电子邮箱:

yingbi[at]zzu.edu.cn（请将[at]替换成@）

办公室:

郑州大学电气工程学院3307

研究方向:

进化计算、机器学习、计算机视觉、遗传规划

教育背景

2017/03-2020/06，新西兰惠灵顿维多利亚大学，博士

2013/09-2016/06，深圳大学，硕士

2009/09-2013/06，武汉轻工大学，学士

工作经历

Ø  2022/10-至今，郑州大学，电气与信息工程学院，学科特聘教授

Ø  2020/06-2022/10，新西兰惠灵顿维多利亚大学，工程与计算机科学学院，博士后

Ø  2021/03-2022/03，新西兰惠灵顿维多利亚大学，工程与计算机科学学院，项目管理员

学术兼职

Ø  IEEE   Transactions on Evolutionary Computation（中科院一区Top）期刊编委

Ø  IEEE   Transactions on Artificial Intelligence期刊编委

Ø  Applied Soft   Computing（中科院一区）期刊编委

Ø  Computers and   Electrical Engineering期刊编委

Ø  Intelligent   Marine Technology and Systems (IMTS) 期刊编委

Ø  复杂系统建模与仿真（英文）期刊青年编委

Ø  IEEE CIS计算智能女性委员会主席

Ø  IEEE会员、IEEE CIS 会员、ACM/SigEVO 会员、CCF会员、CAAI会员

Ø  IEEE 计算智能学会（CIS）进化计算机视觉与图像分析工作组副主席

Ø  2024年进化计算国际学术会议（IEEE CEC）研讨会主席

Ø  2023、2024年遗传与进化计算国际会议（GECCO）学生事务主席

Ø  2024年遗传与进化计算国际会议（GECCO）学生研讨会主席

Ø  常年在智能计算、数据挖掘、进化计算领域会议比如IEEE CEC、IEEE SSCI、IEEE ICDM等组织研讨会/分会

Ø  20多个国际期刊的特约审稿人，包括IEEE   TEVC、ECJ、IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE CIM、IEEE TSMC、IEEE TAI、IEEE TETCI、Science China   Information Sciences等

Ø  20多个国际学术会议的程序委员会委员或者审稿人，包括IJCAI、ICML、GECCO、IEEE CEC、IEEE SSCI、IVCNZ、 AJCAI、EMO、PRICAI等

奖励与荣誉

Ø  2024年，河南省高层次人才C类

Ø  2024年，IEEE 计算智能学会优秀博士论文奖（全球唯一）

Ø  2023年，第二届全国博士后创新创业大赛金奖

Ø  2022年，国家高层次青年人才（海外）

Ø  2020年，惠灵顿维多利亚大学 PGSA 研究卓越奖（每个学部仅1人）

Ø  2019年，ACM 遗传与进化计算会议（GECCO）学生会议旅行奖金

Ø  2018年，IEEE 计算智能学会（IEEE CIS）学生会议旅行奖金

Ø  2016年，广东省优秀学生（研究生阶段）

Ø  2015年，硕士研究生国家奖学金

Ø  2014年，硕士研究生国家奖学金

科研项目

Ø  （主持）国家自然科学基金面上项目，2024-2027

Ø  （主持）中国博士后基金面上项目，2023-2025

Ø  （主持）郑州大学科研启动经费，2023-2025

代表文章

以第一作者出版英文学术专著 1 部，为全球首部关于遗传规划算法在图像分类应用上的专著。国内外重要期刊及学术会议上发表SCI/EI收录论文 60余篇，包括第一或通讯作者发表IEEE系列期刊论文17篇。专著及相关代表性论文如下（下划线—表示指导的学生）：

[1] Ying Bi(毕莹),   Bing Xue, and Mengjie Zhang. Genetic Programming for Image Classification: An   Automated Approach to Feature Learning. XXIV, 258pp, Springer, 2021. (全球首部关于遗传规划算法在图像分类应用上的专著)

[2] Ying Bi(毕莹),   Jing Liang, Bing Xue, Mengjie Zhang. A Genetic Programming Approach with   Building Block Evolving and Reusing to Image Classification. IEEE   Transactions on Evolutionary Computation, early access, DOI:   10.1109/TEVC.2023.3284712, 2023. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[3] Ying Bi(毕莹),   Bing Xue, Pablo Mesejo, Stefano Cagnoni, Mengjie Zhang. A Survey on   Evolutionary Computation for Computer Vision and Image Analysis: Past,   Present, and Future Trends. IEEE Transactions on Evolutionary Computation,   vol. 27, no. 1, pp. 5-25, 2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[4] Ying Bi(毕莹),   Bing Xue, and Mengjie Zhang. Genetic Programming-Based Evolutionary Deep   Learning for Data-Efficient Image Classification. IEEE Transactions on   Evolutionary Computation. early access, DOI: 10.1109/TEVC.2022.3214503,   2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[5] Ying Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. Multitask Feature Learning as Multiobjective   Optimisation: A New Genetic Programming Approach to Image Classification. IEEE   Transactions on Cybernetics. DOI: 10.1109/TCYB.2022.3174519. (计算机领域顶级期刊，影响因子=19.118，中科院一区Top)

