簡琤峰

簡琤峰，博士，浙江工業大學計算機科學與技術學院，教授，博士生/碩士生導師。

基本介紹

• 中文名：簡琤峰
• 國籍：中國
• 學位/學歷：博士
• 職稱：浙江工業大學計算機科學與技術學院教授

研究方向

研究領域為智慧型製造和機器視覺，主要從事面向複雜數字孿生體的建模、仿真、最佳化及共智交換研究，現為中國圖學會產品信息建模專家委員會委員。相關研究成果已在國內外學術期刊發表學術論文40餘篇，主要套用有STEP特徵語義交換、數位化工廠、調度最佳化、手勢識別等。

教授課程

本科生課程

Web前端設計與開發；多媒體技術基礎；數字媒體資源管理；計算機圖形學

研究生課程

計算理論基礎

教學論文

1. 支持手勢識別的雲黑板教學平台研究與實現，現代教育技術,2016,26(12):106-111. （教育類核心期刊）

2. 基於行為引導的套用文教學方法及評估體系構建, 遠程教育雜誌，2008，3:49-52. （教育類核心期刊）

科研項目

國家自然基金面上項目：面向設計意圖線上交換的語義雲粒元重組方法研究（No.61672461），主持。

國家自然基金青年項目：語義格線環境下虛擬組織異構產品信息語義線上重組技術及其套用(No.60603087)，主持。

浙江省科技廳項目：支持移動WEB手勢識別的草圖協同創意設計平台（No.2014C31081），主持。

科研成果

SCI期刊論文

1. RD-Hand: a real-time regression-based detector for dynamic hand gesture,Applied Intelligence, 2022,52:417–428.(IF=5.086)

2. A cloud edge-based two-level hybrid scheduling learning model in cloud manufacturing,International Journal of Production Research, 2021,59(16):4836-4850.(IF=8.568)

3. An Improved Memory Networks Based Product Model Classification Method.International Journal of Computer Integrated Manufacturing,2021,34(3):293-306.(IF=3.076)

4. Edge Cloud Computing Service Composition Based on Modified Bird Swarm Optimization in the Internet of Things,Cluster Computing, 2019,22(s4):8079-8087.(IF=1.809)

5. Real-time multi-trajectory matching for dynamic hand gesture recognition,IET Image Processing, 2020,14(2):236-244.(IF=2.373)

6. LSTM-based dynamic probability continuous hand gesture trajectory recognition,IET Image Processing, 2019,13(12):2314-2320.(IF=2.373)

7. Mobile terminal trajectory recognition based on improved LSTM model,IET Image Processing, 2019,13(11):1914-1921.(IF=2.373)

8. Mobile Terminal Gesture Recognition Based on Improved FAST Corner Detection,IET Image Processing, 2019,13(6):991-997.(IF=2.373)

9. An Improved Chaotic Bat Swarm Scheduling Learning Model on Edge Computing,IEEE Access, 2019,7(1):58602-58610.(IF=3.367)

10. An Improved Mixed Gaussian-based Background Modelling Method for Fast Gesture Segmentation of Mobile Terminals.Traitement du Signal,2018,35(3/4):243-252.(IF=2.589)

11. An improved NBA-based STEP design intention feature recognition.Future Generation Computer Systems, 2018,88(6):357-362. (IF=7.187)

發明專利

1. 20191018 一種針對批量雲服務請求的兩階段組合與調度方法（201610747165.4）

2. 20210105 一種基於改進聚合通道特徵的手部檢測方法(201711077703.4)

3. 20210409 一種基於改進NBA算法的BPNN特徵識別方法(201811237688.X)

4. 20210723 一種基於Grover量子搜尋算法的雲製造調度方法(201910527040.4)

5. 20210723 一種基於改進學習率的深度學習交通流預測方法(201810673067.X)

6. 20211207 基於改進天牛須算法的多機器人路徑規劃方法（201911216397.7）

7. 20211207 面向多機器人路徑規劃的增設路徑障礙方法（201911215497.8）