Profile

刘小波，男，1981年出生，湖北红安人，教授，博士生导师。主要从事演化算法、数据挖掘、无人机控制、高光谱遥感方面的研究工作。2012年毕业于中国地质大学（武汉）获博士学位，2010年9月至2011年12月，在国家留学基金委的资助下，前往加拿大新布伦瑞克大学计算机学院联合培养。近年来，主持了国家自然科学基金青年基金项目1项，湖北省自然科学基金面上项目1项，教育部B类重点实验室主任基金项目1项，中央高校优秀青年基金项目1项和青年基金1项，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1项。作为主要成员参与了中科院重点项目1项，国家863高技术项目专题课题1项、教育部科技项目博士点基金1项、加拿大政府自然科学基金项目1项、科技部“863计划”国家高科技研发项目1项、“十一五”国家科技攻关项目1项。累计发表文章20余篇，发表在Neurocomputing、IEEE
Access、Pattern Recognition Letters等。同时，本人还注重学术交流，多次参加国内外学术会议，如澳大利亚的PAKDD 2018会议、中国的CCC控制大会、美国的IJCNN 2017会议、日本的ICTA 2016会议等，作了大会口头报告，并担任了分会场主席。

发表的主要论文：

 1.Y.Wu, Y.Zhang, 刘小波*, Z.Cai, Y.
Cai. A Multiobjective Optimization-Based Sparse Extreme Learning Machine
Algorithm. Neurocomputing (2018), DOI: 10.1016/j.neucom.2018.07.060.

  2. Y.
Cai, 刘小波, Y. Zhang, Z. Cai. Hierarchical
Ensemble of Extreme Learning Machine. Pattern Recognition Letters (2018), doi:10.1016/j.patrec.2018.06.015.

  3. X. Yin, R. Wang, 刘小波, Y. Cai. Deep
Forest-Based Classification of Hyperspectral Images. The 37^thChinese Control Conference, 2018, pp. 10367-10372.

 4. C.
Hu, L. Dai, X. Yan, W. Gong, 刘小波,
L. Wang. Modified NSGA-III for Sensor Placement in Water Distribution System. Information
Sciences (2018), DOI: 10.1016/j.ins.2018.06.055.

 5. 刘小波, Z. Liu, G. Wang, Z. Cai, and H. Zhang.
Ensemble Transfer Learning Algorithm, IEEE ACCESS, 2017, DOI:
10.1109/ACCESS.2017.2782884.

 6. 刘小波, Z. Liu, G. Wang, Z. Cai, H. Zhang. A
Weighted-resampling based Transfer Learning Algorithm. The 2017 International
Joint Conference on Neural Networks, pp.185-190.

 7. Y.
Cai, 刘小波, Y. Wu, et al. Extreme
Learning Machine Based On Evolutionary Multi-Objective Optimization. The 12th
International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications,
pp. 420-435.

  8. 刘小波, G. Wang, H. Zhang,
Z. Cai. Bagging ba sed Ensemble Transfer Learning. Journal of Ambient
Intelligence and Humanized Computing, 2016,  7(1), pp.29-36.        
  9. W.
Gong, X. Yan, 刘小波, Z. Cai. Parameter Extraction of
Different Fuel Cell Models with Transferred Adaptive Differential Evolution.
Energy , 2015, 86,  pp. 135-151.        
  10. Y. Zhang,  Z. Cai, J. Wu, X. Wang, 刘小波. A Memetic Algorithm ba sed Extreme Learning Machine
for Classification. International Joint Conference on Neural Networks,  2015,
pp.1-8.            
  11.  刘小波, G. Wang,  H. Zhang,  Z. Cai. A
MultiBoosting ba sed Transfer Learning Algorithm.  Journal of Advanced
Computational Intelligence and Intelligent Informatics,  2015,  19(3), pp.381-387.
          

