研究方向
机器学习、深度学习、数据挖掘、图像处理
工作履历
2019-07 至今, 北京工业大学, 信息学部
课程教学
本科生教学:高级语言程序设计
科研项目
(1) 北京市自然科学基金委,北京市自然科学基金资助项目,4214062,基于深度生成对抗网络的北京地区气传致敏花粉检测与识别方法研究,2021-01至2022-12,10万元,结题,主持
(2) 北京市教育委员会,科技一般项目,KM202210005023,面向复杂多视角数据的深度特征表示方法研究,2022-01至2024-12,15万元,在研,主持
(3) 北京市教育委员会,科技一般项目,KM202110005026,流式数据完整性验证机制研究,2021-01至2023-12,15万元,在研,参与
(4) 北京市人力资源和社会保障局,博士后科研活动(创新研发),2020-ZZ-068,联合空谱先验信息的高光谱图像低秩矩阵恢复方法研究,2020-07至今,5万元,在研,主持
(5) 朝阳区人力资源和社会保障局,博士后科研活动(创新研发),2020-ZZ-15,基于鲁棒深度网络表征的高光谱图像特征表示方法研究,2020-07至今,5万元,主持
(6) 北京工业大学,基础研究基金项目,高光谱图像的张量低秩表达与半监督学习方法研究,2020-01至2021-12,5万元,主持
主要论文论著
近三年论文:
[1] Baokai Zu, Yafang Li, Jianqiang Li, Ziping He, Hongyuan Wang, Panpan Wu. Cascaded Convolution-based Transformer with Densely Connected Mechanism for Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023.
[2] Zu B, Wang H, Li J, et al. Weighted residual self-attention graph-based transformer for spectral–spatial hyperspectral image classification[J]. International Journal of Remote Sensing, 2023, 44(3): 852-877.
[3] Yafang Li, Yuanda Liu, Jianwen Wei, Baokai Zu, Hongyuan Wang. General Community Detection in Attributed Networks with Consistent-Module Constrained Nonnegative Matrix Factorization[J]. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022.
[4] Wang H, Zu B, Zhu W, et al. On the Design and Implementation of the External Data Integrity Tracking and Verification System for Stream Computing System in IoT[J]. Sensors, 2022, 22(17): 6496.
[5] He Z, Xia K, Ghamisi P, Fan S, Zu B et al. HyperViTGAN: Semisupervised Generative Adversarial Network With Transformer for Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15: 6053-6068.
[6] Z He, K Xia, T Li, B Zu, Z Yin, J Zhang. A constrained graph-based semi-supervised algorithm combined with particle cooperation and competition for hyperspectral image classification[J]. Remote Sensing, 2021, 13(2): 193.
[7] Z Yin, K Xia, S Wang, Z He, J Zhang, B Zu. Unpaired low-dose CT denoising via an improved cycle-consistent adversarial network with attention ensemble[J]. The Visual Computer, 2022: 1-22.
[8] Z Yin, K Xia, Z He, J Zhang, S Wang, B Zu. Unpaired image denoising via Wasserstein GAN in low-dose CT image with multi-perceptual loss and fidelity loss[J]. Symmetry, 2021, 13(1): 126.
[9] Q Wang, J Li, F Ju, J Li, B Zu, C Ye. Automatic Pollen Detection Based on Feature Fusion and Self-attention Mechanism[C]//Frontier Computing: Proceedings of FC 2020. Springer Singapore, 2021: 93-101.
[10] 李亚芳, 梁烨, 冯韦玮, 祖宝开, 康玉健. 基于社区优化的深度网络嵌入方法. 计算机应用, 2021, 41(7): 1956-1963.
专利:
[1] 祖宝开, 李建强, 李亚芳, 王宏远. 高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质, 202210393879.5
[2] 祖宝开, 李建强, 王宏远, 李亚芳, 白建川. 图像分类方法及装置, 202210681224 .8
[3] 李建强, 谢海华, 句福娇, 祖宝开, 裴岩. 基于自适应特征金字塔的花粉检测方法, CN202010232752.6
[4] 王宏远, 朱婉婷, 李亚芳, 祖宝开. 流式系统的数据完整性验证方法、电子设备及存储介质, 202210512075 .2
[5] 李亚芳, 王文博, 王宏远, 祖宝开. 基于图聚类优化的孪生网络对比表示学习方法及装置, 202210583382.X