1. 个人简介
赵昊立博士,现任河北工业大学人工智能与数据科学学院副教授,硕士生导师。长期从事信号处理、深度学习、强化学习及稀疏表示等相关科研工作。近五年内,累计发表论文20余篇,在中国科学院一区期刊IEEE TNNLS、IEEE TCYB、NN、KBS 、GPSS等国际权威学术期刊发表第一作者论文5篇,通讯作者论文2篇,国际会议发表第一作者论文4篇。此外,主持国家项目2项和省级项目1项,参与国家级项目4项。担任IEEE TNNLS, IEEE TCYB, NN, KBS, IEEE TGRS, IEEE IOT等多个国际期刊审稿人。
课题组常年招收喜欢科研的本科生(科研项目和毕设)、硕士生,欢迎对信号处理、深度学习、强化学习、稀疏表示、基于人工智能的卫星定位、基于人工智能的聚变模拟及等离子控制等领域感兴趣的同学加入,请邮件联系:zhaohli@hebut.edu.cn
2. 教育经历
日本会津大学 |
计算机信息系统学 |
博士 |
英国谢菲尔德大学 |
核环境科学与技术 |
硕士 |
四川大学 |
核物理 |
学士 |
3. 工作经历
河北工业大学 |
人工智能与数据科学学院 |
副教授 |
广东工业大学 |
自动化学院 |
博士后 |
中山大学 |
计算机学院 |
博士后 |
4. 科研项目
Ø 2023.01—2025.12:国家自然科学基金青年科学基金项目,基于深层化卷积解析稀疏表示的非线性特征提取研究,主持。
Ø 2023.01—2025.12:广东省基础与应用基础研究基金面上项目,基于卷积稀疏表示的多视角特征学习研究,主持。
Ø 2023.01—2024.12:中国博士后科学基金面上项目,基于深层化转置学习的强化学习价值函数鲁棒预测研究,主持。
Ø 2024.01—2028.12:国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目,面向城市复杂多径环境自动驾驶的高精定位方法及在国产芯片的应用,参与。
Ø 2023.01—2025.12:国家自然科学基金面上项目,基于深度字典学习的强化学习价值函数鲁棒估计研究,参与。
5. 论文著作
[J1] Zhao H L, Li Z N*, Chen W H, Zheng Z B, Xie S L. Accelerated Partially Shared Dictionary Learning with Differentiable Scale-Invariant Sparsity for Multi-view Clustering[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, 34(11): 8825-8839. (中国科学院一区,JCR一区,影响因子10.4)
[J2] Zhao H L, J Wu, Li Z N*, Chen W H, Zheng Z B. Double Sparse Deep Reinforcement Learning via Multi-layer Sparse Coding and Nonconvex Regularized Pruning[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 53(2): 765-778. (中国科学院一区,JCR一区,影响因子11.8)
[J3] Zhao H L, Li Z N*, Su W S, Xie S L. Dynamic Sparse Coding-based Value Estimation Network for Deep Reinforcement Learning[J]. Neural Networks, 2023, 168: 180-193. (中国科学院一区,JCR一区,影响因子7.8)
[J4] Zhao H L, Zhong P, Chen H Q, Li Z N*, Chen W H, Zheng Z B. Group Non-convex Sparsity Regularized Partially Shared Dictionary Learning for Multi-view Learning[J]. Knowledge-Based Systems, 2022, 242: 108364. (中国科学院一区,JCR一区,影响因子8.8)
[J5] Zhao H L, Li Z N*, Chen C, Xie S L. Improving Performances of GNSS Positioning Correction using Multiview Deep Reinforcement Learning with Sparse Representation[J]. GPS Solutions, 2024, 28(3): 1-22. (中国科学院一区,影响因子4.9)
[J6] Li Z N, Zhao H L*, Guo Y C, Yang Z Y, Xie S L. Accelerated Log-regularized Convolutional Transform Learning and its Convergence Guarantee[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 52(10): 10785-10799. (中国科学院一区,JCR一区,影响因子11.8,通讯作者)
[J7] Wang M Y, Tang J H, Zhao H L*, Li Z N, Xie S L. Automatic Compression of Neural Network with Deep Reinforcement Learning Based on Proximal Gradient Method[J]. Mathematics, 2023, 11(2):338. (JCR一区,影响因子2.6,通讯作者)
[J8] Zeng K G, Li Z N, Zhao H L, Xie K, Xie S L, Niyato D. A Spatiotemporal Information-Driven Cross-Attention Model With Sparse Representation for GNSS NLOS Signal Classification[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2024.