福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院導(dǎo)師：夏又生 正文

　　姓名：夏又生　　
　　性別：男　　
　　職稱：教授　
　　學(xué)院：數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院
　　研究方向：智能計算與模式識別
　　聯(lián)系電話：15880038582，0591-22865157

　　個人簡歷：

　　夏又生，男，2000年獲香港中文大學(xué)計算智能專業(yè)博士學(xué)位。2000至2007年在香港和加拿大著名大學(xué)的計算智能實驗室和機器學(xué)習(xí)與模式識別實驗室做博士后和研究員。2007年作為特聘教授引入福州大學(xué)?，F(xiàn)任軟件工程系主任，博士生導(dǎo)師（應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，通信與信息系統(tǒng)專業(yè)）。從事智能優(yōu)化算法和數(shù)字語音信號與圖像處理研究，目前主要工作包括：首次提出了三大類神經(jīng)動力學(xué)優(yōu)化方法并在弱的條件下建立了方法理論；提出了一個廣義約束最小絕對偏差估計方法和一個燥聲約束的估計方法，改進(jìn)了經(jīng)典的二階統(tǒng)計和高階統(tǒng)計方法；提出了一個圖像恢復(fù)的融合方法，克服了傳統(tǒng)的正則化方法中最優(yōu)參數(shù)選擇的困難，提高了圖像恢復(fù)效果。

　　講授課程

　　本科生：數(shù)值計算方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等

　　碩士生：神經(jīng)動力學(xué)優(yōu)化算法及應(yīng)用，神經(jīng)計算原理及應(yīng)用

　　主持科研項目

　　(1) 基于廣義約束最小絕對偏差估計的盲圖像恢復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,國家自然科學(xué)基金面上項目，2009.1-2011.12。

　　(2) 有色噪聲下基于噪聲約束最小均方估計的語音增強算法, 國家自然科學(xué)基金面上項目，2012.1-2015.12。

　　獲獎

　　基于優(yōu)化的非線性系統(tǒng)智能建模與控制，2010年高等學(xué)校科學(xué)研究優(yōu)秀成果獎自然科學(xué)獎二等獎（排名第二）

　　近期主要論文

　　1. 盲系統(tǒng)參數(shù)估計方法及在語音增強應(yīng)用的研究工作

　　[1]夏又生, M. Kamel, and H. Leung ,A Fast Algorithm for AR Parameter Estimation Using A Novel Constrained Least Squares method，Neural Networks, vol. 33, pp. 396-405, 2010.

　　[2] 夏又生 M. Kamel, A generalized least absolute deviation method for parameter estimation of autoregressive signals, IEEE Transactions on Neural Networks,vol.19,107-118, 2008 .

　　[3] Y.S. Xia, L. Henry, and N. Xie ``A New Regression estimator with neural network realization", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, pp.672-685, 2005.

　　[4] 夏又生, 俞穎, Speech Enhancement Using Generalized Least Absolute Deviation Estimation，International Conference on Audio, Language and Image Processing，vol. 1, pp. 64-68, Shanghai, China， 2010 .

　　[5] 鄧治坡,夏又生, A Fast Algorithm for 2-D ARMA Parameters Estimation，ADVANCES IN NEURAL NETWORKS ，Vol.5552, 276-286,2009.

　　[6] 陳志慶, 夏又生,A Fast Algorithm For Vector ARMA Parameter Estimation, International Conference on Electrical and Engineering and Automatic Control, vol. 3, pp178-181, Zibo, China, 2010.

　　2. 信號與圖像去噪與融合的研究工作:

　　[1]夏又生 M. Kamel, Cooperative learning algorithms for data fusion using novel L1 estimation,IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, 1083-1095,2008 .

　　[2] 夏又生 and M. Kamel, A Measurement Fusion Method for Nonlinear System Identification and Its Cooperative Learning Algorithm , Neural Computation, Vol. 19, pp. 1589-1632, 2007.

　　[3] 夏又生, Leung H, Nonlinear spatial-temporal prediction based on optimal fusion, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS , vol. 17 , 975-988 Published: 2006

　　3. 圖像恢復(fù),圖像配準(zhǔn)的研究工作

　　[1] 夏又生 and M. Kamel, Novel cooperative neural fusion algorithms for image restoration and image fusion, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, pp. 367-381, 2007 .

　　[2] 夏又生, A fast algorithm for constrained GLAD estimation with application to image restoration, Proceeding of World Congress on Intelligent Control
and Automation, July, Jinan, China, pp.729-734,2010.

　　[3] 莊金蓮,夏又生, An Improved Regularization Approach for Blind Restoration of multichannel Imagery，International Congress on Image and Signal Processing，上海，2011年10月。

　　[4] 文虎兒， 夏又生, A SIFT operator -based Image Registration Using Cross-Correlation Coefficient, International Congress on Image and Signal Processing，上海，2011年10月。

　　4．智能優(yōu)化算法的研究工作:

　　[1] 夏又生, A Compact Cooperative Recurrent Neural Network for Computing General Constrained L-1 Norm Estimators，IEEE Transactions on Signal Processing， vol.57, pp. 3693-3697,2009。

　　[2] Y.S. Xia and M. Kamel, ``Cooperative Recurrent Neural Networks for solving L1 estimation problems with general linear constraints," Neural Computation, vol. 20, pp.844-872, 2008.


　　[3] 夏又生, New cooperative recurrent neural networks for solving constrained variational inequality problems，中國科學(xué)F輯: 信息科學(xué)，英文版, vol.52, 1766-177, 2009.

　　[4] 夏又生 and G. Feng, ``A New Neural Network for Solving
Nonlinear Projection equations," Neural Networks, vol. 20, pp. 577-589, 2007.

　　[5] 夏又生, G. Feng, and M. S Kamel, Development and analysis of neural dynamical approaches to solving nonlinear programming problems, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol 52, pp. 2154-2159, 2007.

　　[6] Sun C., 夏又生, An analysis of a neural dynamical approach to solving optimization Problems，IEEE Transactions on Automatic Control,vol. 54, pp. 1972-1977,2009.

　　[7] 夏又生, G. Feng, and J. Wang, ``A Primal-Dual Neural Network
for On-Line Resolving Constrained Kinematic Redundancy," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part B, vol. 35, pp. 54-64, 2005.

　　[8]夏又生, ``An extended projection neural network for constrained optimization", Neural Computation, vol. 16, no. 4, pp. 863-883, 2004.

　　[9] 夏又生, ``Further results on global convergence and stability of globally projected dynamical systems," Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 122, pp.627-149, 2004.
 

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