个人简介
黄晓辉，男，博士，副教授，硕士生导师，新加坡南洋理工大学访问学者、德国癌症研究中心访问学者。赣鄱俊才支持计划-高校领军人才（青年领军人才）、江西省杰出青年基金获得者。 近年来，作为负责人主持了国家自然科学基金、江西省自然科学基金、江西省社会科学“十二五”规划项目、江西省教育厅项目、重点实验室开放课题等项目。在包括 IEEE T. Neur. Net. Lear.、IEEE T. Geosci. Remot.、IEEE T. Intell. Transp., Information Sciences、Expert Syst. Appl., Knowl-based Syst.等国际权威期刊上发表论文五十余篇，其中SCI 1区和2区期刊二十余篇，授权发明专利8项；同时担任IEEE T. Neur. Net. Lear.、IEEE T. Geosci. Remot.、IEEE T. Intell. Transp.、Knowl-based Syst., Information Sciences，Neurocomputing, 计算机学报等国内外重要期刊审稿人，国家自然科学基金评审专家，并为计算机协会和人工智能协会会员。
研究方向
※ 深度学习、人工智能
※ 智能交通
※ 遥感图象分析
主要学术荣誉
※ 赣鄱俊才支持计划-高校领军人才（青年领军人才）
※ 江西省杰出青年基金获得者
主要科研项目
※ 国家自然科学基金、基于时空信息深度融合学习的共享出行流量预测、2020/01-2023/12、在研、主持。
※ 江西省自然科学基金面上项目、面向大规模分时租赁共享汽车调度的分层强化学习方法研究、2023/07-2025/06、在研、主持
※ 国家自然科学基金、基于张量的异构信息网络演化聚类关键技术研究、2016/01-2019/12、结题、主持
※ 江西省自然科学基金面上项目、面向共享出行调度的深度强化学习策略研究、2021/01-2021/12、结题、主持
※ 江西省自然科学基金杰出青年项目、基于深度时空信息融合学习的兴趣区域出行流量预测方法研究、2019/01-2021/12、结题、主持。
※ 江西省自然科学基金面上项目，校园大数据环境下基于多维信息融合及历史先验的教学评价研究，2018/01-2019/12，结题，主持
奖励情况
※ 2019年度广东省自然科学奖二等奖，排名第七
※ 2020年度华东交通大学教学成果二等奖，排名第四
教学和人才培养情况
※ 主持在研学位与研究生教育教学改革研究项目1项
※ 主持完成江西省教育厅教改课题项目1项
※ 主持完成校级课堂教学改革项目（教学范式改革类）1项
※ 指导的研究生有2人获得江西省研究生创新基金
※ 获得校优秀研究生指导教师
※ 获得校优秀本科生指导教师
※ 主编教材1部，参编教材1部
※ 1人获得校优秀研究毕业论文，多人获得校本科生优秀毕业论文
代表性论文
[1] Yunfei Zhou(学生), Xiaohui Huang*, Xiaofei Yang, Jiangtao Peng, and Yifang Ban, DCTN: Dual-Branch Convolutional Transformer Network With Efficient Interactive Self-Attention for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024 (accepted, SCI 1区，top)
[2] Jiahao Ling(学生), Yuanchun Lan(学生), Xiaohui Huang*, Xiaofei Yang, AMulti-Scale Residual Graph Convolution Network with hierarchical attention for predicting traffic flow in urban mobility, Complex & Intelligent Systems, 2024 (accepted, SCI 2区)
[3] Xiaohui Huang, Jiahao Ling, Xiaofei Yang, Xiong Zhang, and Kaiming Yang， Multi-Agent Mix Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Large-Scale Fleet Management, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(12):14294-14305, 2023 (SCI 1区，top)
[4] Xiaohui Huang, Yuming Ye, Xiaofei Yang, et. al. Multi-view dynamic graph convolution neural network for traffic flow prediction. Expert Systems With Applications, 2023.(SCI 1区 top)
[5] Xiaohui Huang, Yunfei, Zhou, Xiaofei, Yang, et. al. SS-TMNet:Spatial–Spectral Transformer Network with Multi-Scale Convolution for Hyperspectral Image Classification. Remote Sensing, 15(1206), 1–20,2023.(SCI 2区, top)
[6] Xiaohui Huang, Yuming Ye, Weihua Ding, Xiaofei Yang, L. X. Multi-mode dynamic residual graph convolution network for traffic flow prediction. Information Sciences, 609(June), 548–564, 2022. (SCI 1区 top）
[7] 黄晓辉、王成、熊李艳、曾辉，一种集成簇内和簇间距离的加权k-means聚类方法，计算机学报，2019,42(12):2836-2848.（国内权威）
[8] Xiaofei Yang, Xutao Li, Yunming Ye, Raymond Y. K. Lau, Xiaofeng Zhang, and Xiaohui Huang，Road Detection and Centerline Extraction Via Deep Recurrent Convolutional Neural Network U-Net, IEEE Transactions on Geo-science and Remote Sensing. 57 (2019) 7209–7220. (SCI 1区，top)
[9] Yang Xiaofei, Yunming Ye, Xutao Li, Raymond YK Lau, Xiaofeng Zhang, and Xiaohui Huang. Hyperspectral image classification with deep learning models. IEEE Transactions on Geo-science and Remote Sensing 56.9 (2018): 5408-5423. (SCI 1区，top)
[10] Xiaohui Huang, Xiaofei Yang, Junhui Zhao, Liyan Xiong, Yunming Ye, A New Weighting k-Means Type Clustering Framework with an L2-Norm Regularization, Knowledge-Based Systems, 151(2018), pp.165-179（SCI 1区, top）
[11] Xiaohui Huang, Yunming Ye, Liyan Xiong, Raymond Y. K. Lau, Nan Jiang, Shaokai Wang, Time Series k-Means: A New k-Means Type Smooth Subspace Clustering for Time Series Data, Information Sciences, 367-368: 1-13, 2016 （SCI 1区, top）
[12] Xiaohui Huang, Yunming Ye* and Haijun Zhang. Extensions of Kmeans-type Algorithms: A New Clustering Framework by Integrating Intracluster Compactness and Intercluster Separation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 25(8):1433-1446, 2014.(SCI 1区 top)
联系方式
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