姓名

舒振球

系、部门

计算机系

职称/职务

教授

导师类别

博士生导师、硕士生导师

学位

博士

电话

电子邮箱

shuzhenqiu@163.com

办公地点

信自539

研究方向

计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、模式识别、工业设备故障诊断

个人情况简介

舒振球，博士、教授、博导，入选云南省“兴滇英才支持计划”青年人才，江苏省“青蓝工程”优秀骨干教师，江苏省“企业创新岗”特聘专家。主要从事计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、模式识别、工业设备故障诊断等方向的研究。主持完成了国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、江苏省博士后科学基金项目等研究项目。目前在研国家自然科学基金地区项目，云南省重大科技专项课题，云南省基础研究计划面上项目等研究项目。以第一作者或通讯作者（学生一作）在AAAI, IEEE TGRS, IEEE TBD, IEEE TCBB, ACM TALLIP, PR, BIB, KBS, INS, ASOC, ESWA, J-STARS, EAAI, JCIM, APIN, NEUCOM, ICIP等期刊会议发表论文六十余篇，其中SCI源刊或CCF推荐国际会议论文四十余篇（CCF A、B类、中科院一、二区30篇）；授权发明专利13项；指导的多名研究生获得国家奖学金、省政府奖学金、校级创新拔尖人才、省级三好学生、省级优秀毕业生等荣誉，并且有多人考入武汉大学、重庆大学等高校攻读博士学位。

学习工作经历

2016年12月至2020年11月在江南大学物联网学院从事博士后研究工作。

2015年11月博士毕业于南京理工大学计算机科学与工程学院模式识别与智能系统专业。

2014年11月至2015年5月在澳大利亚格里菲斯大学进行联合培养。

代表性成果

（1）获奖情况

[1]2022年入选云南省“兴滇英才支持计划”青年人才;

[2]2017年中国电子学会科技进步奖三等奖一项（排名第五）；

（2）教学/科研项目

[1]主持国家自然科学基金地区项目（6246070439）“面向大规模复杂多模态数据的高效能检索方法研究”；

[2]主持国家自然科学基金地区项目（62162033）“面向复杂多视图数据表示的深度矩阵/张量分解方法研究”;

[3]主持国家自然科学基金青年项目（61603159）“面向低质量图像数据的稀疏低秩矩阵回归与分解方法研究”；

[4]主持云南省重大科技专项课题（202402AD080001-3）“物理机理引导深度学习的工业设备故障辨识分析技术研究”；

[5]主持云南省基础研究计划面上项目（202101AT070438）“面向大规模复杂跨模态数据的语义表示与检索方法研究”；

[6]主持云南省科技厅-昆明理工大学“双一流”创建联合专项面上项目（202101BE070001-056）“基于稳健深度矩阵分解的肿瘤基因选择方法研究”;

[7]主持2022年云南省“兴滇英才支持计划”青年人才项目“面向复杂大规模跨模态数据检索的哈希方法研究”;

[8]主持江苏省自然科学基金青年项目（BK20160293）“基于稀疏低秩的鲁棒矩阵回归与分解方法研究”；

[9]主持中国博士后科学基金项目(2017M611695)“基于稀疏低秩理论的图像回归与分解理论研究”；

[10]主持江苏省博士后科学基金项目（1701094B）“面向高维图像鲁棒表示的稀疏低秩理论与方法研究”；

[11]主持江苏省双创博士计划项目（科技副总类）；

（3）论文

[1]Zhenqiu Shu,et al. Ambiguous Instance-Aware Contrastive Network with Multi-Level Matching for Multi-View Document Clustering,The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (CCF A)，2025.

[2]Zhenqiu Shu*,etal. Dualfeatures aggregation network for hyperspectral image classification.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(中科院大类一区),2025

[3]Zhenqiu Shu,etal.Robustcross-modaldeephashing withrankinglearning fornoisylabels.IEEE Transaction on Big Data(中科院小类二区),2024.

[4] Zhenqiu Shu,et al. sigRGCN: A robust residual graph convolutional network for scRNA-seq data clustering.IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics(CCFB),2025.

[5] Guangyao Zhuo（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al.Multi-modal coupling prompt learning for zero-shot sketch-based image retrieval.IEEE Transaction on Big Data(SCI源刊二区),2024.

[6]Yibing Bai（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Proxy-based graph convolutional hashing for cross-modal retrieval.IEEE Transaction on Big Data(中科院小类二区),2024: 10(4): 371 - 385.

[7]Teng Sun（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Semanticfeaturegraphconsistency withcontrastiveclusterassignments formultilingualdocumentcustering.ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing,2025.

[8]Kailing Yong（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Two-stage zero-shot sparse hashing with missing labels for cross-modal retrieval.Pattern Recognition(中科院大类一区TOP), 2024.

[9]Li Li（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Robust online hashing via label semantic enhancement for cross-modal retrieval.Pattern Recognition(中科院大类一区TOP), 2024, 145: 109972.

[10]Zhenqiu Shu,et al. Structural consistency contrast based on multi-stream GCN for scRNA-seq clustering.Briefings in Bioinformatics(中科院小类一区TOP), 2024.

[11]Kailing Yong（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al.Zero-shot discrete hashing with adaptive class correlation for cross-modal retrieval,Knowledge-Based Systems(中科院大类一区TOP), 2024, 295:111820.

[12]Zhenqiu Shu*, et al. Incomplete multi-view clustering based on alignment fusion of view interactive attention information.Expert Systems With Applications(中科院大类一区TOP),2024, 252(B): 124258.

[13]Zhenqiu Shu*,et al. Dualattention Transformernetwork forhyperspectralimageclassification.Engineering Applications of Artificial Intelligence(中科院小类一区TOP), 2024, 127(Part B): 107351.

