袁培森

学位

博士

职称

副教授

部门

（系别）

计算机系

E-mail

peiseny@njau.edu.cn

通信地址

江苏省南京市卫岗1号 人工智能学院A509

江苏省南京市浦口区点将台路40号 育贤楼C304

个人简介

˜教育经历（从高中毕业后起）：

2008/09-2011/06 复旦大学 计算机学院

˜工作经历

2020/10-至今 南京农业大学 人工智能学院

2013/12-2020/09 南京农业大学 信息科技学院

研究领域

大数据智能感知（数字孪生）、计算及服务：电力大数据，植物表型数据等，分类、时序预测及异常检测等。

教授课程

数据科学与大数据导论，算法设计与分析等

承担项目

主持项目：

1. 多维植物表型数据智能分析关键技术和平台研究，江苏省农业科技自主创新资金项目（CX(21)3059），2021/07~2023/06

2. 机器学习的量测数据质量保证技术研究,2022/01~2022/12

3. 考虑信道质量的分布式采集任务调度优化算法,南瑞，2021/01~2021/12

4. 基于运行数据云平台多维数据的电能量异常数据校验与修复算法研究，南瑞，2019/01-2019/12

5. 电量系统功能维修合同电器设备性能评估，南瑞，2020/01-2020/12

6. 基于迁移学习的分布式菊花细粒度识别系统，SRT创新项目，2019/01-2020/12

7. 海量高维数据相似性查询与计算研究，国家自然科学基金青年基金，61502236，2016/01-2018/12

8. 海量高维数据相似性查询与计算研究，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，2016/01-2018/12

9. 基于端到端的深度哈希学习关键技术及应用研究，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，KYZ201752，2017/01-2019/12

指导SRT项目

1. 莲藕种质资源库与表型分析关键技术创新与示范，江苏省研究生实践创新。2023/3~2024/6

2. 荷花数据资源库及轻量级荷花细粒度识别系统，国家级创新训练项目，2022/7-2024/7

3. 基于迁移学习的分布式菊花细粒度识别系统，大学生创新创业专项，2019/7~2021/6

参与项目：

1. 国家重点监管产品（乳制品、肉制品、白酒）电子溯源技术应用研究与示范，2015BAK36B05，2015/04-2017/12

2. 基于游憩体验的城市森林公园身心健康效益研究，国家自然科学基金, 51808295，2019/01-2021/12

3. 联合标记关系与样本特征的多标记学习研究，国家自然科学基金, 61806097，2019/01-2021/12

学术成果

(论文、专利、软著等)

1. 袁培森，欧阳柳江，翟肇裕，田永超.基于ECA改进MobileNetV3Small的水稻病害轻量级识别研究, 农业机械学报,2024（Accept）

2. Yuan, P.; Xu, S.; Zhai, Z.; Xu, H. Phenotype Analysis of Arabidopsis thaliana Based on Optimized Multi-Task Learning[J]. Mathematics 2023, 11, 3821.

3. 段志尚，冉懿，吕笃良，祁杰，钟佳晨，袁培森. 基于残差网络和深度可分离卷积增强自注意力机制的窃电识别[J].华东师范大学学报（自然科学版）,2023(5):193-204.

4. 袁培森丁毅飞徐焕良.基于深度主动学习与CBAM的细粒度菊花表型识别[J].农业机械学报,2024（Accept）

5. 徐植,陈俊,张智勇,万俊岭,袁培森.新型电力系统中基于人工免疫和隐马尔可夫的网络安全态势评估[J].华东师范大学学报（自然科学版）,2023(5):182-192.

6. 周政雷，陈俊，潘俊涛，袁培森.基于并行深度森林的配用电通信网络异常流量检测[J].华东师范大学学报（自然科学版）,2023(5):122-134.

7. 唐利涛,张智勇,袁培森. 基于Autoformer的电力负荷预测与分析研究[J].华东师范大学学报（自然科学版）,2023(5):135-146.

8. Yuan P, Xu S, Zhai Z and Xu H .Research of intelligent reasoning system of Arabidopsis thaliana phenotype based on automated multi-task machine learning[J].Frontiers in Plant Science.2023,14:1048016.doi: 10.3389/fpls.2023. 1048016（SCI，IF=6.627）

9. 俞胜,黄福兴,冯艳丽,等.新型电力AMI系统中基于Neural Prophet模型的电力负荷预测与修补研究[J].智慧电力,2023,51(5):44-50.

