陈略峰 (教授)

教授 博士生导师 硕士生导师

曾获荣誉:2017年JACIII最佳论文奖

性别:男

毕业院校:东京工业大学

学历:博士研究生

学位:工学博士学位

在职信息:在职

所在单位:自动化学院

职务:副院长

办公地点:信息楼706

联系方式:027-87175087

Email:

   

个人简历

陈略峰,男,1986年生,广东台山人。中国地质大学(武汉)自动化学院副院长,教授,博士生导师,湖北省人才计划、地大学者青年拔尖人才计划入选者。IEEE、中国自动化学会、中国人工智能学会和日本智能信息模糊学会会员。

主要研究方向包括计算智能、人机交互、深度学习、智能系统、模式识别与机器学习、情感识别与意图理解、多机器人行为协调和工业过程智能控制等方面。


2015年,日本东京工业大学,智能系统科学专业,获工学博士学位;

2012年,中南大学,控制科学与工程专业,获工学硕士学位;
2009
年,中南大学,自动化专业,获工学学士学位。


近年来主持国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项,企业科技攻关项目2项,参与的国家和省部级项目11项,其中包括国家重点研发计划项目1项、国家自然科学基金重点项目1项、国家自然科学基金重大国际合作研究项目1项、国家自然科学基金面上项目1项、湖北省技术创新专项重大项目1项、武汉市科技计划项目1项,以及企业科技攻关项目3项。发表高水平期刊论文被SCI收录43篇,其中包括国际计算智能与智能控制领域顶级期刊
《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》IEEE Transactions on Fuzzy Systems、《IEEE Transactions on Industrial Electronics》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》等IEEE汇刊9篇(一作/通讯),先后2篇论文进入ESI前1%高被引论文,出版专著3部(Springer 2部),授权国家发明专利26项,登记软件著作权2项,获得Best Paper AwardJACIII  2017 、Best Paper AwardASPIRE League Symposium 2012)、Outstanding Reviewer Award(JACIII 2020)、Distinguished Editor Award(JACIII 2022)等国际奖励。


现任SCI期刊《Information Sciences》
、《Journal of Systems Science and Complexity》、《Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics》的编委,中国自动化学会混合智能专业委员会委员,湖北省自动化学会常务理事、副秘书长,国际先进计算智能与智能信息学研讨会(IWACIII)、国际计算智能与工业应用研讨会(ISCIIA)程序委员会成员,《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》、《IEEE Transactions on Industrial  Electronics》、《Control Engineering Practice》、《Information Sciences》、《Knowledge-Based Systems》等SCI期刊的审稿人。曾任第十三届中日信息技术与控制应用国际学术研讨会(ITCA 2020)组织委员会主席,中国智能地质装备技术发展论坛组织委员会主席(2022第六届)和秘书长(2019第三届),第三届科学与技术前沿国际会议(FST 2015)和第四届国际先进计算智能与智能信息学研讨会(IWACIII 2015)会议秘书。

 

科学研究

1.  国家自然科学基金面上项目,多维度情感意图理解与情感机器人自然交互方法研究(61973286),2020-2023,主持

2.  国家自然科学基金青年项目,基于人机交互深层认知信息的多机器人行为协调机制研究(61603356),2017-2019,主持

3.  中国地质大学(武汉)复杂系统先进控制与智能地学仪器研究中心开放基金项目基于人机交流信息的多机器人行为协调机制研究AU2015CJ001),2015-2017,主持

4.  国家自然科学金重点项目,复杂地质钻进过程智能控制(61733016),2018-2022,参加

5.  国家重点研发计划项目课题,智能地质钻探技术及装备仪器研制(2018TFC0603405),2018-2021,参加

6.  国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目,钢铁烧结绿色制造的碳优化与先进控制理论和方法(61210011),2013-2017,参加

7.  国家自然科学基金面上项目,中间关节为欠驱动的平面多连杆二阶非完整系统分段控制方法(61773353),2018-2021,参加

8.  湖北省技术创新重大项目,复杂地质环境钻采装备关键技术开发与应用(2018AAA035),2018-2020,参加

9.  武汉市科技计划项目,服务机器人多模态深层认知信息感知和情感表达关键技术(2017010201010133),2017-2019,参加


主要学术论著

[1] Luefeng Chen, Min Li, Min Wu, Witold Pedrycz, Kaoru Hirota. Coupled Multimodal Emotional Feature Analysis Based on Broad-Deep Fusion Networks in Human-Robot Interaction. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, DOI: 10.1109/TNNLS.2023.3236320.

