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郑艳芳 副教授 张家港校区 个人邮箱： zyf062856@163.com 个人主页： http://mypage.just.edu.cn/zjg/zyf/list.htm 办公地点： 江苏省张家港市长兴中路8号 通讯地址： 江苏省张家港市长兴中路8号 邮政编码： 传真： 您是第1097 位访问者 版权所有 © 江苏科技大学 个人简介     郑艳芳，博士，副教授，1986 年出生，硕士生导师，硕博士毕业于中国科学院大学。研究方向：人工智能、机器学习、模式识别、微弱信号检测。2017 年主持国家自然科学基金项目 1 项，2020 年主持江苏省自然科学基金面上项目 1 项，参加国家自然科学基金项目 2 项，参加江苏省自然科学基金项目 1 项；在国际期刊发表高水平 SCI 论文 10 余篇，其中中科院 TOP 期刊论文 5 篇，授权发明专利 2 项；2016 年获批成为张家港紧缺高层次人才。2021 年荣获江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人，2021 年获江苏省高等学校科学技术研究成果奖三等奖 1 项，指导学生在互联网+、挑战杯等学科竞赛中获奖若干。 研究方向 1、机器学习2、模式识别3、图像处理4、微弱信号检测 教育经历 2004年9月-2008你6月，徐州师范大学，本科2008年9月-2011年6月，中国科学院大学，硕士2011年9月-2015年1月，中国科学院大学，博士2015年3月-至今，江苏科技大学张家港校区，教师 课程教学 自动控制原理数字图像处理检测技术集散控制数字伺服系统 科研项目 国家自然科学基金委员会青年基金项目，2018.01 至 2020.12，主持人江苏省自然科学基金面上项目，2020.07至 2023.06，主持人江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人，2022.01至 2024.12，主持人太阳活动预报预警应用系统，2022.09 至 2023.03，主持人太阳活动预报预警应用系统备份站，2022.01至 2023.06，主持人国家自然科学基金委员会青年基金项目，2019.01 至 2021.12，排名第二江苏省自然科学基金青年基金，2017.07 至 2020.06，排名第二基于物联网的河长制助手关键技术研究，2018.11至2021.11，主持人 专利成果 [1] 中国国家知识产权局. 一种多级伺服共相调节器,   授权号：CN109814244B,  授权时间：2021.2.[2] 中国国家知识产权局. 一种用于灭火系统的预作用装置简化,   授权号：CN113856118B,   授权时间：2023.5.[3] 中国国家知识产权局.一种电容式边缘传感器,   授权号：ZL201621069322.2,   授权时间：2017.4.[4] 中国国家知识产权局.一种选址用负重机器人,   授权号：ZL201621072586.3,   授权时间：2017.3. 科研团队 获奖动态 教学随笔 论文著作 [1]  Zheng Y, Li X, Wang X. Solar Flare Prediction with the Hybrid Deep Convolutional Neural Network[J]. The Astrophysical Journal. 2019, 885 (1): 73.[2]  Li, X.; Zheng, Y.; Wang, X.; Wang, L. Predicting Solar Flares Using a Novel Deep Convolutional Neural Network[J]. The  Astrophysical Journal. 2020, 891.[3]  Zheng Y, Li X, Si Y, et al. Hybrid Deep Convolutional Neural Network with One-versus-One Approach for Solar Flare Prediction[J]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2021, 507(3):3519–3539.[4]  Zheng Y, Li X, Yan S, et al. Multiclass Solar Flare Forecasting Models with Different Deep Learning Algorithms[J]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2023, 521(4): 5384–5399.[5]  Zheng, Y., Li, X., Wang, X., & Zhou, T. (2019). Modified Convolutional Neural Network with Transfer Learning for Solar Flare Prediction. Journal of Korean Astronomical Society, 52(6), 217-225.[6]  Zheng, Y., Li, X., Tian, H., Zhang, Q., Wang, X., Zhou, T., & Zhuo, T. (2018). GPU-accelerated speckle masking reconstruction algorithm for high-resolution solar images. Journal of Korean Astronomical Society, 51(3), 65-73.,个人首页 科研项目 论文著作 专利成果 科研团队 获奖动态 教学随笔