福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院導(dǎo)師：夏又生 正文

　　姓名：夏又生　　
　　性別：男　　
　　職稱：教授　
　　學(xué)院：數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院
　　研究方向：智能計(jì)算與模式識(shí)別
　　聯(lián)系電話：15880038582，0591-22865157

　　個(gè)人簡(jiǎn)歷：

　　夏又生，男，2000年獲香港中文大學(xué)計(jì)算智能專業(yè)博士學(xué)位。2000至2007年在香港和加拿大著名大學(xué)的計(jì)算智能實(shí)驗(yàn)室和機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)室做博士后和研究員。2007年作為特聘教授引入福州大學(xué)?，F(xiàn)任軟件工程系主任，博士生導(dǎo)師（應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，通信與信息系統(tǒng)專業(yè)）。從事智能優(yōu)化算法和數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)與圖像處理研究，目前主要工作包括：首次提出了三大類神經(jīng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化方法并在弱的條件下建立了方法理論；提出了一個(gè)廣義約束最小絕對(duì)偏差估計(jì)方法和一個(gè)燥聲約束的估計(jì)方法，改進(jìn)了經(jīng)典的二階統(tǒng)計(jì)和高階統(tǒng)計(jì)方法；提出了一個(gè)圖像恢復(fù)的融合方法，克服了傳統(tǒng)的正則化方法中最優(yōu)參數(shù)選擇的困難，提高了圖像恢復(fù)效果。

　　講授課程

　　本科生：數(shù)值計(jì)算方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等

　　碩士生：神經(jīng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法及應(yīng)用，神經(jīng)計(jì)算原理及應(yīng)用

　　主持科研項(xiàng)目

　　(1) 基于廣義約束最小絕對(duì)偏差估計(jì)的盲圖像恢復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，2009.1-2011.12。

　　(2) 有色噪聲下基于噪聲約束最小均方估計(jì)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法, 國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，2012.1-2015.12。

　　獲獎(jiǎng)

　　基于優(yōu)化的非線性系統(tǒng)智能建模與控制，2010年高等學(xué)?？茖W(xué)研究?jī)?yōu)秀成果獎(jiǎng)自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)（排名第二）

　　近期主要論文

　　1. 盲系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法及在語(yǔ)音增強(qiáng)應(yīng)用的研究工作

　　[1]夏又生, M. Kamel, and H. Leung ,A Fast Algorithm for AR Parameter Estimation Using A Novel Constrained Least Squares method，Neural Networks, vol. 33, pp. 396-405, 2010.

　　[2] 夏又生 M. Kamel, A generalized least absolute deviation method for parameter estimation of autoregressive signals, IEEE Transactions on Neural Networks,vol.19,107-118, 2008 .

　　[3] Y.S. Xia, L. Henry, and N. Xie ``A New Regression estimator with neural network realization", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, pp.672-685, 2005.

　　[4] 夏又生, 俞穎, Speech Enhancement Using Generalized Least Absolute Deviation Estimation，International Conference on Audio, Language and Image Processing，vol. 1, pp. 64-68, Shanghai, China， 2010 .

　　[5] 鄧治坡,夏又生, A Fast Algorithm for 2-D ARMA Parameters Estimation，ADVANCES IN NEURAL NETWORKS ，Vol.5552, 276-286,2009.

　　[6] 陳志慶, 夏又生,A Fast Algorithm For Vector ARMA Parameter Estimation, International Conference on Electrical and Engineering and Automatic Control, vol. 3, pp178-181, Zibo, China, 2010.

　　2. 信號(hào)與圖像去噪與融合的研究工作:

　　[1]夏又生 M. Kamel, Cooperative learning algorithms for data fusion using novel L1 estimation,IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, 1083-1095,2008 .

　　[2] 夏又生 and M. Kamel, A Measurement Fusion Method for Nonlinear System Identification and Its Cooperative Learning Algorithm , Neural Computation, Vol. 19, pp. 1589-1632, 2007.

　　[3] 夏又生, Leung H, Nonlinear spatial-temporal prediction based on optimal fusion, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS , vol. 17 , 975-988 Published: 2006

　　3. 圖像恢復(fù),圖像配準(zhǔn)的研究工作

　　[1] 夏又生 and M. Kamel, Novel cooperative neural fusion algorithms for image restoration and image fusion, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, pp. 367-381, 2007 .

　　[2] 夏又生, A fast algorithm for constrained GLAD estimation with application to image restoration, Proceeding of World Congress on Intelligent Control
and Automation, July, Jinan, China, pp.729-734,2010.

　　[3] 莊金蓮,夏又生, An Improved Regularization Approach for Blind Restoration of multichannel Imagery，International Congress on Image and Signal Processing，上海，2011年10月。

　　[4] 文虎兒， 夏又生, A SIFT operator -based Image Registration Using Cross-Correlation Coefficient, International Congress on Image and Signal Processing，上海，2011年10月。

　　4．智能優(yōu)化算法的研究工作:

　　[1] 夏又生, A Compact Cooperative Recurrent Neural Network for Computing General Constrained L-1 Norm Estimators，IEEE Transactions on Signal Processing， vol.57, pp. 3693-3697,2009。

　　[2] Y.S. Xia and M. Kamel, ``Cooperative Recurrent Neural Networks for solving L1 estimation problems with general linear constraints," Neural Computation, vol. 20, pp.844-872, 2008.


　　[3] 夏又生, New cooperative recurrent neural networks for solving constrained variational inequality problems，中國(guó)科學(xué)F輯: 信息科學(xué)，英文版, vol.52, 1766-177, 2009.

　　[4] 夏又生 and G. Feng, ``A New Neural Network for Solving
Nonlinear Projection equations," Neural Networks, vol. 20, pp. 577-589, 2007.

　　[5] 夏又生, G. Feng, and M. S Kamel, Development and analysis of neural dynamical approaches to solving nonlinear programming problems, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol 52, pp. 2154-2159, 2007.

　　[6] Sun C., 夏又生, An analysis of a neural dynamical approach to solving optimization Problems，IEEE Transactions on Automatic Control,vol. 54, pp. 1972-1977,2009.

　　[7] 夏又生, G. Feng, and J. Wang, ``A Primal-Dual Neural Network
for On-Line Resolving Constrained Kinematic Redundancy," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part B, vol. 35, pp. 54-64, 2005.

　　[8]夏又生, ``An extended projection neural network for constrained optimization", Neural Computation, vol. 16, no. 4, pp. 863-883, 2004.

　　[9] 夏又生, ``Further results on global convergence and stability of globally projected dynamical systems," Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 122, pp.627-149, 2004.
 

添加福州大學(xué)學(xué)姐微信，或微信搜索公眾號(hào)“考研派小站”，關(guān)注[考研派小站]微信公眾號(hào)，在考研派小站微信號(hào)輸入[福州大學(xué)考研分?jǐn)?shù)線、福州大學(xué)報(bào)錄比、福州大學(xué)考研群、福州大學(xué)學(xué)姐微信、福州大學(xué)考研真題、福州大學(xué)專業(yè)目錄、福州大學(xué)排名、福州大學(xué)保研、福州大學(xué)公眾號(hào)、福州大學(xué)研究生招生）]即可在手機(jī)上查看相對(duì)應(yīng)福州大學(xué)考研信息或資源。

福州大學(xué)