李清亮副教授

姓名：

李清亮

性别：

男

职称：

副教授

最高学历：

研究生

最高学位：

博士

Email：

          liqingliang@ccsfu.edu.cn

所在学科专业：

计算机应用技术

所研究方向：

机器学习、图像处理、陆面变量预报

讲授课程：

    《软件测试》、《图像处理》、《高级软件工程及软件架构》

教育经历：

2013年09月-2016年06月  吉林大学  计算机应用技术   博士

2011年09月-2013年06月  吉林大学  计算机应用技术   硕士

2007年09月-2011年06月  长春理工大学 光电工程     学士

工作经历：

2021年9月至今，中山大学，大气科学学院，访问学者，导师：戴永久院士

2019年9月至2021年8月，长春师范大学，计算机科学与技术学院，副教授，教研室主任，党支部书记

2018-11至2019年9月，长春师范大学，计算机科学与技术学院，讲师

2016年9月至2018年11月，长春理工大学，计算机科学与技术，讲师

科研项目：

参加的主要项目：

国家自然科学基金，面上项目，基于多变量预报信息和物理约束的土壤湿度人工智能预 报模型研发，2023.01至2026.12，55万，在研，主持

国家自然科学基金，青年项目，基于时空深度学习的土壤温度预测可解释性研究，2022.01至2024.12，30万，在研，主持

教育部，产学合作协同育人项目，大数据技术在金融领域应用的课程建设，2021.05至2023.05，5万，在研，主持

吉林省科技厅，重大科技专项，20200501008GX，闪光式固态激光雷达产品研发，2020.01至2022.12，20万/600万，在研，子课题负责人

吉林省发改委，产业技术研究与开发项目，2020C019-3，口腔内牙齿三维重建系统的关键技术研究，2020-01至2021-12，25万，在研，参加

长春师范大学，青年教师培育计划项目，长师大自科合字 [2019]第006号，耦合多种模型的食品销售预测关键技术研究，2020-01至2021-12，2万，已结题，主持

吉林省福卡思特信息技术有限公司，基于深度学习和智能检索技术的中小企业大数据应用分析平台，2019-01至2019-7，36万，已结题，主持

吉林省教育厅，“十三五”科学技术研究项目，JJKH20181098KJ，基于增强现现实的虚拟手术系统关键技术研究，2018-01至2019-12，4万，已结题，主持

符号计算与知识工程教育部，重点实验室项目，93K172017K07，口腔扫描系统关键技术研究，2017-01至2018-12，2万，已结题，主持

学术论文：

Qingliang Li, Zhongyan Li, Wei Shangguan*, Xuezhi Wang, LuLi, FanhuaYua. Improving soil moisture prediction using a novel encoder-decoder model with residual learning[J]. Computers and Electronics in Agriculture, vol.195, no. 2, 2022, 106816.(SCI, JCR:Q1, Top期刊, 第一作者).

Qingliang Li, Yuheng Zhu, Wei Shangguan^*, Xuezhi Wang, LuLi, FanhuaYua. An attention-aware LSTM model for soil moisture and soil temperature prediction[J]. Geoderma, vol.409, no. March 2022, 2022, 115651.(SCI, JCR:Q1, Top期刊, 第一作者).

Qingliang Li, Zhongyan Li, Wei Shangguan, et.al. Exploring the Long-Term Soil Moisture Predictability with FLUXNET Site Data using Circulating Learning Model [C]. 3rd ISMC Conference ─ Advances in Modeling Soil Systems, Online. (土壤系统模拟国际会议，第一作者).

Fanhua Yu, Huibowen Hao, Qingliang Li^*. An Ensemble 3D Convolutional Neural Network for Spatiotemporal Soil Temperature Forecasting[J]. Sustainability, vol.13, no. 16, 2021, 9174. (SCI, JCR:Q2, 通信作者).

Qingliang Li, Ziyu Wang, Wei Shangguan*, et.al. Improved Daily SMAP Satellite Soil Moisture Prediction over China using deep learning model with transfer learning[J]. Jounrney of Hydrology, vol. 600, no. September 2021, 2021, 126698.(SCI,JCR:Q1, Top期刊,第一作者).

Xuezhi Wang, Wenhui Li, Qingliang Li*. A New Embedded Estimation Model for Soil Temperature Prediction[J]. Scientific Programming, vol. 2021, 5881018. (SCI,JCR:Q3,通信作者).

