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  • 个人信息
    张桃红

    Zhang Taohong

    系      所:
    |计算机科学与技术系|知识工程研究所|材料领域知识工程北京市重点实验室|
    职      称:
    教授  
    职      务:
    办公地点:
    机电楼1003
    办公电话:
    电子邮箱:
    zth_ustb@163.com
    本 科 课 程:
    计算机基础-原理与应用,C++程序设计
    研究生课程:
    程序设计
    科 研 方 向:
    人工智能、机器视觉、计算机建模与仿真
    学术与社会兼职:
    北京图形图像学会女性科技工作者委员会副主任,中国体视学学会智慧医疗专委会常委,中国人工智能学会智慧医疗专委会委员
  • 简   历

    北京科技大学计算机教授;美国哈佛-麻省理工HST(健康科学与技术)、英国拉夫堡大学3D打印组各访学1年;现任北京图形图像学会女性科技工作者委员会副主任、中国体视学学会智慧医疗专委会常委、中国人工智能学会智慧医疗专委会委员;研究方向为人工智能、数据挖掘、机器视觉、计算机建模与仿真等;主持参与留学归国基金、国家重点研发计划云计算和大数据专项、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、横向等多项科研项目。发表包括多篇SCI一区、二区的检索论文七十余篇,已授权国家发明专利15项,知识产权转化112万元,出版教材2部(发行量16610册,被国内100多所高校使用)。获2022年度北京图象图形学学会最美女科技工作者光荣称号,2022年中国人工智能学会智慧医疗会议优秀论文奖。

  • 代表性论文

    1.FE-Trans-Net: Feature enhancement based single branch deep learning model for surface roughness detection, Journal of Manufacturing Processes, 2023,105:324-337. (SCI 二区, IF: 6.2  ) 

    2.CASMatching Strategy for Automated Detection and Quantification of Carotid Artery Stenosis Based on Digital Subtraction Angiography, Computer Methods and Programs in Biomedicine,  2024,243: 107871. (SCI 二区,   IF:6.1) 

    3.MD-GNN: A Mechanism-Data-Driven Graph Neural Network for Molecular Properties Prediction and New Material Discovery, Journal of Molecular Graphics and Modelling, 2023,123:108506. (2023.9)  (SCI:IF: 2.9)

    4.A structure dynamic interaction multiscale method for degradation modeling of bioresorbable polyesters,Polymer Degradation and Stability , 2021(192): 109704. (SCI一区,影响因子:5.9)

    5.Strength Modeling for Degradation of Bioresorbable Polyesters Based on Phase Image Pattern Recognition, Polymer Degradation and Stability,  2020, 109291(SCI一区,影响因子:5.9)

    6.Degradation modeling of degradable copolymers for biomimetic scaffold, Friction, 2020, 8(3): 594-603.  (SCI一区:IF: 6.8)

    7. Multiscale Modelling for the Heterogeneous Strength of Biodegradable Polyesters,Journal: Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials,2019(9):337-349. (SCI 二区,影响因子:3.9)

    8. AMS-Net: Attention mechanism based multi-size dual light source network for surface roughness prediction, Journal of Manufacturing Processes, 2022 (81):371-385. (SCI 二区,6.2)

    9. TransG-Net: Transformer and Graph Neural Network Molecular Properties Prediction,Applied Intelligence,2022,12  https://doi.org/10.1007/s10489-022-04351-0  (SCI 二区, 影响因子:5.3)

    10. LRSAR-Net语义分割模型用于新冠肺炎CT图片辅助诊断, 电子与信息学报, 2022,44(1):48-58.   (EI)

    11. 基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法[J]. 工程科学学报, 2021,43(9):1197-1205.  (EI)

    12. WPC-SS: Multi Label Wear Particle Classification Based on Semantic Segmentation, Machine Vision and Applications, 2022, 33(3): 1-10.

