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智能信息处理研究所(Institute of Intelligent Information Processing)


发表日期:2017-05-11 作者:院办公室
    智能信息处理研究所主要从事信息处理技术研究与开发,是一个以学术研究为主、兼顾工程应用、人才培养的学术团队。研究所主要研究方向主要集中在生物信息处理和数字图像处理两个领域。研究所现有固定员工10人,其中教授2人、副教授4人、讲师4人。博士和硕士研究生30余人。形成了一支具有计算机、自动化、生物等交叉学科背景的研究团队。研究所注重学术交流,与国内外多所大学和研究机构开展合作研究并合作培养研究生,已成为安徽大学高水平科学研究和人才培养基地。 
人员组成
研究所负责人


    郑春厚,男,工学博士,教授,博士生导师,安徽省学术和技术带头人后备人选。主要研究方向为生物信息学、图像处理等。近年来,在数字图像处理、人脸识别、盲信号分离、生物数据挖掘等领域颇有建树。在Neural Computation、Pattern Recognition、IEEE/ACM Transactions 系列会刊等国内外重要学术刊物与国际会议上发表论文80余篇,其中40余篇被SCI检索。作为项目负责人,主持完成国家自然科学基金(青年项目)1项、中国博士后科学基金项目(一等资助)1项、
中国科学院知识创新工程重要方向项目一项、山东省中青年科学家奖励基金项目一项;参与“973”课题1项;主编教材两部;目前主持国家自然科学基金(面上项目)1项。2007年12月获中国科学院王宽诚博士后工作奖,2010年12月获安徽省科学技术奖自然科学类一等奖(第二完成人)。
 
主要成员:

    夏俊峰,男,理学博士,教授,博士生导师,安徽省“百人计划”特聘专家。曾在美国范德堡大学从事博士后研究工作。主要研究方向为机器学习与系统生物学,生物信息学与精准医学。主持国家自然科学基金2项,教育部博士点基金1项和安徽省自然科学基金1项。在Cancer Discovery (封面文章),Genome Research (封面文章),Briefings in Bioinformatics,Molecular Cancer Therapeutics,Human Mutation,Bioinformatics和 BMC Genomics等学术期刊与会议上发表论文40余篇。主讲《生物信息学》和《模式识别》等课程。
 
主要成员:

    陈鹏,男,工学博士,教授,博士生导师。中国科学技术大学博士毕业,曾在香港城市大学、美国Howard University、新加坡南洋理工大学、沙特阿卜杜拉国王科技大学、悉尼科技大学工作学习,曾任中科院合肥物质科学研究院副研究员。主要研究方向为数据挖掘、人机智能系统、计算生物学等。主持国家自然基金项目2项,参与其它863、国家科技支撑、国家自然基金等国家级项目多项。在IEEE TCBB、BMC Bioinformatics、Proteins等国际知名杂志/会议上发表科研论文50余篇,其中SCI收录论文30余篇。国家发明专利3项,国家实用新型专利2项。主讲“蛋白质结构预测”、“数据挖掘”等课程。
 
主要成员:

    章军,男,工学博士,副教授,硕士生导师。中国科学技术大学博士毕业,美国路易斯维尔大学博士后。主要研究方向为数据挖掘、人机智能系统、计算生物学等。主持国家自然基金项目2项,教育部留学基金一项,参与其它国家自然基金等国家级项目多项。在Journal of Chromatography A, International Journal of Mass Spectrometry,Neurocomputing等国际知名杂志/会议上发表科研论文40余篇,其中SCI收录论文20余篇。目前研究兴趣:化学信息学、深度学习及智能视频处理。
 
主要成员:

    张晶晶,女,理学博士,副教授,硕士生导师。中科院合肥物质研究院博士毕业,中国科学技术大学博士后。主要研究方向为数据挖掘、模式识别、遥感信息处理等。主持教育部博士点新教师基金1项,博士后基金二等资助1项,参与其它国家自然基金等国家级项目多项。在《光学学报》等国内知名光学杂志/会议上发表科研论文10余篇。目前研究兴趣:遥感信息获取及处理,深度学习等方面。
 
主要成员:

    阎庆,女,工学博士,讲师。安徽大学博士毕业,在站博士后。主要研究方向为模式识别、高光谱遥感图像处理等。主持国家自然科学基金项目1项,参与国家自然基金等国家级项目多项。主讲“微机原理及其应用技术”、“信号与系统”等课程。
 
主要成员:

    寻丽娜,女,理学博士,讲师。主要研究方向为偏振关联成像、遥感信息处理、目标识别等。主持博士后科学基金1项,参与国家级、省部级科研项目多项。发表科研论文10余篇。主讲《工程电磁场》、《电路理论》、《C语言程序设计》等课程。
 
研究方向
☆ 生物信息处理
重点开展多组学生物数据挖掘、蛋白质热点残基预测、生物调控网络重构、生物大数据处理算法研究等。
☆ 数字图像处理
主要开展高光谱遥感图像特征提取、深度学习算法研究、基于深度学习的遥感图像识别等。 
 
