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      导师简介-张丽丽(兼职)

      时间:2024-03-11作者:责任编辑:终审:刘传明文章来源:尊龙凯时人生就是博z6com与电气工程学院浏览次数:3190

              黑龙江八一农垦大学研究生导师简介表

       

      张丽丽

         

      出生年月

      1981.02

       

      汉族

         

      辽宁昌图

      政治面貌

      中共党员

      专业技术职称

      副教授

      行政职务

      系主任

      导师类别

      硕导

      招生专业名称

      电子信息

       

       

      研究方向

      遥感图像处理

      信号检测

      所在院部

      尊龙凯时人生就是博z6com与电气工程学院

      邮政编码

      163319

      电子邮箱

      lilyzhang20166@163.com

      联系电话

      0459-5510107

      教育经历

      起止年月

      学校名称

      院(系)名称

      专业名称

      取得学位类别

      2014.09-2018.06

      哈尔滨工程大学

      尊龙凯时人生就是博z6com与通信工程学院

      尊龙凯时人生就是博z6com与通信工程

      工学博士

      2004.09-2007.01

      燕山大学

      尊龙凯时人生就是博z6com与通信工程学院

      通信与信息系统

      工学硕士

      2000.09-2004.07

      燕山大学

      尊龙凯时人生就是博z6com与通信工程学院

      电子信息工程

      工学学士

      工作经历

      起止年月

      工作单位

      职务/技术职称

      2007.05-2009.10

      大庆师范学院

      教师/助教

      2009.10-2018.12

      大庆师范学院

      教师/讲师

      2018.12-2020.12

      大庆师范学院

      电子系主任/讲师

      2020.12-

      大庆师范学院

      电子系主任/副教授

      个人简介

      张丽丽,女,汉族,博士,副教授,硕士研究生导师,现为大庆师范学院电子信息工程系主任。研究方向:遥感图像处理,信号检测。重点以高光谱图像为研究对象,近5年共发表10余篇论文,其中SCI检索12篇,EI检索1篇,国家一级核心期刊1篇;出版学术专著2部;主持和参与科研项目9项目,其中,主持国家自然基金青年基金项目1项,黑龙江省自然科学基金联合引导项目1项,市局级项目1项,校级项目4项;取得市级科研奖励一等奖1项、二等奖1项;实用新型专利4项,参与发明专利1项。主要讲授《数字电子技术》、《数字信号处理》、《电子信息工程导论》等本科课程。

      主要学术

      及社会兼职

      国家自然科学基金评审专家

      近五年

      主要成果

      近五年发表学术论文10余篇,其中SCI论文12篇,授权发明专利1项。

      学术论文:

      [12] Lili Zhang*, Baozhi Cheng.  A Combined Model based on Stacked   Autoencoders and Fractional Fourier Entropy for Hyperspectral Anomaly   Detection [J]. International Journal of Remote Sensing, 2021, 42(10):3611–3632. (SCI)

      [11] Lili Zhang*, Baozhi Cheng. Transferred CNN Based on Tensor for   Hyperspectral Anomaly Detection [J]. IEEE geoscience and remote sensing   letters, 2020, 17(12):2115-2119. (SCI)

      [10] Lili Zhang, Baozhi   Cheng*. Sparse representation and modified tensor projection for   hyperspectral anomaly detection [J].Infrared   Physics & Technology, 2020,106: 103256. (SCI)

      [9] Lili Zhang*, Baozhi   Cheng. A stacked autoencoders-based adaptive subspace model for hyperspectral   anomaly detection [J]. Infrared Physics & Technology, 2019, 96:52-60.   (SCI)

      [8] Lili Zhang*, Baozhi   Cheng. A joint tensor-based model for hyperspectral anomaly detection [J].   Geocarto International, 2019(12):1-13. (SCI)

      [7]Lili   Zhang*, Baozhi Cheng and Yuwei Deng.A   tensor-based adaptive subspace detector for hyperspectral anomaly detection   [J].International Journal of Remote Sensing,   2018, 39(8):2366–2382. (SCI)

      [6] Chunhui Zhao, Lili Zhang*.   Spectral-spatial stacked autoencoders based on low-rank and sparse matrix   decomposition for hyperspectral anomaly detection [J]. Infrared Physics &   Technology, 2018, 92:166-176. (SCI)

      [5] Chunhui Zhao, Lili Zhang*,   Baozhi Cheng. A local Mahalanobis-distance method based on tensor   decomposition for hyperspectral anomaly detection [J]. Geocarto   International, 2017:1-37. (SCI)

      [4]Lili   Zhang, Chunhui Zhao*. Tensor decomposition-based sparsity   divergence index for hyperspectral anomaly detection [J]. J Opt Soc Am A Opt   Image Sci Vis, 2017, 34(9):1585-1594. (SCI)

      [3]Lili   Zhang, Chunhui Zhao*. Hyperspectral anomaly detection based on   spectral–spatial background joint sparse representation [J]. European Journal   of Remote Sensing, 2017, 50(1):362-376.(SCI)

      [2] Lili Zhang, Chunhui   Zhao*. A spectral-spatial method based on low-rank and sparse matrix   decomposition for hyperspectral anomaly detection [J]. International Journal   of Remote Sensing, 2017, 38(14):4047-4068. (SCI)

      [1] Lili Zhang, Chunhui Zhao*.   Sparsity divergence index based on locally linear embedding for hyperspectral   anomaly detection [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016, 10(2):025026.(SCI)

      发明专利:

      [1] 赵春晖,张丽丽,成宝芝,闫奕名,崔颖.基于空谱联合背景共同稀疏表示的高光谱异常检测方法,ZL 2016 1 0363080.6,授权公告日:20181026.

      近五年已完成

      科研项目

      [1]高光谱影像空谱融合技术在化工生产轻烃浓度场监测中的应用,zd-2016-05,2016-2018

       

      在研科研项目

      [1]基于深度学习的高光谱图像异常目标检测算法研究,61901082,国家自然科学基金青年基金项目,2020.1-2022.12,,10万元

      [2]张量理论在高光谱图像目标检测方法中的应用研究,LH2019F00,省自然科学基金联合指导项目,2019.7-2022.7,2万元,

      [3]基于深度学习的高光谱图像异常目标检测算法研究,大庆师范学院博士启动基金,2019.1-2021.12,

      指导大赛

      2020年省级大学生创新创业项目:移动便携式可调控多功能蓄电电热毯