教师主页移动版

张晓博，工学博士，硕士生导师，IEEE/CCF/CAAI会员，西南交通大学计算机与人工智能学院人工智能系教师，同时兼任西南交通大学人工智能研究院服务管理办公室主任及智慧医疗研究中心副主任，新加坡国立大学、中国科学院深圳先进技术院访问学者，与北京航空航天大学、北京理工大学、香港科技大学（广州）及中国科学院深圳先进技术院等单位相关团队建立了良好的学术交流与合作关系。       目前，主研国家自然基金面上项目1项，主持中央引导地方科技发展项目1项、四川省重点研发计划项目3项、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目1项及其他省部级项目5项，并主持其他横向项目10余项。在IEEE TNNLS, IEEE TNSRE，Information Fusion, KBS, Measurement, CMPB, CIBM等国际期刊及CIKM, BIBM, PAKDD等国际学术会议上发表论文30余篇，获得会议最佳论文奖、最佳墙报论文奖等，授权/受理国内发明专利10余项，登记软件著作权5项，并担任NPJ Digital Medical、BMC Bioinformatics、Frontiers of Computer Science等国际期刊及PAKDD、PRICAI 、CCF Big Data等国际和国内学术会议审稿人。       代表项目：[1] 国家自然科学基金面上项目，基于多视图融合的序列数据深度学习模型研究，主研，在研。[2] 四川省重点研发计划（重点）项目，矿山智慧化综合监管关键技术与应用，主持，在研；[3] 中央引导地方科技发展项目，深度学习域泛化的数学推理基础研究，主持，在研；[4] 四川省重点研发计划（重点）项目-分项目，攀西地区重点断裂带矿山灾害风险安全防控及应急救援研究，主持，在研；[5 四川省重点研发计划（面上）项目，面向医疗核磁共振影像大数据的帕金森病智能诊断关键技术，主持，结题；[6] 省级科技成果转移转化示范项目-分项目，轨道交通行车环境安全监测预警系统，主持，在研；[7] 数据恢复四川省重点实验室重点项目，基于生成对抗核磁共振图像的新型GAN网络研究，主持，在研；[8] 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，基于多模态医疗大数据的帕金森病智能筛查研究，主持，结题；[9] 四川省苗子工程科技创新项目，基于高斯混合聚类的人脑核磁共振影像数据的研究，主持，结题； [10] 中铁二院工程集团有限责任公司项目，基于智能视觉分析的轨道交通异物侵限及周界入侵智能图像算法研究，主持，结题；       代表论文：[1]Xiaobo Zhang, Tao Wang, Xiaole Zhao, Dengmin Wen, Donghai Zhai, Multitask-Guided Deep Clustering With Boundary Adaptation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023:1–14. (SCI, JCR 1区，影响因子：10.4，Top期刊)[2]Xiaobo Zhang, Yuxin Zhou, Zhijie Lu, Donghai Zhai*, Haonan Luo, Tianrui Li, Yang Li, Multi-level Graph Neural Network with Sparsity Pooling for Recognizing Parkinson’s Disease, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2023，31: 4459 - 4469. (SCI, JCR 1区，影响因子：4.9，Top期刊)[3]Xiaobo Zhang, Donghai Zhai, Tianrui Li, Yuxin Zhou, Yang Lin, Image inpainting based on deep learning: A review, Information Fusion, 2022, 90: 74-94. (SCI, JCR 1区，影响因子：18.6，Top期刊)[4]Xiaobo Zhang, Yan Yang, Donghai Zhai, Tianrui Li, Jielei Chu, Hao Wang, Local2Global: Unsupervised Multi-view Deep Graph Representation Learning with Nearest Neighbor Constraint, Knowledge-Based Systems, 2021, 231: 107439. (SCI, JCR 1区，影响因子：8.8，Top期刊)[5]Xiaobo Zhang, Zhimin Li, Qian Zhang, Zegang Yin, Zhijie Lu, Yang Li, A new weakly supervised deep neural network for recognizing Alzheimer’s disease, Computers in Biology and Medicine, 2023, 163:107079. (SCI, JCR 1区，影响因子：7.7)[6]Xiaobo Zhang, Yan Yang*, Tianrui Li, Yiling Zhang, Hao Wang, Hamido Fujita, CMC: A consensus multi-view clustering model for predicting Alzheimer’s Disease Progression, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2021, 199: 105895. (SCI, JCR 1区，影响因子：6.1)