[14]Zhenqiu Shu,et al. Deep supervision network with contrastive learning for zero-shot sketch-based image retrieval.Applied Soft Computing(中科院大类一区TOP), 2024.

[15]Kailing Yong（硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Unpaired robust hashing with noisy labels for zero-shot cross-modal retrieval.Engineering Applications of Artificial Intelligence(中科院小类一区TOP), 2024, 133(Part B): 108197.

[16]Zhenqiu Shu*,et al.Online hashing withpartiallyknown labels for cross-modal retrieval.Engineering Applications of Artificial Intelligence(中科院小类一区TOP),2024.

[17] Bin Li (硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Multi-view clustering via label-embedded regularized NMF with dual-graph constraints.Neurocomputing(中科院大类二区), 2023: 551:126521.

[18] Kailing Yong (硕士生),Zhenqiu Shu*, et al. Robust zero-shot discrete hashing with noisy labels for cross-modal retrieval.International Journal of Machine Learning and Cybernetics(中科院大类三区), 2024.

[19]Zhenqiu Shu*, et al. Specific class center guided deep hashing for cross-modal retrieval.InformationSciences(中科院大类一区TOP), 2022, 609: 304-318.

[20]Zhenqiu Shu*, et al. Online supervised collective matrix factorization hashing for cross-modal retrieval.Applied Intelligence(中科院大类二区), 2023, 53(11): 14201-14218.

[21]Zhenqiu Shu*, et al. Spatial-spectral split attention residual network for hyperspectral image classification.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing(中科院大类二区), 2023, 16:419-430.

[22]Zhenqiu Shu*,et al. Discrete asymmetric zero-shot hashing with application to cross-modal retrieval.Neurocomputing(中科院大类二区), 2022, 511: 366-379.

[23]Zhenqiu Shu*, et al. Dual local learning regularized NMF with sparse and orthogonal constraints.Applied Intelligence(中科院大类二区), 2023: 53(7): 7713-7727.

[24]Zhenqiu Shu*, et al. Robust graph regularized NMF with dissimilarity and similarity constraints for scRNA-seq data clustering.Journal of Chemical Information and Modeling(中科院大类二区), 2022, 62(23): 6271-6286.

[25]Zhenqiu Shu*, et al. Structure-guided feature and cluster contrastive learning for multi-view clustering.Neurocomputing(中科院大类二区), 2024，582: 127555.

[26]Zhenqiu Shu*, et al. Correntropy-based dual graph regularized nonnegative matrix factorization with Lp smoothness for data representation.Applied Intelligence(中科院大类二区), 2022, 52(7): 7653-7669.

[27]Zhenqiu Shu*, et al. Dual local learning regularized non-negative matrix factorization and its semi-supervised extension for clustering.Neural Computing and Applications(中科院大类二区), 2021, 33(11): 6213-6231.

[28]Zhenqiu Shu*, et al. Rank-constrained nonnegative matrix factorization algorithm for data representation.Information Sciences(中科院大类一区Top期刊), 2020, 528: 133-146.

[29]Zhenqiu Shu*,et al. Parameter-less auto-weighted multiple graphs regularized nonnegative matrix factorization for data representation.Knowledge-based Systems(中科院大类二区), 2017,131:105-112.

[30]Zhenqiu Shu*, et al. Local regularization concept factorization and its semi-supervised extension for image representation.Neurocomputing(中科院大类二区), 2015, 152(22):1-12.

[31]Zhenqiu Shu*, et al. Local and global regularized sparse coding for data representation.Neurocomputing(中科院大类二区), 2016, 198(29): 188-197.

（4）知识产权

[1]舒振球等.无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解及图像识别方法.发明专利，授权号：CN107609596, 2020.（已授权）

[2]舒振球等.封顶概念分解方法及图像聚类方法.发明专利，申请号：201711257431.6，2017.（已授权）

[3]舒振球等.面向多视图聚类的多图正则化深度矩阵分解方法.发明专利，申请号：20180607971.0, 2018.（已授权）

[4]舒振球等.基于局部学习正则化的深度矩阵分解方法及图像聚类方法，发明专利，申请号：201810905948.X，2018.（已授权）

[5]舒振球等.一种稀疏对偶约束的高光谱图像解混方法,发明专利，专利号：ZL 201910514472.1, 2023（已授权）

[6]舒振球等.基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法，发明专利，专利号: 201811281896X, 2023（已授权）

[7]舒振球等.基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法.发明专利，专利号: 2018112216734, 2023（已授权）

[8]舒振球等.一种基于对偶局部一致的约束稀疏概念分解的聚类方法，专利号：2020105078760, 2023(已授权)

[9]舒振球等.一种基于相似性零样本哈希的跨模态检索方法，专利号：ZL202210696434.4, 2024(已授权)

主讲课程

Java程序设计，计算机视觉、数据结构

指导学生竞赛

研究生指导情况：

2024届：永凯玲（国奖、省奖、校级拔尖创新人才、省级优秀毕业生），白益冰（国奖，省级三好学生），李彬（国奖）；

2025届：王雨阳（国奖），罗云伟（国奖）；

本科生指导情况：

2024年指导学生获得第九届全国密码技术竞赛全国三等奖；

2023年指导学生获得全国大学生信息安全与对抗技术竞赛全国一等奖；

2020年指导学生获得省级优秀本科毕业设计（论文）三等奖一项；

2020年指导学生获得第十一届服务外包创新创业大赛全国三等奖一项；

2017年指导学生获得第五届大学生数字媒体科技作品及创意大赛全国现场总决赛一等奖一项；

2017年指导学生获得中国大学生计算机设计大赛全国三等奖一项；