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唐科威

姓名唐科威
性别
政治面貌中共党员
民族-
学历研究生
学位博士
职称/职务副教授/教师
办公地点-办公电话-手机-
传真-电子邮箱-邮编-
毕业院校大连理工大学通讯地址-

学习经历

2004-2008 辽宁师范大学数学学院数学与应用数学(师范)专业,获理学学士学位;
2008-2011 大连理工大学数学科学学院计算数学专业,获理学硕士学位;
2011-2015 大连理工大学数学科学学院计算数学专业,获理学博士学位;
读博期间获国家留学基金委资助于2013年9月至2014年9月赴美国Duke University进行联合培养,合作导师David B. Dunson。

工作经历

2015年11月至今在辽宁师范大学数学学院工作。

个人简介

唐科威,男,1985年生,理学博士,硕士研究生导师,曾获得辽宁师范大学教学先进个人,科研先进个人,优秀党务工作者等荣誉称号,入选大连市高层次人才青年才俊,辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才等,发表论文30余篇,其中SCI检索20余篇,获批各级别项目7项,其中作为负责人先后获批国家自然科学基金青年项目1项和国家自然科学基金面上项目1项。

详细介绍

先后担任过本科生和研究生多门课程的教学,包括高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数值分析,计算方法,数值代数,机器学习选讲,人工智能前沿研究,计算机视觉前沿研究,CAGD中的曲线曲面等。


研究方向为机器学习,计算机视觉。数据的本质几何结构分析在近20年来一直是计算机视觉、机器学习等领域中的一个热门话题。该方面的研究对有效地分析和处理海量数据有着至关重要地作用。早期的流形学习方法假设数据的本质几何结构是一个单一的低维流形,这种假设很难准确刻画具有多个类别的数据集。混合多流形的假设更符合上述的情况,但是也更加复杂,是当前的研究热点,也是我目前主要研究的方面,研究中主要运用的方法包括深度网络、优化方法、贝叶斯统计等,在自动化学报,计算机辅助设计与图形学学报等重要国内期刊和TNNLS, PR, TKDE等重要国际期刊上发表多篇论文。


代表性论文(均为第一作者):

1.一种基于张量和洛仑兹几何的降维方法,自动化学报,2011.(中国科技期刊卓越行动计划世界一流重点建设期刊)

2. Structure-constrained low-rank representation,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2014.(中科院一区SCI期刊,Top期刊,已被国内外学者引用百余次)

3. Subspace segmentation by dense block and sparse representationNeural Networks2016.(该论文获得2018年辽宁省自然科学学术成果奖二等奖,中科院二区SCI期刊)

4. Robust subspace learning-based low-rank representation for manifold clustering,Neural Computing and Applications,2019.(该论文获得2021年辽宁省数学会学术年会优秀论文一等奖。)

5. Subspace segmentation with a large number of subspaces using infinity norm minimization,Pattern Recognition2019.(该论文获得2021年辽宁省自然科学学术成果奖三等奖,中科院一区SCI期刊,Top期刊)