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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）
