基本介紹
- 中文名：趙傑煜
- 國籍：中國
- 民族：漢族
- 出生地：浙江寧波
- 出生日期：1965年11月
- 性別：男
人物經歷,研究方向,主要貢獻,
人物經歷
1981年考入浙江大學計算機系，1985年7月獲得計算機套用學士學位。
1988年7月獲得計算機套用碩士學位，後任教於寧波大學計算機系。
現任寧波大學計算機科學技術研究所所長、寧波大學一級教授，“榮華學者”。
1992年9月獲中英友好獎學金赴英，在倫敦大學Royal Holloway學院計算機系攻讀博士學位。
1995年9月獲英國倫敦大學計算機科學博士學位（PhD）。同年赴瑞士人工智慧研究所(IDSIA)從事博士後研究，擔任瑞士國家科學基金項目 “漸進式自改進學習” 的研究工作。
1998年4月回寧波大學工作，
研究方向
隨機神經網路的學習理論與學習算法。
主要貢獻
主要成就
趙傑煜教授長期從事於計算智慧型和機器學習領域的研究，包括統計學習理論、隨機二元神經網路、多主體激勵學習、圖模型及其自動學習算法、視頻模式識別、高維數據挖掘等，在專業期刊《Neural Networks》、《Machine Learning》、《中國科學》、《軟體學報》、《自動化學報》、《模式識別與人工智慧》、《中國圖像圖形學報》及國際會議NIPS、SABS、IEEE ICNN等發表論文60餘篇。曾被邀在華盛頓舉行的IEEE國際神經網路年會和在英國劍橋舉行的IEEE國際專業年會上作大會報告，也曾參加在丹佛舉行的“高級神經信息處理（NIPS）國際會議”。
科研項目
主持和完成國家自然科學基金項目“主動學習型視頻人臉識別”、“高維數據學習與歸納及其在數據發掘中的套用”、教育部優秀青年資助項目“隨機型線上學習二進制網路研究”、國家863高技術子項目“油田井下感測器及測控系統的研製”，浙江省自然科學基金青年科技人才培養專項資金項目“數據驅動非線性並行學習系統研究”、浙江省科技廳重點科研項目“生物識別網路安全平台研究與開發”，寧波市青年基金項目“圖模型研究與套用”和寧波市科技攻關項目“基於生物識別技術的信息安全系統”。
完成項目
1、《主動學習型視頻人臉識別》NSFC-60273094,國家自然科學基金, 2002．11—2004．11,主持。
2、《高維數據的學習與歸納》NSFC-69805002,國家自然科學基金, 1999．01—2001．12,主持。
3、《海洋和陸地油田井下感測器及測控系統的研製》,國家863高技術項目子課題, 2002．01—2003．12,主持。
4、《數據驅動非線性並行學習系統研究》,浙江省自然科學基金青年科技人才培養專項資金, 2000．11—2003．11,主持。
5、《隨機型線上學習二進制網路研究》,教育部優秀青年資助項目, 2001．04—2003．04,主持。
6、《Incremental Self-Inprovement Learning》,瑞士國家科學基金項目, SNF21-43417.95，1995.10-1998.03,主要完成人。
7、《生物識別網路安全平台研究與開發》,浙江省科技廳重點科研項目, 2003C21009,2003.01-2004.12,主持。
教學成就
教學上多年來一直工作於第一線，承擔多門本科生和研究生主幹課程的教學工作，通過不斷改進教學手段和方法，培養學生的創新意識和能力，取得了良好的教學效果。
趙傑煜教授是寧波大學信息學院計算機套用技術方向的學科帶頭人, 寧波市計算機套用重點學科帶頭人, 寧波市“4321”人才工程第一層次、浙江省“151”人才工程第二層次人選。中科院、中國科技大學聯合培養碩士生導師, 國防科大聯合培養博士生導師, 浙江大學博士後流動站指導教師，浙江省計算機學會理事，中國圖象圖形學會理事，中國人工智慧學會計算智慧型分會理事。
著作論文
1、 J. Zhao, Segmenting Moving Objects with a Recurrent Stochastic Neural Network, Proceedings of the 11th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2004), Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 2004.
2、 趙傑煜，隨機二元網路理論與套用，《神經網路理論與套用》，258-291，清華大學出版社，2004.
3、 趙傑煜，反饋型隨機二元神經網路， 《中國科學》（E），第31卷,第5期，2001.
4、 J. Zhao，A Recurrent Stochastic Binary Network, Science in China, Ser.F, Vol.44, No.5, 2001.
5、 J. Zhao， A Novel Recurrent Neural Network for Face Recognition, Journal of Software, Vol.12, No.8, 2001.
6、 趙傑煜，王小權，複雜運動目標的學習與識別，《中國圖象圖形學報》第6卷,第5期, 2001.
7、 趙傑煜，熊偉清，王小權，隨機二元神經網路的學習與泛化，《模式識別與人工智慧》, 第14卷,第4期，2001.
8、 趙傑煜，一種新型隨機二進制神經網路，《自動化學報》第28卷，第5期，2002.
9、 J. Zhao and J. Schmidhuber, Using the Success-Story Algorithm for Training Animats with SMP, From Animals to Animats 5, 177-182, The MIT Press, 1998.
10、 J. Zhao and J. Shawe-Taylor, Learning in Stochastic Bit Stream Neural Networks, Neural Networks, Vol. 9, No.6, 991-998, Elsevier Science, August 1996.
11、 J. Zhao, Multi-Agent Learning with SSA, Weiss, G. (Ed.) Distributed Artificial Intelligence Meets Machine Learning-Learning in Multi-Agent Environments (Lecture Notes in Computer Science), 82-93, Springer-Verlag, Berlin, 1997.
12、 J. Schmidhuber and J. Zhao Shifting Bias with Success-Story Algorithm, Machine Learning , Vol. 28, 105-130, Kluwer Academic Publishers, 1997.
13、 J. Zhao, Stochastic Bit Stream Neural Networks：Theory，Simulation and Application. PhD Thesis，Royal Holloway，London University，1995.
14、 J. Zhao, Dynamic Background Discrimination with Belief Propagation, The 3rd IEEE International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2004.8
15、J. Zhao, Incremental Self-Improvement for Lifelong Multi-Agent Reinforcement Learning, From Animals to Animats 4: the Proceedings of the Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (SAB'96), 516-525, The MIT Press ，USA, 1996.
16、 J. Zhao and J. Shawe-Taylor. Recurrent network with stochastic weights. In IEEE International Conference on Neural Networks, volume 2, pages 1302–1307, Piscataway, NJ, USA, 1996. IEEE.
17、 J. Zhao and J. Shawe-Taylor, Generalization of a Class of Continuous Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems 8 (NIPS'95), 267-273, The MIT Press，USA, 1995.
18、 J. Zhao and J. Shawe-Taylor. Stochastic connection neural networks. In Proceedings of the 4th International Conference on Artificial Neural Networks, pages 35–39, Cambridge, England, UK, Jun 1995. IEE.
