导师简介-张丽丽(兼职)

姓  名

张丽丽

性    别

女

出生年月

1981.02

民  族

汉族

籍    贯

辽宁昌图

政治面貌

中共党员

专业技术职称

副教授

行政职务

系主任

导师类别

硕导

招生专业名称

电子信息

研究方向

遥感图像处理

信号检测

所在院部

bat365中文版

邮政编码

163319

电子邮箱

lilyzhang20166@163.com

联系电话

0459-5510107

教育经历

起止年月

集团名称

院（系）名称

专业名称

获得学位类别

2014.09-2018.06

哈尔滨工程大学

信息与通信工程学院

信息与通信工程

工学博士

2004.09-2007.01

燕山大学

信息与通信工程学院

通信与信息系统

工学硕士

2000.09-2004.07

燕山大学

信息与通信工程学院

电子信息工程

工学学士

工作经历

起止年月

工作单位

职务/技术职称

2007.05-2009.10

大庆师范学院

教师/助教

2009.10-2018.12

大庆师范学院

教师/讲师

2018.12-2020.12

大庆师范学院

电子系主任/讲师

2020.12-

大庆师范学院

电子系主任/副教授

个人简介

张丽丽，女，汉族，博士，副教授，硕士研究生导师，现为大庆师范学院电子信息工程系主任。研究方向：遥感图像处理，信号检测。重点以高光谱图像为研究对象，近5年共发表10余篇论文，其中SCI检索12篇，EI检索1篇，国家一级核心期刊1篇；出版学术专著2部；主持和参与科研项目9项目，其中，主持国家自然基金青年基金项目1项，黑龙江省自然科学基金联合引导项目1项，市局级项目1项，校级项目4项；获得市级科研奖励一等奖1项、二等奖1项；实用新型专利4项，参与发明专利1项。主要讲授《数字电子技术》、《数字信号处理》、《电子信息工程导论》等本科课程。

主要学术

及社会兼职

国家自然科学基金评审专家

近五年

主要成果

近五年发表学术论文10余篇，其中SCI论文12篇，授权发明专利1项。

学术论文：

[12] Lili Zhang*, Baozhi Cheng.  A Combined Model based on Stacked   Autoencoders and Fractional Fourier Entropy for Hyperspectral Anomaly   Detection [J]. International Journal of Remote Sensing, 2021, 42(10):3611–3632. (SCI)

[11] Lili Zhang*, Baozhi Cheng. Transferred CNN Based on Tensor for   Hyperspectral Anomaly Detection [J]. IEEE geoscience and remote sensing   letters, 2020, 17(12):2115-2119. (SCI)

[10] Lili Zhang, Baozhi   Cheng*. Sparse representation and modified tensor projection for   hyperspectral anomaly detection [J].Infrared   Physics & Technology, 2020,106: 103256. (SCI)

[9] Lili Zhang*, Baozhi   Cheng. A stacked autoencoders-based adaptive subspace model for hyperspectral   anomaly detection [J]. Infrared Physics & Technology, 2019, 96:52-60.   (SCI)

[8] Lili Zhang*, Baozhi   Cheng. A joint tensor-based model for hyperspectral anomaly detection [J].   Geocarto International, 2019(12):1-13. (SCI)

[7]Lili   Zhang*, Baozhi Cheng and Yuwei Deng.A   tensor-based adaptive subspace detector for hyperspectral anomaly detection   [J].International Journal of Remote Sensing,   2018, 39(8):2366–2382. (SCI)

[6] Chunhui Zhao, Lili Zhang*.   Spectral-spatial stacked autoencoders based on low-rank and sparse matrix   decomposition for hyperspectral anomaly detection [J]. Infrared Physics &   Technology, 2018, 92:166-176. (SCI)

[5] Chunhui Zhao, Lili Zhang*,   Baozhi Cheng. A local Mahalanobis-distance method based on tensor   decomposition for hyperspectral anomaly detection [J]. Geocarto   International, 2017:1-37. (SCI)

[4]Lili   Zhang, Chunhui Zhao*. Tensor decomposition-based sparsity   divergence index for hyperspectral anomaly detection [J]. J Opt Soc Am A Opt   Image Sci Vis, 2017, 34(9):1585-1594. (SCI)

[3]Lili   Zhang, Chunhui Zhao*. Hyperspectral anomaly detection based on   spectral–spatial background joint sparse representation [J]. European Journal   of Remote Sensing, 2017, 50(1):362-376.(SCI)

[2] Lili Zhang, Chunhui   Zhao*. A spectral-spatial method based on low-rank and sparse matrix   decomposition for hyperspectral anomaly detection [J]. International Journal   of Remote Sensing, 2017, 38(14):4047-4068. (SCI)

[1] Lili Zhang, Chunhui Zhao*.   Sparsity divergence index based on locally linear embedding for hyperspectral   anomaly detection [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016, 10(2):025026.(SCI)

发明专利：

[1] 赵春晖，张丽丽，成宝芝，闫奕名，崔颖.基于空谱联合背景共同稀疏表示的高光谱异常检测方法，ZL 2016 1 0363080.6，授权公告日：2018年10月26日.

近五年已完成

科研项目

[1]高光谱影像空谱融合技术在化工生产轻烃浓度场监测中的应用，zd-2016-05，2016-2018

在研科研项目

[1]基于深度学习的高光谱图像异常目标检测算法研究，61901082，国家自然科学基金青年基金项目,2020.1-2022.12，，10万元

[2]张量理论在高光谱图像目标检测方法中的应用研究，LH2019F00，省自然科学基金联合指导项目，2019.7-2022.7，2万元，

[3]基于深度学习的高光谱图像异常目标检测算法研究，大庆师范学院博士启动基金,2019.1-2021.12，

指导大赛

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