  12. 刘小波, G. Wang, H. Zhang,  Z. Cai. Ensemble
Inductive Transfer Learning. Journal of Fiber Bioengineering and Informatics,
2015, 8(1), pp.105-115.            
  13. 刘小波, H. Zhang, Z.
Cai, G. Wang. A Tri-training ba sed Transfer Learning Algorithm.  2012
IEEE 24th International Conference on Tools with Artificial
Intelligence (ICTAI 2012), 2012, pp.698-703.                 
  14. 刘小波, Z. Cai, H. Zhang, et al. A Hybrid Harmony Search
Approach ba sed on Differential Evolution. Journal of Information and
Computational Science, 2011, 8(10), pp.1889-1900.                 
  15. 刘小波, C. Yu, Z. Cai. Differential Evolution ba sed Band
Selection in Hyperspectral Data Classification. The 5th International Symposium
on Intelligence Computation and Applications （ISICA 2010, 2010, pp. 86-94 .     
          

 16. 刘小波, Z. Cai, W. Gong. An Improved Gene Ex
pression Programming foe Fuzzy Classification. The Third International
Symposium on Intelligence Computation and Applications (ISICA 2008), 2008，pp.
520-529.                    
17. 刘小波, Z. Cai, Y. Zhang.
An Improved Gene Ex pression Programming for Function Finding. The 2nd
International Symposium on Intelligence Computation and Applications )ISICA
2007), 2007，pp.37-40.                        
18. 刘小波,  蔡之华,  
龚文引. 一种新的求解函数优化问题的快速演化算法, 计算机测量与控制,  2007, 15(5), pp. 654-656+659.
19. 龚文引, 刘小波, 蔡之华. 一种基于正交设计的快速差分演化算法及其应用研究, 小型微型计算机系统,  
2007, 28(7), pp.1297-1301.                        
20. Y. Guo, H. Zhang, 刘小波. Instance Selection in Semi-supervised Learning. Canadian
Conference on AI 2011, 2011, pp.158-169.

主持与参与的科研项目：

1. 国家自然科学基金项目， 61603355，
基于混合差分演化算法及集成迁移学习的高光谱遥感图像分类方法研究，2017-2019， 在研，主持。

2. 湖北省自然科学基金面上项目，2018CFB528，无人机高光谱遥感图像处理及其在精准农业中的应用研究，2018-2019，在研，主持。

3. 教育部B类重点实验室主任基金项目，CUG2019ZR10，基于演化多目标的深度学习方法在高光谱遥感图像处理中的研究，2018-2020，在研，主持。

4. 中央高校基本科研业务费专项资金优青青年基金，CUGL170222，基于多目标优化的高光谱遥感图像波段选择和分类方法研究，2017-2019，在研，主持。

5.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，AU2015CJ015，多旋翼无人机高光谱遥感图像的迁移学习分类方法研究，2016-2017，结题，主持。
6.
中国地质大学（武汉）实验技术研究项目，SJ-201530， 基于三角测距的三维成像仪器的研制，2015-2017，结题，主持。
7.
中央高校基本科研业务费专项资金新青年启动基金，CUG120837，集成迁移学习及在地学中的应用研究， 2012-2014，结题，主持。

8.国家自然科学基金项目，61402424，面向数据降维的深度核机器算法研究，2015-2017，在研，参加。

9.
中国地质大学（武汉）与中国科学院合作项目，2014-185F-01，星载小型化高动态GPS接收机研制，2014-2015，结题，参加。
10.
教育部科技项目博士点基金，20110145120009，多策略自适应差分演化算法的改进与应用研究，2012-2014，结题，参加。
11.
国家自然科学基金项目，
61075063，基于ε占优的正交多目标差分演化算法及其在Kalman滤波器设计中的应用，2011-2013，结题，参加。
12.
加拿大政府自然科学基金项目，EGP412820-11，Mining Energy Consumption Data
Streams，2011，结题，参加。
13.
国家高技术研究发展计划（863计划）课题，2009AA12Z117，基于演化数据挖掘的铀矿床高光谱遥感信息自动提取技术研究，2009-2010，结题，参加。

14.“十一五”国家科技攻关项目，No. C5220061318，“航天器控制自主演化计算及其应用研究”子课题“演化滤波及其应用”，2006– 2009，结题，参加。

专利：

1. 一种高光谱遥感图像的分类方法、设备及存储设备——201810224584.9.

2. 一种高光谱遥感图像分类方法、设备及存储设备——201710879840.3.

3. 一种地质勘探航迹规划方法及系统——201710740776.0.

4. 一种多旋翼无人机飞行控制方法及系统——201710740646.7.

5. 一种半参考图的重构图像质量评价方法——201710772544.3

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