10. 刘波,王大鹏,闫永昶,等.数据流驱动的电压三相不平衡异常检测研究[J].南京理工大学学报（自然科学版）,2023,47(2):245-253.

11. 马晓琴,厉娜,罗红郊,等.基于Prophet的用户用电量短期预测方法[J].信息技术,2023(8):29-34.

12. Cao Y, Yuan P, Xu H, et al. Detecting Asymptomatic Infections of Rice Bacterial Leaf Blight Using Hyperspectral Imaging and 3DCNN with Spectral Dilated Convolution[J]. Frontiers in Plant Science, 2022: 2446.（SCI，Q1,共同一作）

13. Yuan P, Qian S, Zhai Z, et al. Study of chrysanthemum image phenotype on-line classification based on transfer learning and bilinear convolutional neural network[J]. Computers and Electronics in Agriculture. 2022, 194: 106679.（SCI，Q1）

14. Yuan P, Sun Y, Wang H. Heterogeneous Information Network-Based Recommendation with Metapath Search and Memory Network Architecture Search[J]. Mathematics, 2022, 10(16): 1-18.（SCI，Q2）

15. 袁培森,宋进,徐焕良.基于残差网络和小样本学习的鱼图像识别[J].农业机械学报,2022,53(2):282-290.

16. Zhu M, Han S, Yuan P, et al. Enhancing Programming Knowledge Tracing by Interacting Programming Skills and Student Code[C]//LAK22: 12th International Learning Analytics and Knowledge Conference. 2022: 438-443.

17. 冉懿，王润年， 潘红伟， 俞海猛， 袁培森.面向停电分类预测的因子分解机模型[J].计算机工程,2022,48(5):98-103,111.

18. 吕笃良,刘梦爽,桓露,等.基于重加权策略平衡损失与LSTM的窃电行为检测研究[J].智慧电力,2022,50(4):15-20,58.

19. 薛晓慧,芮光辉,李炜东,袁培森.基于排序式SVM的搜索自适应排序系统实现[J].计算机技术与发展,2021,31(10):203-208+214.

20. 曹益飞,袁培森,王浩云,等.基于光谱分形维数的水稻白叶枯病害监测指数研究[J].农业机械学报,2021,52(9):134-140.

21. 袁培森,申成吉,徐焕良.基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别[J].农业机械学报,2021,52(7):151-158.

22. 翟肇裕,曹益飞,徐焕良,袁培森,王浩云.农作物病虫害识别关键技术研究综述[J].农业机械学报,2021,52(7):1-18.

23. 郑思达,刘岩,杨晓坤,戚成飞,袁培森.基于自适应竞争的均衡优化电力系统客户分类[J].华东师范大学学报(自然科学版),2021, 2021(5): 146-156.

24. 马晓琴,薛晓慧,罗红郊,刘通宇,袁培森.基于t-LeNet与时间序列分类的窃电行为检测[J].华东师范大学学报(自然科学版),2021, 2021(5): 104-114.

25. Peisen Yuan, Jiaxin Qi, Ziliang Li and Hongli An. General M-lumps, T-breathers and hybrid solutions to the (2+1)-dimensional generalized KonopelchenkoDubrovsky-Kaup-Kupershmidt equation[J]. Chinese Physics B, 2021. 10.1088/1674-1056/abcf9f

26. 袁培森,曹益飞,马千里,王浩云,徐焕良.基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究[J].农业机械学报,2021,52(1):139-145

27. 袁培森,李润隆,王翀,徐焕良.基于BERT的水稻表型知识图谱实体关系抽取研究[J].农业机械学报,2021,52(5):151-158.

28. Yingwei Bai，Yun Cheng，Kuanyun Zheng，Yejian Liang，Peisen Yuan*. Positive Active Total Power Missing Value Repairing with LSTM Prediction. 12th IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference. 2020, pp. 1-5.（EI会议）

29. Bin Ma, Long Yuan, Shaozhe Xu, Kuanyun Zheng, Fuxing Huang, Runlong Li, Peisen Yuan*. Positive Active Power Outlier Detection Based on One-Class SVM. 12th IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference. 2020,（EI会议）

30. Yi Sun,Peisen Yuan*, Yuming Sunand Zhaoyu Zhai. Hybrid Segmentation Algorithm for Medical Image Segmentation Based on Generating Adversarial Networks, Mutual Information and Multi-Scale Information. IEEE Access, vol. 8, pp. 118957-118968, 2020（SCI，Q1）

