948.9,授权号:)

 

学生毕业主要去向:

高校:第三军医大学西南医院,重庆理工大学,乐山职业学院,等

院所事业单位:成都30所,四川专利审查中心,等

企业:美国惠普公司重庆分公司,深圳腾讯公司,深圳华为公司,重庆移动,金美通信公司,广东美的,等

深造:法国留学,重庆大学硕博连读,等

 

其他简介:

课题组科研经费充裕。依托信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室、重庆市脑科学协同创新中心重大分中心信号与信息处理研究所,具有良好的硬软件环境,并且和多个电信、互联网、行业数据中心、中科院科研院所、医学研院所保持长期良好的研究合作关系。

欢迎电子信息、自动化、计算机相关专业学生报考、也非常欢迎数学/物理等相关专业跨学科报考!

 

 

 

通讯地址:重庆大学A区通信工程学院信号与信息处理研究所(办公室:主教1021)   邮编:400044

Email: yongmingli@cqu.edu.cn