    13. FFWR-Net: A feature fusion wear particle recognition network for wear particle classification, Journal of Mechanical Science and Technology, 2021, 35 (4):1699-1710.  (SCI)

    14. Optimizing area under the ROC curve via extreme learning machines, Knowledge Based Systems,  2017,(130):74–89. (SCI一区:7.01)

    15. A novel algorithm with differential evolution and coral reef optimization for extreme learning machine training, Cognitive Neurodynamics, 10(1), 73-83. 2016  (SCI)

    16. A Feature Fusion Method with Guided Training for Classification Tasks,Computational Intelligence and Neuroscience,2021:6647220.

    17. Review on Perovskite-type Compound using Machine Learning, Science of Advanced Materials,2022,14(6):1001-1017.(SCI)

    18. MO-SOD: Micro-Oxidation Small Object Detection Model for Oxygen-Free Copper Surfaces Based on Microscopic Imaging System , ACS Omega, 2023,8:6608-6620.(SCI)

    19. DPVF: Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断, 电子科技大学学报,2024,53(02):307-314.

    20. 计算机基础与实践(英文版)第2版,清华出版社, 2019.7   ISBN:978 7 302 52854 8

    21. 计算机基础实践操作手册(英文版),清华大学出版社,2021.10.  ISBN:978-7-302-58555-8

  • 科研业绩

    1. 科技部 科技创新2030-重大项目,低资源场景的复杂领域知识迁移关键技术(2020AAA0108703)

    2. 科技部国家重点研发计划云计算和大数据专项(2017YFB1002304)

    3. 国家自然科学基金 基于大规模复杂结构知识库的知识发现机理、模型与算法研究 60875029

    4. 国家自然科学基金 多关系频繁模式挖掘模型、方法与一般架构的研究 60675030

    5. 创新方法工作专项项目(基于战略视角的企业技术创新能力评价模型及持续改进方法库研发)2010IM020900

    6. 教育部留学归国人员科研启动基金,第48批,计算机建模与仿真


    横向项目:

    厂企合作项目十余项

  • 获得奖励/专利

    获奖:

    2022年度北京图象图形学学会最美女科技工作者光荣称号

    人工智能学会智慧医疗会议优秀论文奖

    指导的研究生多人次获得国家奖学金、优秀学位论文等荣誉

    本科生双语课堂教学比赛 优秀奖

    北京市高等教育学会教学成果奖 一等奖 

    中国高等教育学会教学成果奖 一等奖 

    北京科技大学第24届教学成果奖 特等奖 

    北京科技大学第31届教学成果奖 二等奖 


    专利:

    1. 一种基于Lightweight CNN与SVM的磨粒两阶段识别方法,发明专利, ZL201911235914.5

    2. 一种图神经网络的数据-机理驱动的材料属性预测方法, 发明专利,ZL202210483568.8

    3. 一种基于质谱图和图结构的分子属性预测方法,发明专利,202210483589.X

    4. 基于注意力机制及多尺寸信息提取的双图像识别分类方法,发明专利,ZL202210066369.7

    5. 一种可阵解高分子材料阵解过程的建模与仿真方法,发明专利,ZL201610204070.8

    6. 一种高分子共聚物阵解建模与仿真方法, 发明专利,ZL201710785288.1    

    7. 一种模拟不同质相高聚物降解强度变化的方法, 发明专利,ZL201711089422.0

    8. 基于强度相图的聚合物降解强度的计算方法和装置, 发明专利,ZL201910525798.4  

    9. 一种可以识别新类的磨粒分类模型与方法,发明专利 , ZL202010526027.X   

    10. 一种基于特征融合的图像分类方法, 发明专利,ZL202011140530.8  

    11. 一种基于语义分割的磨粒图像分类方法及装置,发明专利,ZL202110428069.4

    12. 一种基于机器视觉的铜表面氧化检测及氧化程度判断方法,发明专利,ZL 202111265836.0

    13. 一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法,发明专利,ZL202210483555.0

    14. 一种激光器数字化控制的激光柔性加工装置,实用新型,ZL200520110798.1

    15. 一种聚合物降解过程模拟与强度计算方法, 发明专利,ZL202110769509.2 

    16. 一种基于特征增强的单分支粗糙度检测方法,发明专利,ZL202310814642.4 

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