| 个人资料  | 
| 姓名: 高雪瑶 学位: 工学博士 毕业院校: 哈尔滨理工大学 邮件: gaoxueyao@hrbust.edu.cn 办公地点: 电话: 13936619502 出生年月: 1979-06 学科: 计算机科学与技术 | 
| 相关教师 | 
| 个人简历教授博士生导师,计算机科学与技术学院副院长,黑龙江省智能信息处理及应用重点实验室副主任,中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会执行委员、黑龙江省计算机学会理事、黑龙江省计算机学会专委工作委员会委员、黑龙江省计算机学会计算机应用专委会委员、黑龙江省计算机学会青工委委员、CCF YOCSEF哈尔滨分论坛副主席、校“理工英才”人才项目入选者。研究方向:计算机图形学与CAD、自然语言处理。在计算机图形学与CAD和自然语言处理等方向上,共发表文章60余篇,其中,SCI检索10篇,EI检索30余篇。主持完成国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金、黑龙江省教育厅科学技术研究项目、黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金资助项目、企业合作项目等7项项目,参与国家自然科学基金、国家教育部春晖计划、黑龙江省自然科学基金、黑龙江省教育厅科学技术研究项目、校青年基金等7项项目,累计承担科研经费260余万元。主编教材2本,参与出版专著1部,参编教材1本。授权发明专利16项。 教育经历(1) 2005-09 至 2009-11, 哈尔滨理工大学, 计算机应用技术, 博士 (2) 2003-09 至 2006-03, 哈尔滨理工大学, 计算机软件与理论, 硕士 (3) 1998-09 至 2002-07, 哈尔滨理工大学, 计算机及应用, 学士 工作经历(1) 2018-09 至 今, 哈尔滨理工大学, 计算机科学与技术学院计算机系, 教授 (2) 2012-09 至 2018-08, 哈尔滨理工大学, 计算机科学与技术学院计算机系, 副教授 (3) 2010-03 至 2012-08, 哈尔滨理工大学, 计算机科学与技术学院计算机系, 讲师 (4) 2011-07 至 2014-07, 哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后流动站 研究方向计算机图形学与图形图像处理、自然语言处理、人工智能、模式识别、深度学习 承担项目(1)主持, 国家自然科学基金, 61502124, 基于检索优化的三维特征建模方法研究, 2016.01-2018.12, 24万, 结题. (2)主持, 黑龙江省自然科学基金-联合引导项目, LH2022F030, 基于多注意力卷积神经网络的三维模型检索, 2022.07-2025.07, 10万, 结题. (3)主持, 黑龙江省自然科学基金, F201420, 基于粒子群优化的历程无关三维特征建模方法研究, 2014.07-2017.07, 6万, 结题. (4)主持, 黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金资助项目, LGYC2018JC014, 融合形状与结构信息的三维CAD模型检索, 2019.01-2021.12, 5万, 结题. (5)主持, 黑龙江省教育厅科学技术研究项目, 12541125, 基于语义相似度的模型检索方法研究, 2014.01-2016.12, 2.5万元, 结题. (6)主持, 黑龙江省教育厅科学技术研究项目, 12511095, 基于粒子群优化的特征建模技术研究, 2011.01-2013.12, 2.5万元, 结题. (7)主持, 企业合作项目, 三维模型检索系统, 2021.9-2024.9, 结题. (8)排名第2, 国家自然科学基金, 60903082, 基于中心扩展对齐的汉-英统计机器翻译研究, 2010.01-2012.12, 18万, 结题. (9)排名第2, 国家教育部春晖计划, S2009-1-15002, 基于最大熵的句法短语翻译对获取研究, 2010.01-2012.12, 2万元, 结题. (10)排名第2, 黑龙江省自然科学基金-联合引导项目, LH2022F031, 基于多注意力卷积神经网络与标签传播的半监督词义消歧, 2022.07-2025.07, 10万, 在研. (11)排名第2,黑龙江省自然科学基金, F2015041, 基于源语言扩展搜索的词义消歧研究, 2015.07-2018.07, 6万元, 结题. (12)排名第2,黑龙江省教育厅科学技术研究项目, 11541045, 基于短语译文中心扩展对齐的统计机器翻译研究, 2009.01-2011.12, 2.5万元, 结题. 教学工作招生信息每年招收计算机科学与技术(081200)专业博士研究生1人; 每年招收计算机科学与技术(081200)、软件工程(083500)、计算机技术(085404)、软件工程(085405)专业硕士研究生4人。 