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张晓炜
姓 名:张晓炜
政治面貌:中共党员
职 称:副教授、硕士生导师
职 务:计算机应用技术研究所所长
所在系所:计算机应用技术研究所
邮 箱:zhangxw@lzu.edu.cn
办公地址:飞云楼502
学习经历
1999.09-2003.06 uedbet,计算机科学与技术,工学学士
2003.09-2006.06 uedbet,计算机应用技术,工学硕士
2010.09-2016.06 uedbet,计算机应用技术,工学博士
工作经历
2006.07-2015.04,uedbet,讲师
2015.05-至今,uedbet,副教授
教学情况
主讲本科生课程:计算机导论、信息安全原理与技术
指导研究生情况
2017年开始招收计算机方向硕士研究生
研究方向
情感智能、机器学习、多模数据融合、知识图谱
招生专业
计算机科学方向(学硕/专硕)
项目成果
主持参与完成的项目:
科技部“973”计划项目1项(项目号2014CB744600)
国家自然科学基金委员会青年基金项目1项(项目号61402211);
甘肃省省青年科技基金计划项目1项(项目号1208RJYA015);
目前在研项目:
科技部重点研发计划项目2项(项目号2019YFA0706200; 2017YFE0111900)
发表论文及专著
发表SCI/EI论文20余篇,近5年主要的SCI/EI论文如下:
[1] Zhang X, Liu J, Shen J, et al. Emotion Recognition From Multimodal Physiological Signals Using a Regularized Deep Fusion of Kernel Machine[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2020.(IF=10.387,SCI一区)
[2] Zhang X, Pan J, Shen J, et al. Fusing of Electroencephalogram and Eye Movement with Group Sparse Canonical Correlation Analysis for Anxiety Detection[J]. IEEE Transactions on Affective Computing, 2020. (IF=6.288,SCI二区)
[3] Zhang X, Shen J, ud Din Z, et al. Multimodal Depression Detection: Fusion of Electroencephalography and Paralinguistic Behaviors Using a Novel Strategy for Classifier Ensemble[J]. IEEE journal of biomedical and health informatics, 2019, 23(6): 2265-2275. (IF=4.217,SCI二区)
[4] Shen J, Zhang X, Hu B, et al. An Improved Empirical Mode Decomposition of Electroencephalogram Signals for Depression Detection[J]. IEEE Transactions on Affective Computing, 2019. (IF=6.288,SCI二区)
[5] Zhang X, Liang W, Ding T, et al. Individual Similarity Guided Transfer Modeling for EEG-based Emotion Recognition[C]//2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2019: 1156-1161. (CCF B类)
[6] Zhang X, Wang Y, Zhao S, et al. Emotion recognition based on electroencephalogram using a multiple instance learning framework[C]//International Conference on Intelligent Computing. Springer, Cham, 2018: 570-578.
[7] Zhang X, Yao Y, Wang M, et al. Normalized mutual information feature selection for electroencephalogram data based on grassberger entropy estimator[C]//2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2017: 648-652. (CCF B类)
[8] Zhao S, Zhao Q, Zhang X, et al. Wearable EEG-based real-time system for depression monitoring[C]//International Conference on Brain Informatics. Springer, Cham, 2017: 190-201.
[9] Zhang X, Hu B, Ma X, et al. Resting-State Whole-Brain Functional Connectivity Networks for MCI Classification Using L2-Regularized Logistic Regression[J]. IEEE Transactions on Nanobioscience, 2015, 14(2): 237-247. 237-247. (IF=1.927,SCI三区)


