工作单位： 大连理工大学          专       业：软件工程

姓       名： 赵亮                       籍      惯：辽宁铁岭

出生年月： 1988年6月              学      历：博士

政治面貌： 中共党员                 电       话：13610952262

邮       箱： liangzhao@dlut.edu.cn

二、教育背景

2016.09—2017.09，在加拿大英属哥伦比亚大学（U. S. News 2019年世界排名第29位）进行国家公派联合培养（合作导师Victor C. M. Leung，加拿大皇家科学院院士，IEEE Fellow和Z. Jane Wang，IEEE Fellow）

2014.09至今，就读于大连理工大学软件学院，学位：工学博士（导师陈志奎教授）

2011.09—2014.06，就读于大连理工大学软件学院，学位：工学硕士（导师陈志奎教授）

2007.09—2011.06，就读于大连理工大学软件学院，学位：工学学士（保送读研）

三、研究领域

大数据计算，人工智能

四、承担项目

中国计算机学会，CCF-腾讯犀牛鸟创意基金，CCF-Tencent IAGR 20200106，面向交通大数据的多模态融合特征学习，2020.12-2021.12，主持

大连理工大学，中央高校基本科研业务费专项，DUT20RC(4)009，不精确多模态数据特征学习，2020.01-2021.12，主持

辽宁省科技厅，辽宁省自然科学基金，2020-BS-063，基于深度特征相关的多模态数据融合算法研究，2020.01-2020.12，主持

2018.09-2022.12，“低质多模态数据深度融合算法研究”，国家自然科学基金（青年项目，61906030）。主持。

2018.08-2021.12,   《面向诉讼全流程的一体化便民服务技术及装备研究》课题“智能化交互式的诉讼材料自动化生成和有效性审查的关键技术及装备研究”，国家重点研发计划（2018YFC0830203）。子课题负责人。

2018.04-2019.04，“基于深度语义匹配的多模态数据融合算法研究”，CCF-腾讯犀牛鸟创意基金项目。主持。

2016.01-2020.12，“农田和农产品重金属源解析与污染特征研究”课题7《基于大数据挖掘的农产品安全评价模型与污染防控体系》，国家重点研发计划（十三五专项，2016YFD0800300）。参与。

2017.01-2020.12，“面向土地资源特征学习的自适应深度计算模型研究”，国家自然科学基金（面上项目，61672123）。参与。

2015.07-2018.06，“面向土地资源管理与服务的大数据开放型应用示范”，广东省重大科技计划（2015B010110006）。参与。

2014.01-2017.12，“面向‘三旧’改造的多源异构大数据管理分析与挖掘研究”，国家自然科学基金-广东省联合重点基金（U1301253）。参与。

五、主要科研成果

发明专利:

1. 陈志奎, 赵亮, 贾少攀. 一种支持多通信方式的堆叠式智能通信模块, 专利号: CN201210149908.X，授权日：2014年2月5日。（成果已转化）

2. 陈志奎, 贾少攀, 赵亮, 马帅营. 一种支持多接口的即插即用传感器模块，专利号: CN 201210072665.4，授权日：2013年8月28日.。

3. 陈实, 杜春明, 赵亮, 陈志奎等. 一种面向物联网应用的太阳能跟踪系统，专利号: CN 201310260808.9，授权日：2016年1月13日。

4. 陈志奎, 赵亮, 杨镇楠. 一种不完整物联网数据混合填充方法。专利号: CN201510274616.2, 授权日：2018年1月26日。

5. 陈志奎, 杨镇楠, 赵亮. 一种基于自动编码机实现数据增量聚类的方法。受理号: CN201510337583.1，公开日：2015年9月9日。

6. 陈志奎, 刘思谦, 张清辰, 赵亮. 一种支持增量更新的深度计算模型设计方法。受理号: CN201510337280.X，公开日：2015年9月16日。

7. 赵亮, 赵天阳, 杨韬, 张清辰, 陈志奎.一种基于非负矩阵分解的多模态鲁邦特征学习模型。受理号: CN201911391055.9，公开日：2020年5月12日。