专利成果(1)一种基于几何形状和LSTM神经网络的三维模型分类方法, 2022.4.26, ZL 202010944886.0. (第一发明人, 发明专利) (2)一种基于几何形状特征融合的三维模型分类方法, 2022.5.3, ZL 201910370061.X. (第一发明人, 发明专利) (3)一种基于EfficientNet和卷积神经网络的三维模型分类方法, 2024.8.16, ZL 202111647747.2. (第一发明人, 发明专利) (4)一种基于云模型的小波神经网络三维模型分类方法, 2022.8.16, ZL 201910878841.5. (第一发明人, 发明专利) (5)融合视图特征和多分支网络的三维模型分类, 2025.7.18, ZL 202310264298.6. (第一发明人, 发明专利) (6)一种基于交互注意力卷积神经网络的三维模型检索方法, 2022.11.8, ZL 202110270518.7. (第二发明人, 发明专利) (7)基于多路图采样聚合神经网络的词义消歧方法, 2025.7.18, ZL 202211133281.9. (第一发明人, 发明专利) (8)嵌入语义相似度的图采样聚合多投票词义消歧方法, 2025.7.18, ZL 202211482872.7. (第一发明人, 发明专利) (9)卷积块注意力模块嵌入Regnety网络的词义消歧, 2025.5.13, ZL 202210720884.2. (第一发明人, 发明专利) (10)基于树特征选择和迁移学习的汉语词义消歧方法, 2022.7.01, ZL 201910834309.3. (第一发明人, 发明专利) (11) 出版著作发表论文(1)3D model classification based on DRSN and multi-view feature fusion. Expert Systems with Applications, 2025, 273: 1-10. (第一作者, 中科院1区TOP期刊, IF=7.5) (2)Fuse MetaFormer with convolutional neural networks for three-dimensional model classification. Engineerng Applications of Artificial Intelligence. 2025, 161: 112298. (第一作者, 中科院1区期刊, IF=8.02) (3)基于中心锚困难三元组损失和多视图特征融合的三维模型分类. 电子与信息学报, 2025, 47(6): 1937-1949. (第一作者, EI期刊) (4)基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类. 电子与信息学报, 2024, 46(4): 1438-1447. (第一作者, EI期刊) (5)3D model classification based on regnet design space and voting algorithm. Multimedia Tools and Applications, 2024, 83: 42391-42412. (第一作者,中科院3区期刊, IF=3) (6)3D model retrieval based on interactive attention CNN and multiple features. PeerJ Computer Science, 2023, 9: 1-22. (第一作者, 中科院3区期刊, IF=3.5) (7)Combine EfficientNet and CNN for 3D model classification. Mathematical Biosciences and Engineering, 2023, 20(5): 9062-9079. (第一作者, 中科院4区期刊, IF=2.6) (8)3D model classification based on GCN and SVM. IEEE ACCESS, 2022, 10: 121494-121507. (第一作者, 中科院3区期刊, IF=3.6) (9)3D model classification based on bayesian classifier with adaBoost. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2021, 2021: 1-12. (第一作者, 中科院3区期刊, IF=1.2) (10)Multi-head self-attention for 3D point cloud classification. IEEE ACCESS. 2021, 9: 18137-18147. (第一作者, 中科院3区期刊, IF=3.6) (11)Similarity calculation of 3D model by integrating improved ACO into HNN. IEEE ACCESS. 2020, 8: 155378-155388. (第一作者, 中科院3区期刊, IF=3.6) (12)遗传退火算法的模型相似性计算方法. 哈尔滨工程大学学报. 2020, 41(7): 1073-1079. (第一作者, EI期刊) (13)基于蚁群搜索的三维CAD模型相似性计算. 西南交通大学学报. 2017, 52(2): 416-423. (第一作者, EI期刊) (14)Model similarity calculation based on self-adaptive global best harmony search algorithm. International Journal of Performability Engineering. 2020, 16(7): 1019-1026. (第一作者, EI期刊) 荣誉称号 |