冯骥 重庆师范大学

个人情况

男，1986——，博士，副教授，硕士生导师（学硕：软件工程；专硕：电子信息）。

研究方向为：人工智能，机器学习，智慧教育。

现任中国计算机学会YOCSEF重庆副主席，学院软件工程系主任，教代会执委，教指委委员。

2017年至今工作于重庆师范大学，计算机与信息科学学院，软件工程专业。

邮箱：jifeng[at]cqnu[dot]edu[dot]cn

个人简介

毕业于重庆大学计算机学院计算机科学与技术专业，现为中国计算机学会会员，重庆市科技青年联合会会员，重庆市电子学会会员，重庆市人工智能学会会员。

2017年加入中国计算机学会，并入选YOCSEF重庆普通委员；2019年入选YOCSEF重庆候任学术委员（候任AC）；2020年转为正式学术委员（AC），2022年当选YOCSEF重庆学术秘书，2023年当选副主席。

在教学方面，获得重庆市教学创新比赛三等奖（2022），重庆师范大学优秀本科生导师（2019）、教学优秀奖（2020，2021）、最受毕业生欢迎教师（2021）、教学创新比赛二等奖（2020）、青年教师大赛二等奖（2021）等。指导学生参加竞赛获省级优秀指导教师5次；指导学生获2020中国大学生计算机设计大赛重庆市三等奖1次，2022年重庆市三等奖4次；指导学生获全国软件和信息技术专业人才大赛重庆赛区二等奖2次，三等奖3次；参与指导2022年互联网+大赛重庆市银奖（4/6）。

2019年6月-2019年9月由重庆市教委选派至南洋理工大学“2019年特色专业骨干教师海外研修计划(大数据智能化类)”； 2023年2月-2023年3月由重庆市团市委选派参加重庆市“青马工程•红岩菁英学校”高校教师骨干培训班。

科研情况

发表论文

  1. 毕志臻, 杨德刚, 冯骥*. 面向超大规模数据的自适应谱聚类算法[J]. 智能系统学报, 2022: 1–9.

  2. Feng J, Zhang B, Ran R, 等. An Effective Clustering Algorithm Using Adaptive Neighborhood and Border Peeling Method[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, Hindawi, 2021, 2021: e6785580.

  3. 曹文态, 杨德刚, 冯骥. 基于扩展自然邻居的无参分类方法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(09): 1692–1699.

  4. 周勋, 杨德刚, 冯骥. 基于多感受野拉普拉斯生成对抗网络的单幅图像超分辨率重建算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2021: 1–10.

  5. 张柏恺, 杨德刚, 冯骥. 一种去除聚类数量和邻域参数设置的自适应聚类算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(10): 1838–1847.

  6. Ran R, Feng J, Zhang S, 等. A General Matrix Function Dimensionality Reduction Framework and Extension for Manifold Learning[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2020: 1–12.

  7. 冯骥, 伍思雨, 王琛越. 基于因子分析与K-means聚类算法的P2P网贷平台风险评估模型[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2020, 37(05): 96–102.

  8. 伍思雨, 冯骥. 基于改进VGGNet卷积神经网络的鲜花识别[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2020, 37(04): 124–131.

  9. 冯骥, 冉瑞生, 魏延. 基于自然邻居邻域图的无参数离群检测算法[J]. 智能系统学报, 2019, 14(05): 998–1006.

  10. Feng J, Wei Y, Zhu Q. Natural neighborhood-based classification algorithm without parameter k[J]. Big Data Mining and Analytics, 2018, 1(4): 257–265.

  11. Zhu Q, Feng J, Huang J. Natural neighbor: A self-adaptive neighborhood method without parameter K[J]. Pattern Recognition Letters, 2016, 80: 30–36.

  12. Zhu Q, Feng J, Huang J. Weighted natural neighborhood graph: an adaptive structure for clustering and outlier detection with no neighborhood parameter[J]. Cluster Computing, 2016, 19(3): 1385–1397.

  13. 冯骥, 张程, 朱庆生. 一种具有动态邻域特点的自适应最近邻居算法[J]. 计算机科学, 2017, 44(12): 194–201.

科研项目

主持项目

  1. 教育部人文社会科学研究项目， 18XJC880002， 教育信息化中基于教育大数据的个性化学习模型构建及教学改革研究

  2. 重庆市教委科技项目，KJQN201800539，大数据背景下自适应聚类分析关键技术研究

  3. 重庆师范大学博士启动基金/人才引进项目，17XLB003，无参的自适应聚类分析算法研究与应用

教改项目

  1. 2022年重庆市研究生教育教学改革研究项目，yjg223068，面向智慧教育的后疫情时代多维协同课程教学改革研究

  2. 2022年教育部产学研合作协同育人项目，大数据背景下基于校企融合的软件工程课程教学研究

  3. 2020年校级研究生教育教学改革研究项目，xyjg20011，人工智能课程的混合式教学模式探索

  4. 重庆师范大学2020年高等教育教学改革研究项目，智能教育的混合式教学模式探索

参与科研项目

  1. 2020年教育部人文社科规划项目（20YJAZH084），人工智能驱动下的自闭症儿童早期发现：基于心理状态的研究

  2. 重庆市教育委员会，科学技术研究项目，KJQN201800521，基于轻量级卷积神经网络的机器人视觉感知研究

  3. 重庆市科学技术局，面上项目，cstc2018jcyjAX0470，基于深度学习的实时鲁棒视觉目标跟踪方法研究

  4. 国家自然科学基金委员会,青年项目，61502060，基于多轴飞行器航拍数据的植物生长分析与建模

  5. 国家自然科学基金委员会,面上项目，61272194，自然最近邻居的特性分析与应用研究

参与教改项目

  1. 2022年重庆市高等教育教学改革项目，地方师范院校计算机类专业人才培养模式的改革与实践，（4/6）
  2. 2023年教育部产学研合作协同育人项目，融合OpenHarmony的操作系统原理课程改革

教育教学

讲授课程

教学获奖

省市级

  1. 2020年10月 蓝桥杯全国软件大赛“优秀指导教师” 工信部人才交流中心；
  2. 2021年5月 蓝桥杯全国软件大赛“优秀指导教师” 工信部人才交流中心；
  3. 2021年5月 重庆市优秀实验工作者 重庆市计算机学会；
  4. 2022年5月 重庆市教学创新大赛三等奖 重庆市教育委员会；
  5. 2022年7月 重庆市高校青年教师教学劳动和技能竞赛“优秀选手” 重庆市总工会；
  6. 2022年8月 中国大学生计算机博弈大赛“优秀指导教师奖” 中国人工智能学会；

校级

  1. 2019年4月 2018年度考核优秀 重庆师范大学；
  2. 2019年12月 本科生优秀导师 重庆师范大学；
  3. 2020年12月 教学创新大赛二等奖 重庆师范大学；
  4. 2021年1月 教学优秀奖 重庆师范大学；
  5. 2021年6月 青年教师课堂教学竞赛二等奖 重庆师范大学；
  6. 2021年5月 2020年度考核优秀 重庆师范大学；
  7. 2021年6月 优秀毕业论文指导教师 重庆师范大学；
  8. 2021年9月 最受毕业生欢迎教师 重庆师范大学；
  9. 2021年12月 教学优秀奖 重庆师范大学；
  10. 2021年12月 优秀工会积极分子 重庆师范大学；
  11. 2022年5月 青年教师教学劳动和技能竞赛第一名（工科组） 重庆师范大学；
  12. 2022年12月 教学优秀奖 重庆师范大学；