[2] Luefeng Chen, Kuanlin Wang, Min Li, Min Wu, Witold Pedrycz, Kaoru Hirota. K-means Clustering-based Kernel Canonical Correlation Analysis for Multimodal Emotion Recognition in Human-Robot Interaction. IEEE Transactions on Industrial  Electronics, 2023,  70 (1): 1016-1024.

[3] Luefeng Chen, Wanjuan Su, Min Wu, Witold Pedrycz, Kaoru Hirota. A Fuzzy Deep Neural Network with Sparse Autoencoder for Emotional Intention Understanding in Human-Robot Interaction. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2020, 28 (7): 1252-1264.

[4] Luefeng Chen, Min Wu, Mengtian Zhou, Zhentao Liu, Jinhua She, Kaoru Hirota. Dynamic Emotion Understanding in Human-Robot Interaction Based on Two-Layer Fuzzy SVR-TS Model. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2020, 50 (2): 490-501.

[5] Luefeng Chen, Wanjuan Su, Yu Feng, Min Wu, Jinhua She, Kaoru Hirota. Two-layer Fuzzy Multiple Random Forest for Speech Emotion Recognition in Human-Robot Interaction. Information Sciences, 2020, 509: 150-163.

[6] Luefeng Chen, Wanjuan Su, Min Li, Min Wu, Witold Pedrycz, Kaoru Hirota. A Population Randomization Based Multiobjective Genetic Algorithm for Gesture Adaptation in Human-Robot Interaction. SCIENCE CHINA Information Sciences, 2021, 64: 112208.

[7] Luefeng Chen, Yu Feng, Mohamed A. Maram, Yawu Wang, Min Wu, Kaoru Hirota, Witold Pedrycz. Multi-SVM based Dempster-Shafer Theory for Gesture Intention Understanding Using Sparse Coding Feature. Applied Soft Computing, 2019, 85: 105787.

[8] Luefeng Chen, Min Li, Wanjuan Su, Min Wu, Kaoru Hirota, Witold Pedrycz. Adaptive Feature Selection-Based AdaBoost-KNN with Direct Optimization for Dynamic Emotion Recognition in Human-Robot Interaction. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2021, 5 (2): 205-213.

[9] Luefeng Chen, Mengtian Zhou, Min Wu, Jinhua She, Zhentao Liu, Fangyan Dong, Kaoru Hirota. Three-Layer Weighted Fuzzy Support Vector Regression for Emotional Intention Understanding in Human-Robot Interaction. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 26 (5): 2524-2538.

[10] Luefeng Chen, Min Wu, Mengtian Zhou, Jinhua She, Fangyan Dong, Kaoru Hirota. Information-Driven Multi-Robot Behavior Adaptation to Emotional Intention in Human-Robot Interaction. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2018, 10 (3): 647-658.

[11] Luefeng Chen, Mengtian Zhou, Wanjuan Su, Min Wu, Jinhua She, Kaoru Hirota. Softmax Regression Based Deep Sparse Autoencoder Network for Facial Emotion Recognition in Human-Robot Interaction. Information Sciences, 2018, 428: 49-61.

[12] Luefeng Chen, Zhentao Liu, Min Wu, Min Ding, Fangyan Dong, Kaoru Hirota. Emotion-Age-Gender-Nationality Based Intention Understanding in Human-Robot Interaction Using Two-Layer Fuzzy Support Vector Regression. International Journal of Social Robotics, 2015, 7 (5): 709-729.

[13] Luefeng Chen, Zhentao Liu, Min Wu, Fangyan Dong, Yoichi Yamazaki, Kaoru Hirota. Multi-Robot Behavior Adaptation to Local and Global Communication Atmosphere in Humans-Robots Interaction. Journal on Multimodal User Interfaces, 2014, 8 (3): 289-303.

[14] Luefeng Chen, Min Wu, Witold Pedrycz, Kaoru Hirota, Emotion Recognition and Understanding for Emotional Human-Robot Interaction Systems, Springer, 2021.

[15] Min Wu, Witold Pedrycz, Luefeng Chen, Developments in Advanced Control and Intelligent Automation for Complex Systems, Springer, 2021.

[16] 吴敏,刘振焘,陈略峰,情感计算与情感机器人系统,科学出版社,2018.


讲授课程

本科生:人工智能基础、智能机器人技术、模式识别与机器学习、计量误差理论、智能系统技术实践

研究生:控制科学发展前沿讲座、专业英语、机器学习与学习控制


研究方向

  • [1]   计算智能、人机交互、深度学习、智能系统、模式识别与机器学习、情感识别与意图理解、多机器人行为协调和工业过程智能控制

  • 联系方式

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