雷方元
作者： 时间：2021-09-09 点击数：

 

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简介：

博士，副教授，硕士生导师，广东省知识产权大数据重点实验室副主任，CCF会员，广东省人工智能专家委员会委员，广东省大数据专家委员会委员。广东省科技厅企业科技特派员。广东省科技项目评审专家、广州市科技项目评审专家、东莞市科技项目评审专家。2004年毕业于西北工业大学电子与信息学院信号与信息处理专业，获工学博士。2004.6-2013.8就职于中兴通讯股份有限公司，二级主任工程师，先后从事AVS技术预研、软件开发和项目管理等工作。2019.7-今，广东省知识产权大数据重点实验室副主任。从事图像处理技术研究，主要研究方向：图深度学习、知识产权大数据、深度学习和SDN缓存。主持广东省科技厅、广东省知识产权局等项目9项，参与国家自然科学基金联合基金重点项目一项，国家自然科学基金面上项目2项。发表学术论文40余篇，申请发明专利等知识产权20余件。成果“外观专利图像检索方法与应用”获得2015年广州市科学技术进步奖一等奖（排名第6）。成果“面向全场景差异化服务的5G核心网关键技术及应用”获得2022年广东省科技进步一等奖（排名第二）。主持研发云图链、青云大模型等相关产品。

 

研究方向：

知识产权大数据、深度学习、图网络、图像处理

 

（一）项目情况：

  1. 2022年信息技术创新领域骨干教师高级研修班（国培），广东省教育厅，19.6万，2022，主持。

  2. 新一代信创关键技术研发与应用，15万，（专业技术人才知识更新工程2022年高级研修项目），人社部，2022，主持。

  3. 教育硕士专业学位研究生联合培养基地（企业）-广东轩辕网络科技有限公司，6万，校级，2022，2022YJSPY01007，主持。

  4. 2021年河源市战略性产业集群中小微企业转化对接工程项目，20万，河源市市场监督管理局，2021，ZCZQD2021023，主持。

  5. 基于混合高阶图卷积的外观专利自动分类方法研究，50万，广东省教育厅重点项目，2020，2020ZDZX3077，主持。

  6. 面向智能交通的公共服务平台研发及大规模化应用，50万，清远市科技局，2018，2018D004，联合主持，结题。

  7. 广东新时空科技特派员工作站建设，30万，清远市科技局，2018，2018D005，联合主持，结题。

  8. 快速图搜专利在产业创新应用，10万，广东省科技厅，2019A070701013 ，2018，结题，主持。

  9. 广东新时空科技特派员工作站建设，50万，广东省科技厅，2017，2017A090905023，主持。

  10. 2018年广东省研究生学术论坛—信息与通信工程，10万，广东省教育厅，2017，2018XSLT26，主持，结题。2017广东省研究生教育创新计划项目。

  11. 广东省联合培养研究生示范基地建设（广州市坤腾软件技术有限公司），广东省教育厅，2019，主持，在研。2019年广东省联合培养研究生示范基地。

  12. 2016教育厅特色创新类项目:基于职业岗位导向的知识产权应用型人才培养研究，3万，2016年，结题，主持。

  13. 广东省制造业知识产权现状及人才需求研究，广东省知识产权局，18万，2015-12，结题，主持。

  14. 在大数据环境下的面向互联网金融行业的多模型混合风险分析系统，广州市越秀区科信局，15万，2015-12，结题，主持。

  15. 外观专利智能检索中的优化理论与关键技术研究。国家自然科学基金委联合基金重点支持项目，U1701266，320万，排名第六，2018-2021，结题。

  16. 广东省知识产权大数据重点实验室，广东省科技厅，2018B030322016，300万，排名第6，2018-2021，结题。

  17. 通信类应用型人才培养模式创新实验区，广东省质量工程项目，2014-2017，结题，排名第2.

  18. 应用型人才培养示范专业—通信工程专业，广东省质量工程项目，2014-2017，结题，排名第2.

  19. 语音伪装的安全问题研究, 国家自然科学基金委员会，面上项目，61672173，64万元，2017-2021，结题，参与。

  20. 面向安全性的视频分布式压缩感知关键技术研究，国家自然科学基金委员会，面上项目，61672008，49万元，2017-2021，结题，参与。


 

（二）学术成果：

  1. Fangyuan Lei, Jiahao Huang, Jianjian Jiang, Da Huang, Zhengming Li, Changdong Wang. Unveiling the Potential of Long-range Dependence with Mask-guided Structure Learning for Hypergraph. Knowledge-Based Systems, 2024(284), 111254. DIO: 10.1016/j.knosys.2023.111254 (IF 8.3, 中科院1区，JCR Q1，TOP期刊, 2023.12.09 online)

  2. Da Huang, Fangyuan Lei*（通讯作者）. Temporal group-aware graph diffusion networks for dynamic link prediction[J]. Information Processing & Management, Volume 60, Issue 3, 2023. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103292（SCI 1区，影响因子7.466， TOP期刊）.