31. Yi Sun,Peisen Yuan, Yuming Sun. MM-GAN: 3D MRI Data Augmentation for Medical Image Segmentation via Generative Adversarial Networks[C] 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG), 2020, pp. 227-234.（EI会议）

32. Yi Sun,Peisen Yuan*. IM-Net: Semantic Segmentation Algorithm for Medical Images Based on Mutual Information Maximization. In Knowledge Science, Engineering and Management: 13th International Conference, KSEM 2020, Hangzhou, China, August 28–30, 2020, Proceedings, Part I. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 397–405.

33. 袁培森,李润隆,任守纲,顾兴健,徐焕良.表示学习技术研究进展及其在植物表型中应用分析[J].农业机械学报,2020，51(6)：1-14.（EI期刊,特约专稿）

34. Peisen Yuan ; Zhaoyu Zhai ; José-Fernán Martínez; Huanliang Xu. An End-to-End-Based Low Dimensional Binary Embedding for Chrysanthemum Phenotypic Petal Similarity Evaluation[J]. IEEE Access,2019,7(1): 152214-152223. （SCI，Q1）

35. 袁培森,吴茂盛,翟肇裕,杨承林,徐焕良.基于GAN网络的菌菇表型数据生成研究[J].农业机械学报，2019，50(12)：245-254. （EI期刊）

36. 袁培森，杨承林，宋玉红，翟肇裕，徐焕良，基于Stacking集成学习的水稻表型组学实体分类研究[J].农业机械学报,2019,50(11):144-152. （EI期刊）

37. 黄福兴，周广山，丁宏，张罗平，钱淑韵，袁培森*.基于孤立森林算法的电能量异常数据检测[J].华东师范大学学报(自然科学版), 2019, 2019(5): 123-132. （核心期刊）

38. 黄福兴，丁宏,周广山，武文广，冯泽佳，袁培森^*.基于SARIMA模型的电能量预测研究[J].电网技术，2019, 43(S2):55-59. （核心期刊）

39. 袁培森,翟肇裕,任守纲,顾兴健,徐焕良.基于SVC和过采样的类别非均衡农业高光谱数据分类[J].农业机械学报,2019,50(6):257-264. （EI期刊）

40. 袁培森,翟肇裕,钱淑韵,徐焕良.基于Multi-probe LSH的菊花花型相似性计算[J].农业机械学报,2019,50(7):208-215. （EI期刊）

41. Zhongshi Shao,Dechang Pi, Weishi Shao,Peisen Yuan. An efficient discrete invasive weed optimization for blocking flow-shop scheduling problem[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2019, 78: 124-141. （SCI，Q2）

42. Shougang Ren,Sheng Wan, Xingjian Gu, Peisen Yuan, Huanliang Xu. Semi-Supervised hyperspectral image classification using local low-rank representation[J]. Remote Sensing Letters, 2019, 10(2): 195-204. （SCI，Q2）

43. Yi Chen,Peisen Yuan, Ming Qiu, Dechang Pi. An indoor trajectory frequent pattern mining algorithm based on vague grid sequence[J]. Expert Systems with Applications, 2019, 118: 614-624. （SCI，Q2）

44. Xin Shu,Peisen Yuan, Haiyan Jiang, Darong Lai. Multi-view uncorrelated discriminant analysis via dependence maximization[J]. Applied Intelligence, 2019, 49(2): 650-660. （SCI，Q3）

45. 袁培森,任守纲,朱淑鑫,等.新工科背景下基于开源的“算法设计与分析”实践教学探索[J].高校实验室工作研究, 2018(04):16-18. （核心期刊）

46. Peisen Y, Shougang R, Huanliang X, et al. Chrysanthemum Abnormal Petal Type Classification using Random Forest and Over-sampling[C]//2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2018: 275-278.（EI会议，CCF B）

47. 袁培森,张勇,李美玲,顾兴健.基于深度哈希学习的商标图像检索研究[J].华东师范大学学报(自然科学版), 2018, 2018(5): 172-182. （核心期刊）

48. 袁培森,黎薇,任守纲,等.基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别[J].农业工程学报, 2018, 34(5):152-158.（EI期刊）

