桂任舟教师主页

个人简介 Personal Profile 1973.9，副教授、博/硕士生导师德国克虏伯基金学者：获德国克虏伯基金资助，在德国从事雷达波形设计与雷达信号处理方面的研究工作。美国哥伦比亚访问学者：获国家留学基金委资助，在美国哥伦比亚大学从事深度对抗学习、深度神经网络等方面研究。2006.7武汉大学无线电物理专业博士毕业后入职同济大学，依托信息与通信工程系主要从事智能信号与信息处理研究。在自适应选频、跳频波形设计和神经网络等方面有多年的研究积累，在Radio Science、International Journal of Microwave and Wireless Technologies、ACTA PHYSIC A等国际期刊和电波科学学报、武汉大学学报等国内学报级期刊上以第一作者发表学术论文40余篇，被SCI、EI检索论文达20余篇。研究方向人工智能、深度神经网络、对抗学习、大数据、系统设计（1）大数据：网络数据抓取、分布式存储、时空GIS显示，技术包括：Python、Matlab、 C#、C++、SQL、NoSQL、MongoDB、Hadoop、ArcGIS等软件方面。研究内容包括：统计分析、深度神经网络、人工智能。（2）民用雷达，涉及系统设计和集成，数据处理，主要技术包括：天线设计、射频电路、ARM、DSP、FPGA、USB接口等硬件方面。研究内容包括：电磁波传播、透射、散射，小波分解、时频分析、信号检测估计等。 研究方向Research Directions 通信感知一体化,人工智能、大数据、通信,与医学、双碳等领域交叉 2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。 报考意向 招生信息 电子与信息工程学院 硕士研究生 序号 专业 招生人数 年份 1 信息与通信工程（博士）   2023 2 信息与通信工程（博士）   2023 博士研究生 序号 专业 招生人数 年份 1 信息与通信工程（博士）   2023 2 信息与通信工程（博士）   2023 报考意向 姓名: 手机号码： 邮箱： 毕业院校： 所学专业： 报考类型： 博士 硕士 个人简历*： 上传附件 支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg 成绩单*： 上传附件 支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg 其他材料： 上传附件 支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg 备注： 提交 科研项目 项目类型：国家自然科学基金委国家重大科研仪器研制项目（雷达部分负责人）项目名称：多波动式岩体-结构复合体内信息高精度采集系统编号：4182707 金额：803.7 万元起止年月：2019.1-2023.12 研究成果 机器学习和深度学习相关的已公开出版的著作章节如下：Gui R Z ,  Chen T ,  Wu Z . Spatial Visualization and Analysis of the Development of High-Paid Enterprises in the Yangtze River Delta[M]. 2020.第一作者发表40余篇高水平学术论文。其中：[1] Gui R., Chen T., Nie H.. The Impact of Emotional Music on Active ROI in Patients with Depression Based on Deep Learning: A Task-State fMRI Study[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2019, 2019(6):1-14. [2] Gui R., Chen T., NIE H. In-depth analysis of railway and company evolution of Yangtze river delta with deep learning [J]. Complexity, 2020, 2020, 1-26.[3] Gui R., Chen T., Nie H.. Classification of Task-State fMRI Data Based on Circle-EMD and Machine Learning[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2020, 2020(3):1-10.[4] R. Gui, J. Li, X. Ji, H. Zhu, W. Wu. Research on a Deep Hopfield Neural Network for Class Prediction of Breast Cancer Gene Data[C], 2021 Photonics & Electromagnetics Research Symposium (PIERS), 2021:2486-2491.[5] R. Gui, H. Zheng, X. Ji, T. Chen, C. Pang and C. Liu, Sustainable Development of Urban Agglomeration Industrial Layout Based on Big Data and Deep Learning[C]. 2021 Photonics & Electromagnetics Research Symposium (PIERS), 2021: 2492-2498.[6] R. Gui, X. Ji, et al. Categorical Difference and Related Brain Regions of the Attentional Blink Effect[C].PIERS 2021,2021:348-353.[7] R. Gui, T. Tang et al., Electromagnetic Inverse Scattering Based on Deep Learning[C]. 2021 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI Radio Science Meeting (APS/URSI), 2021: 1503-1504.[8]Renzhuo Gui; , Utilizing Higher Moments to Detect Time-Varying Target in Radar Echo With Non-stationary Background , International Journal of Microwave and Wireless Technologies  v 8, n 2, p 215-219, March 1, 2016.   [9]Gui, R.Z.; , Adaptively selecting working frequency to reduce disturbances in high frequency radar, Acta Physica Polonica A ,vol. 119, no. 4, pp. 473-478 April 2011.  [10]桂任舟.利用二维恒虚警进行非均匀噪声背景下的目标检测[J].武汉大学学报：信息科学版,2012,37(3):354-357.[11]Renzhuo Gui; Zijie Yang; , Application of Hopfield neural network for extracting Doppler spectrum from ocean echo, Radio Science  ,vol. 41,  no. 4, pp. RS4S90-1-6 July-Aug. 2006. [12]GUI Renzhou, “Application of adaptive beamformer based on weight iterative algorithm to suppress interferences ”,2008,30(4):597-600. 学生信息 当前位置：教师主页 > 学生信息 入学日期 所学专业 学号 学位 招生信息 当前位置：教师主页 > 招生信息 招生学院 招生专业 研究方向 招生人数 推免人数 考试方式 招生类别 招生年份