 
科研项目
☆ 癌症驱动突变的生物信息学分析和实验验证,国家自然科学基金面上项目,2017- -2020。
☆ 蛋白质-配体相互作用的深度学习自动编码和随机映射研究,国家自然科学基金面上项目,2017- -2020。
☆ 面向高光谱图像的局部多流形结构保持稀疏子空间聚类算法研究,国家自然科学基金青年项目,2017 --2019。
☆ 偏振关联成像及其应用,中国博士后科学基金面上项目, 2015-2017。
☆ 基于氨基酸序列协同进化编码的蛋白质热点残基预测,国家自然科学基金青年基金,2014—2016。
☆ 基于集成学习的蛋白质相互作用界面热点残基预测方法研究,国家自然科学基金青年基金,2014—2016。
☆ 基于序列和结构特征的蛋白质相互作用界面热点残基预测方法研究,高等学校博士学科点专项科研基金项目,2014-2016。
☆ 大规模保留指数集辅助质谱分子识别研究,国家自然科学基金面上项目, 2013--2016。
☆ 基于L1范数约束稀疏矩阵分解的基因表达谱数据分析,国家自然科学基金面上项目, 2013—2016。
☆ 偏振遥感图像信息融合处理方法研究,教育部高等学校博士学科点专项科研基金联合资助项目,2012-2015。
☆ 基于Tetrolet 变换的偏振遥感图像融合算法在环境监测中的研究,中国博士后科学基金面上资助二等资助,2012-2014。
 
 
 
主要论文
☆  Junfeng Xia, Zhenyu Yue, Yunqiang Di, Xiaolei Zhu X, Chun-Hou Zheng, Predicting hot spots in proteininterfaces based on protrusion index, pseudo hydrophobicity and electron-ion interactionpseudopotential features, Oncotarget, 2016, 7(14): 18065-18075
☆ Peng Chen, Jun Zhang, Xin Gao, Jinyan Li, Junfeng Xia, and Bing Wang, A sequence-based dynamic ensemble learning system for protein ligand-binding site prediction, ACM/IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2016, doi:10.1109/TCBB.2015.2505286
☆ Pengbo Wen, Peng Xiao, Junfeng Xia, dbDSM: a manually curated database for deleterioussynonymous mutations, Bioinformatics,2016, 32(12): 1914-1916
☆ Di Zhang, Peng Chen, Chun-Hou Zheng, and Junfeng Xia, Identification of ovarian cancer subtype specific network modules and candidate drivers through an integrative genomics approach, Oncotarget, 2016, 7(4): 4298-4309
☆ Hongqiang Wang, Chunhou Zheng, Xingming Zhao, jNMFMA: a joint non-negative matrix factorization meta-analysis of transcriptomics data, Bioinformatics, 31(4)572-580, 2015.
☆ Di Zhang, Rongrong Zhu, Hanqian Zhang, Chun-Hou Zheng, and Junfeng Xia, MGDB: a comprehensive database of genes involved in melanoma, Database,  2015, 2015: bav097
☆ Zhenyu Yue, Wenna Zhang, Yongming Lu, Qiaoyue Yang, Qiuying Ding, Junfeng Xia and Yan Chen, Prediction of cancer cell sensitivity to natural products based on genomic and chemical properties. PeerJ, 2015, 3:e1425
☆ Chun-Hou Zheng, Lin Yuan, Wen Sha and Zhan-Li Sun, “Gene differential coexpression analysis based on biweight correlation and maximum clique.” BMC Bioinformatics, 15(Suppl 15):S3) doi:10.1186/1471-2105-15-S15-S3, 2014.
☆ Yi-Fu Hou, Zhan-Li Sun, Yan-Wen Chong, Chun-Hou Zheng, “Low-Rank and Eigenface Based Sparse Representation for Face Recognition,” PLoS ONE 9(10): e110318. doi:10.1371/journal. pone.0110318 , 2014
☆ Junfeng Xia, Peilin Jia, Katie Hutchinson, Kimberly B Dahlman, Douglas B Johnson, Jeffrey A Sosman, William Pao, and Zhongming Zhao,  A meta-analysis of somatic mutations from next generation sequencing of 241 melanomas: a road map for the study of genes with potential clinical relevance, Molecular Cancer  Therapeutics, 2014,13(7): 1918-1928
☆ Q. Yan, D. Liang, D.Y. Zhang , X. Wang. A recognition algorithm of plant leaves based on the adaptive neighborhood optimization supervised locally linear embedding. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2013, 6(3):52-57
☆ Peng Chen, Limsoon Wong, Jinyan Li, “Detection of outlier residues for improving interface prediction in protein heterocomplexes”, ACM/IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2012, 9(4):1155-1165.
☆ Jun Zhang, Imhoi Koo, Bing Wang, Qing-Wei Gao, Chun-Hou Zheng, Xiang Zhang, “A large scale test dataset to determine optimal retention index threshold based on three mass spectral similarity measures”, Journal of Chromatography A, Vol. 1251: pp. 188-93,2012.
☆ Junfeng Xia, Qingguo Wang, Peilin Jia, Bing Wang, William Pao, and Zhongming Zhao, NGS Catalog: A Database of Next Generation Sequencing Studies in Humans, HumanMutation, 2012, 33:E2341-2355
☆ Junfeng Xia, Leng Han, and Zhongming Zhao, Investigating the relationship of DNAmethylation with mutation rate and allele frequency in the human genome, BMC Genomics, 2012, 13(S8):S7