  3. Da Huang, Fangyuan Lei*（通讯作者）. SimGRL: A simple self-supervised graph representation learning framework via triplets[J]. Complex & Intelligent Systems, 2023.（SCI 2区，影响因子5.277）

  4. Jiahao Huang, Fangyuan Lei*（通讯作者）, Jianjian Jiang, Xi Zeng, Ruijun Ma, Qingyun Dai. Multi-Order Hypergraph Convolutional Networks Integrated with Self-Supervised Learning[J]. Complex & Intelligent Systems, 2023. https://doi.org/10.1007/s40747-022-00964-7 （SCI 2区，影响因子5.277）

  5. Fangyuan Lei, Qin Li. Sequential multi-view subspace clustering[J]. Neural networks, 2022. 155: 475-486. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.09.007（SCI 1区，影响因子9.171， TOP期刊）

  6. Fangyuan Lei, Xiangmin Luo, Ziwei Chen, Houmian Zhou. Signal Feature Extract Based on Dual-Channel Wavelet Convolutional Network Mixed with Hypergraph Convolutional Network for Fault Diagnosis. IEEE Sensors Journal, 2023,vol.23, issue 22, p.28378-28389.（DIO：10.1109/JSEN.2023.3319537， 中科院SCI 2区，JCRQ1，TOP期刊，IF4.3)

  7. Huang Da, Lei Fangyuan*(通讯作者). Temporal Edge-Aware Hypergraph Convolutional Network for Dynamic Graph Embedding[C]. The 19th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Shanghai, China, November 10-13, 2022. (CCF C)

  8. Ma, Ruijun, Bob Zhang, Yicong Zhou, Z. Li and Fangyuan Lei. "PID Controller-Guided Attention Neural Network Learning for Fast and Effective Real Photographs Denoising," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 33, no. 7, pp. 3010-3023, July 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2020.3048031.（SCI，1区）

  9. Senhong Wang, Jiangzhong Cao, Fangyuan Lei, Jianjian Jiang, Qingyun Dai, BingoWing-Kuen Ling. Multiple kernel-based anchor graph coupled low-rank tensor learning for incomplete multi-view clustering. Applied Intelligence, 2022, p.1-26. Doi: 10.1007/s10489-022-03735-6. （SCI，2区）

  10. 雷方元, 罗翔敏, 任泉香. 基于专利视角的FPGA技术趋势研究. 中国发明与专利. 2022.19(05):22-30.

  11. Zeng Xi, Dai Qingyun, Lei Fangyuan*(通讯作者). Position Encoding for Heterogeneous Graph Neural Networks. Proc. SPIE 12258, International Conference on Neural Networks, Information, and Communication Engineering (NNICE), 1225805 (30 June 2022); https://doi.org/10.1117/12.2639209.

  12. X. Liu, Y. Li, N. Cai, W. Kuang, G. Xia and F. Lei(通讯作者), "Recognition of Plant Leaf Diseases Based on Shallow Convolutional Neural Network," 2021 International Conference on Networking Systems of AI (INSAI), 2021, pp. 320-323, doi: 10.1109/INSAI54028.2021.00067.

  13. 任泉香, 雷方元(通讯作者). 提升我国外观专利审查质量的思考. 广东技术师范大学学报. Vol.6, 2021.

  14. Jiahao Huang, Fangyuan Lei(通讯作者). Hypergraph Convolutional Network with Hybrid Higher-order Neighbors. PRCV 2021. Oral. (EI, CCF C类会议)  （最佳论文提名奖）

  15. Xun Liu, Fangyuan Lei(通讯作者), et. al. AdjMix: Simplifying and Attending Graph Convolutional Networks. Complex & Intelligent Systems. (2021). https://doi.org/10.1007/s40747-021-00567-8. ( SCI, 2区，4.927 )

  16. Xun Liu, Fangyuan Lei(通讯作者), Guoqing Xia. MulStepNET : Stronger Multi-Step Graph Convolutional Networks via Multi-Power Adjacency Matrix Combination. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing (2021). https://doi.org/10.1007/s12652-021-03355-x. (SCI,2区，7.104)

  17. Fangyuan Lei, Xun Liu, Zhengming Li, Qingyun Dai, Senhong Wang, "Multihop Neighbor Information Fusion Graph Convolutional Network for Text Classification", Mathematical Problems in Engineering, vol. 2021, Article ID 6665588, 9 pages, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/6665588（SCI, 4区）.

  18. 雷方元, 蒋健健, 戴青云. 面向AI算法的外观专利图像数据集[J]. 中国发明与专利, 2021年第2期, 第18卷. P32-39.

  19. Xun LIU, Guoqing XIA, Fangyuan LEI*(通信作者) ,Yikuan ZHANG, and Shihui CHANG. Higher-order Graph Convolutional Networks with Multi-scale Neighborhood Pooling for Semi-supervised Node Classification[J]. IEEE ACCESS 2021, DIO:10.1109/ACCESS.2021.3060173. (SCI, 2区, 3.367 ).