Huibowen Hao,Fanhua Yu, Qingliang Li^*. Soil Temperature Prediction Using Convolutional Neural Network Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition.[J]. IEEE ACCESS, vol. 9, no. 1, 2021, 4084-4096.(SCI, JCR:Q2, 通信作者)

Qingliang Li, Yang Zhao, Fanhua Yu. A Novel Multichannel Long Short-Term Memory Method with Time Series for Soil Temperature Modeling.[J]. IEEE ACCESS, vol. 8, no. 1, 2020, 182026-182043.(SCI, JCR:Q2, 第一作者)

Qingliang Li, Huibowen Hao, Yang Zhao, et.al. GANs-LSTM model for soil temperature estimation from meteorological: A new approach[J]. IEEE ACCESS, vol. 8, no. 1, 2020, 59427 - 59443. (SCI, JCR:Q2, 第一作者).

Qingliang Li, Weili Shi, Huamin Yang, et.al. Computer-aided diagnosis of mammographic masses using geometric verification-based image retrieval [C]. Medical Imaging of SPIE, vol. 13134, 2017, 101342W-1. (医学影像国际会议，第一作者).

Qingliang Li, Richeng Xu, Haoyu Zhao, et.al. Computer-aided diagnosis of mammographic masses using local geometric constraint image retrieval [J]. Optiks, vol. 171, no. October 2018, 2018, 757-767. (SCI, JCR:Q3, 第一作者).

Qingliang Li , Chunyu Bao, Jiashi Zhao, et al. A New Fast Quality-Guided Flood-Fill Phase Unwrapping Algorithm[C]. Journal of Physics: Conference Series, 2018, 1069:012182. (EI检索,第一作者).

李清亮,蔡凯旋,耿庆田,刘光洁,孙明玉,张嵛,于繁华*; 极限梯度提升和长短期记忆网络相融合的土壤温度预测, 光学精密工程, 2020, 28(10): 2337-2348(EI检索，第一作者).

李清亮, 张子鹏, 时玮淞, et al. 基于空间像素强度的脑瘤图像检索方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2018, 56(03):214-218.(中文重要核心期刊，第一作者).

李清亮, 包春宇, 蒋振刚. 一种改进的相位解缠算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2019, 57(04):889-895.(中文重要核心期刊，第一作者).

Hongwei Zhao, Qingliang Li, Pingping Liu. Hierarchical Geometry Verification via Maximum Entropy Saliency in Image Retrieval[J]. Entropy, vol. 16, no. 7, 2014, 3848-3865.(SCI, JCR:Q2, 导师外第一作者)

赵宏伟, 李清亮, 刘萍萍,特征点显著性约束的图像检索方法，吉林大学学报(工学版), 2016, 46(2): 266-270 (EI，导师外第一作者）

赵宏伟, 李清亮, 汤寰宇, 基于局部邻域约束的空间验证方法，吉林大学学报(工学版), 2016, 46(1): 542-548 (EI, 导师外第一作者）

赵宏伟, 李清亮, 刘萍萍. 基于分级显著信息的空间编码方法[J]. 电子学报, 2014, 42(9): 1863-1867. (EI, 导师外第一作者）

著作教材：

教材：

计算机文化基础，2017年，北京工业大学出版社，主编

授权专利：

发明专利：基于几何约束和空间像素强度的医学图像检索方法，第一发明人，2022.02.01. （授权号：ZL201810496727.1）

实用新型专利：一种图像处理设备支架，第一发明人，2018.07.27. （授权号：207661334U）

实用新型专利：一种图像处理用工作台，第一发明人，2018.08.17. （授权号：207740656U）

获奖情况：

称号：

吉林省“ 优秀青年基金”

吉林省“ 18条 ”第一批“E+类”人才

吉林省“ 18条 ”第三批“D类”人才

中国电子学会“大数据专业”技术人才

长春师范大学“科研育人”先进个人

获奖：

2013-2014年度吉林大学博士论坛一等奖

2012年吉林大学国家奖学金

指导学生2017华为软件精英挑战赛东北区二等奖, 2019“互联网+”省级三等奖，2020“互联网+”省级三等奖, 2021“互联网+”省级二等奖，2021“美赛”国家级优秀奖。

社会活动：

Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics、Environmental Research Letters、Expert Systems With Applications等top期刊审稿人。

吉林省电子学会会员

吉林省福卡思特信息技术有限公司“大数据分析专家”

2021年，第九届中国计算机学会大数据学术会议，广东省，广州市，特邀报告嘉宾

2022年，第二届电子电器工程全球峰会（Global Summit on Electronics & Electrical Engineering，GSEEE2022），美国，芝加哥，特邀报告嘉宾