杨鸣
基本信息Personal Information
副教授 硕士生导师
性别 : 男
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 : 计算机学院
学科 : 计算机科学与技术
办公地点 : 未来城校区计算出学院办公楼631
联系方式 : mingyang@cug.edu.cn
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演化计算:演化计算通过借鉴生物界的自然选择和自然遗传机制,利用杂交、变异和优胜劣汰的选择操作进行群体导向搜索,其是一种通用的问题求解方法,具有自组织、自适应、自学习性和并行性等特点,不受搜索空间限制性条件的约束,也不要求对问题的求解条件作假设约束,因此演化计算在优化领域得到了广泛的应用,是目前求解优化问题的一种具有代表性的方法。
遥感图像分类:遥感图像分类是遥感信息处理的关键技术之一。精准的遥感图像分类结果是开展遥感信息后续分析工作的前提,只有将图像分割成若干个有实际意义的研究对象,才能够实现最终的图像解译工作,因此,遥感图像分类在遥感图像处理过程中占有重要的地位。遥感图像中像素的光谱曲线信息非常丰富,对其进行分类是一个具有挑战性的高维、多峰的大规模实数优化问题。对具有相似光谱特征的地物进行有效的分类至今仍是遥感领域研究的难点和前沿。
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- 湖北省地质调查院外协项目, 2022196262, 地球化学调查空白图斑赋值算法研究, 2022-05 至 2022-12, 12万元, 在研, 主持
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- Ming Yang, Aimin Zhou, Changhe Li, Xin Yao. An efficient recursive differential grouping for large-scale continuous problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2021, 25(1): 159-171. (SCI, T1)
- Ming Yang, Aimin Zhou, Xiaofen Lu, Changhe Li, Jing Guan. CCFR3: A cooperative co-evolution with efficient resource allocation for large-scale global optimization. Expert Systems with Applications, 2022, 203: 117397. (SCI, T2)
- Ming Yang, Aimin Zhou, Changhe Li, Jing Guan, Xuesong Yan, CCFR2: A more efficient cooperative co-evolutionary framework for large-scale global optimization, Information Sciences, 2020, 512: 64-79 (SCI, T1论文)
- Yang, Ming, Mohammad Nabi Omidvar, Li, Changhe, Li, Xiaodong, Cai, Zhihua, Borhan Kazimipour, Yao, Xin, Efficient resource allocation in cooperative co-evolution for large-scale global optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2017, 21(4): 493-505 (SCI, T1论文, 2016年IF=10.629)
- Yang, Ming, Li, Changhe, Cai, Zhihua, Guan, Jing, Differential evolution with auto-enhanced population diversity, IEEE Transactions on Cybernetics, 2015, 45(2): 302-315 (SCI, T1论文, 2016年IF=7.384, 2017年高被引论文)
- Yang, Ming, Li, Changhe, Guan, Jing, Yan, Xuesong, A supervised-learning p-norm distance metric for hyperspectral remote sensing image classification, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(9): 1432-1436 (SCI, T3论文, 2016年IF=2.761)