49. 袁培森,任守纲,翟肇裕,等.基于半监督主动学习的菊花表型分类研究[J].农业机械学报, 2018(9):27-34. （EI期刊）

50. 袁培森,黎薇,任守纲,等.面向食品溯源数据服务的QoS约束服务选择优化算法研究[J].华东师范大学学报(自然科学版), 2018, 2018(3): 67-76. （核心期刊）

51. Minxi Li,Jiali Mao, Xiaodong Qi,Peisen Yuan, Cheqing Jin. Cloned Vehicle Behavior Analysis Framework[C]//Asia-Pacific Web (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM) Joint International Conference on Web and Big Data. Springer, Cham, 2018: 223-231. （EI会议，CCF C）

52. Shougang Ren, Xingjian Gu, Peisen Yuan,Huanliang Xu. An iterative paradigm of joint feature extraction and labeling for semi-supervised discriminant analysis[J]. Neurocomputing, 2018, 273: 466-480. （SCI，Q2）

53. 袁培森,任吴北,任守纲,等.面向食品安全领域的个性化知识搜索系统研究[J].华东师范大学学报(自然科学版), 2017, 2017(5):117-124. （核心期刊）

54. 袁培森,舒欣,沙朝锋,等.基于内存计算的大规模图数据管理研究[J].华东师范大学学报(自然科学版), 2014, 2014(5):55-71. （核心期刊）

55. P. Yuan, C. Sha, and S. Yi, Hash^ed-join: Approximate string similarity join with hashing, Database Systems for Advanced Applications. Springer, 2014, pp. 217–229.（EI会议，CCF B）

56. 袁培森,沙朝锋,王晓玲,等.一种基于学习的高维数据c-近似最近邻查询算法[J].软件学报, 2012, 23(8):2018-2031. （EI期刊）

授权专利：

1. 袁培森，申成吉，徐焕良，顾兴健.基于迁移学习与双线性InceptionResNetV2的细粒度菌类表型识别方法.授权时间：2021/09/10，专利号：CN201910547744.8

2. 刘少君,李维,赵新建,袁培森等.一种Telnet模式下指令级用户权限控制方法:专利号:ZL201310670274.7,专利授权日期:2017-04-12

软件著作权：

1. 在线多任务学习植物表型处理与分析系统，登记号：2022SR0957217

2. 在线自动化学习植物表型处理与分析系统，登记号：2022SR956901

3. 基于双线性VGG16的细粒度菊花识别系统，登记号：2020R11L541572

4. 基于智能边缘计算和在线学习的菊花识别系统，登记号：2020R11L664713

5. 基于小样本学习的鱼类品种识别系统，登记号：2020R11L718266

6. 基于BERT的水稻表型组学知识图谱关系抽取系统，登记号：2020R11L666512

7. 基于GAN网络的植物表型图像生成系统，登记号：2019SR0711630

8. 水稻表型组学知识图谱系统，登记号：2019SR0799494

9. 基于细粒度图像识别的菌类识别软件，登记号：2019SR0823314

10. 基于ITQ的菊花花瓣表型相似性计算系统，登记号：2019SR0824171

11. 基于stacking集成学习的水稻表型组学实体分类系统，登记号：2019SR1137360

12. 水稻细菌性条斑病分析识别软件V1.0，登记号：2019SR0163656

13. 商标检索算法ASH,登记号：2018SR718480

14. 基于Tensorflow的菊花识别系统ChryReg V1.0，登记号：2017SR418346

奖励荣誉

1. 2022年度江苏省优秀毕业论文二等奖指导老师

2. 2022年度优秀毕业论文特等奖指导老师

3. 2021年度江苏省优秀毕业论文三等奖指导老师

4. 2020年度优秀毕业论文特等奖指导老师

5. 2020年度“省社科应用研究精品工程”奖三等奖

6. 2017年度专利奖二等奖

7. 2015年度优秀个人

社会兼职

《计算机学报》、《Frontiers in Plant Science》、《Machine Learning》等审稿人；CCF数据库通讯委员

本实验室旨在培养具有团队精神和创新能力的科研、工程卓越人才，招收有志于从事机器学习和人工智能领域科学研究和落地应用的学生，希望你：思维活跃、积极主动、热爱研究或开发、刻苦勤奋、并有专研精神。

本实验室给出较有竞争力的补助，并努力营造良好的学习和科研环境。对于参与企业合作项目的学生有额外的科研补助。

更多请登录：http://ladss.cn/index