8. 赵亮, 杨韬, 孙婷婷, 张洁, 陈志奎。一种增量无监督多模态相关特征学习模型。受理号: CN201911048971.2, 公开日: 2020年2月11日。

9. 赵亮, 杨韬, 仇希如, 陈志奎. 特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质。受理号: CN201910663371.0, 公开日: 2019年10月25日

10.赵亮, 莫春阳, 张清辰, 陈志奎; 李朋. 一种基于深度学习和信息融合的航空发动机气路故障诊断方法,。受理号：CN2020101123201，公开日：2020年7月3日

六、发表论文

论文（期刊）:

1. L. Zhao, C. Mo, T. Sun, W. Huang, Aero Engine Gas-Path Fault Diagnose Based on Multimodal Deep Neural Networks. Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2020, Article ID 8891595, 10 pages, 2020.

2. J. Lin, L. Zhao, Q. Wang, R. Ward, Z. J. Wang, DT-LET: Deep transfer learning by exploring where to transfer, Neurocomputing, Volume 390, 2020, Pages 99-107.

3. L. Zhao, T. Zhao, T. Sun, Z. Liu, Z. Chen, Multi-View Robust Feature Learning for Data Clustering, IEEE Signal Processing Letters, 2020,27, 1750-1754

4. L. Zhao, T. Yang, J. Zhang, Z. Chen, Y. Yang and Z. J. Wang, Co-Learning Non-Negative Correlated and Uncorrelated Features for Multi-View Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020, DOI: 10.1109/TNNLS.2020.2984810.(JCR Q1, IF 11.683)

5. J. Lin, L. Zhao, Q. Wang, R. Ward and Z. J. Wang. DT-LET: Deep Transfer Learning by Exploring Where to Transfer. Neurocomputing, 2020, 390: 99-107. (JCR Q2, IF 4.072)

6. L. Zhao, Z. Chen, Y. Yang, L. Zou and Z. J. Wang. Incremental CFS Clustering with Multiple Representatives for Large Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30 (3): 728-738. (JCR Q1, IF 11.683)

7. L. Zhao, Z. Chen, L. T. Yang, M. J. Deen and Z. J. Wang. Deep Semantic Mapping for Heterogeneous Multimedia Transfer Learning Using Co-Occurrence Data. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2019, 15(1s): 9:1-9:21. (JCR Q1, IF 2.870)

8. X. Qiu, Z. Chen, L. Zhao* and C. Hu. Unsupervised multi-view non-negative for law data feature learning with dual graph-regularization in smart Internet of Things. Future Generation Computer Systems, 2019, 100:523-530. (JCR Q1, IF 5.768)

9. L. Zhao, Z. Chen, Y. Yang, Z. J. Wang and V. C. M. Leung. Incomplete Multi-View Clustering via Deep Semantic Mapping. Neurocomputing, 2018, 275: 1053-1062. (JCR Q1, IF 4.072)

10. L. Zhao, Z. Chen and Z. J. Wang. Unsupervised Multi-View Non-Negative Correlated Feature Learning for Data Clustering. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(1): 60-64. (JCR Q1, IF 3.268)

11. L. Zhao, Z. Chen and Y. Yang. Parameter-Free Incremental Co-Clustering for Multi-Modal Data in Cyber-Physical-Social Systems. IEEE Access, 2017, 5: 21852-21861. (JCR Q1, IF 3.633)

12. L. Zhao, Z Chen, Z. Yang, Y. Hu and M. S. Obaidat. Local Similarity Imputation Based on Fast Clustering for Incomplete Data in Cyber-Physical Systems, IEEE Systems Journal, 2018, 12(2): 1610-1620. (JCR Q1, IF 4.463)

13.  J. Lin, L. Zhao, S. Li, R. Ward, Z. J. Wang. Active-Learning-Incorporated Deep Transfer Learning for Hyperspectral Image Classification, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018,11(11):4048-4062. (JCR Q1, IF 3.392)