  20. Fangyuan Lei, Xun Liu, Jianjian Jiang, Liping Liao, Jun Cai and Huimin Zhao, "Graph Convolutional Networks with Higher-order Pooling for Semisupervised Node Classification". Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2020. DOI: 10.1002/cpe.5695. (SCI，4区)

  21. Fangyuan Lei, Xun Liu, Qingyun Dai, Bingo W.K. Ling, Huimin Zhao and Yan Liu. Hybrid low-order and higher-order graph convolutional networks[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2020. DIO:10.1155/2020/3283890.(SCI，3区)

  22. Fangyuan Lei, Xun Liu, QingYun Dai, and Bingo Wing-Kuen Ling, “Shallow convolutional neural network for image classification”. SN Appl. Sci. 2, 97 (2020). DIO:10.1007/s42452-019-1903-4. (EI源)

  23. Jianjian Jiang, Fangyuan Lei*(通讯作者), Qingyun Dai, Zhengmin Li. Graph Pooling in Graph Neural Networks with Node Feature Correlation. 3rd International Conference on Data Science and Information Technology, 2020.（EI）

  24. Fangyuan Lei, Jun Cai, Qingyun Dai and Huimin Zhao. Deep Learning Based Proactive Caching for Effective WSN-Enabled Vision Applications. Complexity volume 2019, Article ID 5498606, (2019). DIO: 10.1155/2019/5498606.（SCI，2区）.

  25. Fangyuan Lei, Xun Liu, Qingyun Dai, Huimin Zhao, Ling Wang and Rongfu Zhou, “A Multi-view Images Classification Based on Shallow Convolutional Neural Network”. BICS 2019.DIO: 10.1007/978-3-030-39431-8_3. (EI).

  26. LEI FangYuan, LIU Xun, JianJian JIANG, DAI QinYun. A Multi-view Images Classification Based on Deep Graph Convolution. 2019 6th International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE), P75-79.

  27. Fangyuan Lei, Xun Liu, Jianjian Jiang, Qingyun Dai, Hongyu Liu and Mengying Hu, “Shallow Convolutional Neural Network for Image Recognition”. IJCEE 2019 Vol.11(4): 192-197. (EI源). DIO:10.17706/IJCEE.2019.11.4.192-197

  28. Fangyuan Lei, Qingyun Dai, Bingo W.K. Ling and Jing Su, “Multi-View Image Set Classification Based on Deep Grassmann Manifolds and Extreme Learning Machine”. The 48th International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE48)，Auckland, New Zealand. 2-5 December, 2018.

  29. Fangyuan Lei, QingYun Dai, Jun Cai, HuiMin Zhao, Xun Liu,and Yan Liu, "A Proactive Caching Strategy Based on Deep Learning in EPC of 5G". International Conference on Brain Inspired Cognitive Systems. Springer, Cham, 2018. EI.


 

（三）知识产权：

  1. 一种基于超图混合密度网络的节点分类方法及系统，发明专利，申请号：202210819478.1.

  2. 一种基于多阶超图卷积网络的图节点分类方法及系统，发明专利，申请号：202210819479.6.

  3. 数字藏品平台系统，发明专利，授权号：ZL202210658280.X.

  4. 基于深度哈希的数字藏品检索方法及系统，发明专利，申请号：202210663975.7.

  5. 一种基于高阶时序超图卷积网络的动态图网络链接预测方法。发明专利，申请号：202210386440.X.

  6. 一种基于结构信息的自监督图表示学习运行方法. 发明专利, 授权号：ZL202111130381.1.

  7. 一种基于聚合相似度的深度哈希的不平衡商标检索方法. 发明专利，申请号：202111487296.0.

  8. 一种基于缺失数据的分类模型生成方法，PCT国际申请,申请号：PCT/CN2021/116439

  9. 一种基于缺失数据的分类模型生成方法，发明专利，申请号：202110929118.2。

  10. 一种基于网络爬虫的药品信息库构建方法，发明专利，授权号：ZL201611187648.X。

  11. 一种混合高低阶图卷积传播系统，发明专利，申请号：201910705353.4。

  12. 云图链版权管理平台V1.0. 软件著作权，登记号：2022SR0838786. 日期2022.06.24

  13. 基于视频的实时疲劳检测软件[简称：实时疲劳检测软件]V1.0，软件著作权，登记号：2022SR0838786.日期2022.03.20

     

（四）奖 励：

  1. 成果“外观专利图像检索方法与应用”获得2015年广州市科学技术进步奖一等奖（排名第6）。

  2. 成果“面向全场景差异化服务的5G核心网关键技术及应用”获得2022年广东省科技进步一等奖（排名第2）。

  3. Hypergraph Convolutional Network with Hybrid Higher-order Neighbors. PRCV 2021.最佳论文提名奖.    

  

联系方式（邮箱）：68508793@qq.com

办公地点：广东技术师范大学东校区工业中心101办公室

 

 

 

 

 

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