| 词条 | 吕宝粮 |
| 释义 | 基本信息姓 名： 吕宝粮 性 别： 男 任教专业： 理学-电子信息科学类 所在大学：上海交通大学 所在城市：上海 所在院系：电子信息与电气工程学院 职 称：教授、博士生导师 个人简介工学博士、教授、博士生导师、IEEE高级会员。1960年11月生于青岛。1982年1月毕业于青岛科技大学自动化系，获工学学士。同年留校任教。1989年4月毕业于西北工业大学计算机科学与工程系，获工学硕士学位。1991年4月至1994年3月在日本京都大学电气工程系攻读博士学位。主要从事模块化神经网络结构与学习算法和多层神经网络逆映像的计算方法及其应用的研究，提出了多级筛选神经网络模型和基于线性与非线性规划方法的多层神经网络逆映像计算方法。1994年3月获京都大学工学博士学位。1994年4月至1999年3月在日本理化学研究所仿生物控制研究中心任研究员，主要参与日本国家重点研究课题“仿生物控制与自律分散系统”的研究，负责“大规模、复杂模式识别问题的分解与学习”子课题，提出了基于类关系的通用问题分解方法和并列模块化神经网络模型（Min-Max Modular Neural Network）。该模型解决了传统多层前馈网络和反向传播学习算法在解决大规模实际问题时所存在的陷于局部极小值、长时间学习和网络结构设计等问题。该模型已成功地应用于脑电波信号分类、自然语言处理中的自动词性标注、和大规模词汇库的自动纠错等问题。1999年4月至2002年8月在日本理化学研究所脑科学综合研究中心任研究员，主要参与日本国家重点研究课题“创造脑”的研究，负责“仿脑计算机的结构与超并列学习模型”子课题。提出了涌现学习方法、具有局部响应的高斯零交叉判别函数和基于涌现学习方法的仿脑计算机模型。2002年8月起任上海交通大学计算机科学与工程系教授，同年12月被评为博士生导师。 学术简介1991年4月至1994年3月在日本京都大学电气工程系攻读博士学位，主要从事模块化神经网络结构与学习算法和多层神经网络逆映像的计算方法及其应用的研究，提出了多级筛选神经网络模型和基于线性与非线性规划方法的多层神经网络逆映像计算方法，1994年3月获日本京都大学工学博士学位，博士论文题目为“多层神经网络的结构、学习和逆映射算法”，博士论文中的逆映射算法部分作为全文发表在1999年IEEE Trans. Neural Networks上。1994年4月至1999年3月在日本理化学研究所仿生物控制研究中心任研究员，主要参与日本国家重点研究课题“仿生物控制与自律分散系统”的研究，负责“大规模、复杂模式识别问题的分解与学习”子课题，提出了基于类关系的通用问题分解方法和并列模块化神经网络模型（Min-Max Modular Neural Network）。该模型解决了传统多层前馈网络和反向传播学习算法在解决大规模实际问题时所存在的陷于局部极小值、长时间学习和网络结构设计等问题，将该模型已成功地应用于脑电波信号分类、自然语言处理中的自动词性标注、和大规模词汇库的自动纠错等问题。1999年4月至2002年8月在日本理化学研究所脑科学综合研究中心任研究员，主要参与日本国家重点研究课题“创造脑”的研究，负责“仿脑计算机的结构与超并列学习模型”子课题，提出了涌现学习方法、具有局部响应的高斯零交叉判别函数和基于涌现学习方法的仿脑计算机模型。2002年8月至今任上海交通大学计算机科学与工程系教授、博士生导师，2003年至2006年作为项目负责人承担了两项国家自然科学基金面上项目，在这期间提出了“部分对部分”的问题分解策略和最小最大模块化支持向量机，开发了基于领域知识和基于PCA的多种两类问题分解方法，提出了解决大规模模式分类问题的模块化分类器，该分类器为利用集群计算机解决大规模分类问题提供了有效的手段，已成功地应用于大规模文本分类和蛋白质亚细胞定位等问题。已在IEEE Trans. Neural Networks, IEEE Trans. Biomedical Engineering, Neural Networks，ICCV等国际重要刊物和学术会议上发表论文50余篇，申请国内外发明专利9项。主要研究方向为仿脑计算机理论与模型、神经网络、机器学习、模式识别、计算生物学、计算语言学和脑-计算机接口。 个人作品代表性著作无。 代表性论文1) B. L. Lu, J. Shin, and M. Ichikawa, “Massively parallel classification of single-trial EEG signals using a min-max modular neural network”, IEEE Trans. Biomedical Engineering, vol. 51, no. 3, pp. 551-558, 2004 2) B. L. Lu and K. Ito, “Converting general nonlinear programming problems into separable programming problems with feedforward neural networks”, Neural Networks, vol. 16, pp. 1059-1074, 2003 研究方向1. 仿脑计算机理论与模型 2. 神经网络理论与应用 3. 机器学习 4. 人脸检测与识别 5. 计算系统生物学 6. 脑-计算机接口 7. 自然语言处理 |
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