14. L. Zhao, Z. Chen, Y. Hu, G. Min and Z. Jiang. Distributed Feature Selection for Efficient Economic Big Data Analysis. IEEE Transactions on Big Data, 2018, 4 (2)：164-176. （EI）

15. L. Zhao, J. Ma, F. Liu and Z. Chen. Pressure Information of Bridges Collection System Based on the IoT. Applied Mechanics & Materials, 2013, 246-247 (1): 291-295. （EI）

16. 赵亮, 陈志奎, 张清辰. 基于分布式减法聚类的不完整数据填充算法. 小型微型计算机系统, 2015, 36(7): 1409-1414. (综合影响因子：0.586, 复合影响因子：0.864, 主办单位：中国科学院沈阳计算技术研究所)

17. P. Li, Z. Chen, L.T. Yang,L. Zhao and Q. Zhang. A Privacy-preserving High-order Neuro-Fuzzy c-Means Algorithm with Cloud Computing. Neurocomputing, 2017, 256: 82-89. (JCR Q1, IF 4.072)

18. Q. Zhang, C. Zhu, L. T. Yang, Z. Chen, L. Zhao and P. Li. An Incremental CFS Algorithm for Clustering Large Data in Industrial Internet of Things. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, 13(3): 1193-1201. (JCR Q1, IF 6.524)

19. Y. Ma, Z. Chen, X. Qiu and L. Zhao. Robust and Graph Regularized Non-Negative Matrix Factorization for Heterogeneous Co-Transfer Clustering, International Journal of Computational Science and Engineering, 2019, 18(1): 29-38. （EI）

论文（会议）:

20. L. Zhao, Z. Chen and Y. Yang. Incremental CFS Clustering on Large Data. IEEE Global Conference on Signal and Information Processing, 2017: 687-690. （EI）

21. J. Gao, L. Zhao, Z. Chen, P. Li, H. Xu and Y. Hu. ICFS: An Improved Fast Search and Find of Density Peaks Clustering Algorithm. The 14th IEEE International Conference on Pervasive Intelligence and Computing, 2016:537-543. (Best Paper, EI）

22. L. Zhao, Z. Chen, Z. Yang and Y. Hu. A Hybrid Method for Incomplete Data Imputation. IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications, 2015:1725-1730. （EI）

23. G. Liu, Z. Ying, L. Zhao, X. Yuan, Z. Chen. A New Deep Transfer Learning Model for Judicial Data Classification. 2018 IEEE International Conference on Internet of Things, 2018:126-131. （EI）

24. Z. Chen, X. Qiu,L. Zhao*, J. Du. Dual Graph-Regularized Multi-view Feature Learning. 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications, 2018:266-273.（EI）

25. Q. Li, F. Zhong, L. Zhao. Adaptive Multimodal Hypergraph Learning for Image Classification. 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications, 2018:252-257. （EI）

26. Q, Zhang, Z. Chen, A. Lv, L. Zhao, F. Liu and J. Zou. A Universal Storage Architecture for Big Data in Cloud Environment. 2013 IEEE International Conference on Internet of Things, 2013:476-480. （EI）

27. Q. Zhang, Z. Chen and L. Zhao. Multi-node Scheduling Algorithm Based on Clustering Analysis and Data Partitioning in Emergency Management Cloud. International Conference on Web-age Information Management, 2013, 7901:165-174. （EI）

七、所获奖励

辽宁省优秀博士毕业论文（2019）

大连理工大学2019年度“星海人才培育计划”—星海骨干

ACM学会优秀博士毕业论文（2018）

辽宁省优秀毕业生（2018）、博士研究生国家奖学金（2016）、优秀博士研究生（2016）

PICom2016学术会议最佳论文奖、SmartX2016最佳贡献奖等

八、学术兼职

IEEE CITS2017 Session Chair、IEEE DataCom 2019 Workshop Chair、Guest Editor of Journal of Healthcare Engineering

IEEE Transactions on Big Data、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Information Sciences、IEEE Access、IEEE Internet of Things Journal等期刊审稿人

九、兴趣爱好

跑步、羽毛球、排球、游泳等