[6] Ying Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. Instance Selection Based Surrogate-Assisted Genetic   Programming for Feature Learning in Image Classification. IEEE   Transactions on Cybernetics. vol. 53, no. 2, pp. 1118-1132, 2023. (计算机领域顶级期刊，影响因子=19.118，中科院一区Top)

[7] Ying Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. Learning and Sharing: A Multi-Task Genetic   Programming Approach to Image Feature Learning. IEEE Transactions on   Evolutionary Computation. vol. 26, no. 2, pp.218-232, 2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[8] Ying Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. Dual-Tree Genetic Programming for Few-Shot Image   Classification. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. vol.26,   no.3, pp. 555-569, 2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[9] Ying Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. A Divide-and-Conquer Genetic Programming Algorithm   with Ensembles for Image Classification. IEEE Transactions on Evolutionary   Computation. vol. 25, no. 6, pp.1148-1162, 2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[10]               Ying   Bi(毕莹),BingXue,andMengjieZhang.GeneticProgramming-BasedDiscriminativeFeatureLearning   for Low-Quality Image Classification. IEEE Transactions on Cybernetics.   vol. 52, no. 8, pp. 8272 - 8285, 2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=19.118，中科院一区Top)

[11]               Ying   Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. Genetic Programming with Image-Related Operators and   A Flexible Program Structure for Feature Learning in Image Classification. IEEE   Transactions on Evolutionary Computation. 15pp, 2020. DOI: 10.1109/TEVC.2020.3002229.   (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top)

[12]               Ying   Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. Genetic Programming with A New Representation to   Automatically Learn Features and Evolve Ensembles for Image Classification. IEEE   Transactions on Cybernetics, vol. 51, no. 5, pp. 1769 - 1783, 2020. DOI:   10.1109/TCYB.2020.2964566. (计算机领域顶级期刊，影响因子=19.118，中科院一区Top)

[13]               Ying   Bi(毕莹), Bing   Xue, and Mengjie Zhang. An Effective Feature Learning Approach Using Genetic   Programming with Image Descriptors for Image Classification. IEEE   Computational Intelligence Magazine, vol. 15, no. 2, pp. 65-77, 2020. (SCI,   影响因子=11.356，中科院一区)

[14]               Qinglan   Fan,   Ying Bi(毕莹)*, Bing   Xue, Mengjie Zhang. Genetic Programming for Image Classification: A New   Program Representation with Flexible Feature Reuse. IEEE Transactions on   Evolutionary Computation. DOI: 10.1109/TEVC .2022.3169490. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区Top) (通讯作者)

[15]               Qinglan   Fan,   Ying Bi(毕莹)*, Bing   Xue, and Mengjie Zhang. A Global and Local Surrogate-Assisted Genetic   Programming Approach to Image Classification. IEEE Transactions on   Evolutionary Computation. DOI: 10.1109/TEVC.2022.3214607, 2022. (计算机领域顶级期刊，影响因子=16.497，中科院一区) (通讯作者)

[16]               Bo   Peng,   Shuting Wan, Ying Bi(毕莹)*, Bing Xue, and   Mengjie Zhang. Automatic Feature Extraction and Construction Using Genetic   Programming for Rotating Machinery Fault Diagnosis. IEEE Transactions on   Cybernetics. 14pp, 2020. DOI: 10.1109/TCYB.2020.3032945. (计算机领域顶级期刊，影响因子=19.118，中科院一区Top) (通讯作者)

[17]               Bo   Peng,   Ying Bi(毕莹)*,   Bing Xue, Mengjie Zhang, and Shuting Wan. Multi-View Feature Construction   Using Genetic Programming for Rolling Bearing Fault Diagnosis. IEEE   Computational Intelligence Magazine, vol. 16, no. 3, pp. 79-94, 2021(SCI, 影响因子=11.356，中科院一区) (通讯作者)

[18]               Ying   Bi(毕莹), Bing   Xue, Mengjie Zhang. Using A Small Number of Training Instances in Genetic   Programming for Face Image Classification. Information Sciences, vol.   593, pp. 488-504, 2022. (信息系统领域顶级期刊, 影响因子=6.795，中科院一区Top)

[19]               Ying   Bi(毕莹), Bing   Xue, Mengjie Zhang. Multi-Objective Genetic Programming for Feature Learning   in Face Recognition. Applied Soft Computing. 15 April 2020. DOI:   https:doi.org10.1016j.asoc.2021.107152. (SCI JCR Q1, 影响因子=8.263)

[20]               Qinglan   Fan,   Ying Bi(毕莹)*, Bing   Xue, Mengjie Zhang. Genetic Programming for Feature Extraction and   Construction in Image Classification. Applied Soft Computing. May   2021. (SCI JCR Q1, 影响因子=8.263   ) (通讯作者)

更多论文请见个人主页：https://yingbi92.github.io/homepage/

其他信息

本人研究方向主要集中在人工智能、机器学习、计算机视觉、进化计算，包括但不限于以下:

Ø 进化计算机视觉和图像处理，包括进化图像分析、图像分类、图像分割、边缘检测、目标检测等  

Ø 进化计算与优化，包括遗传编程、粒子群优化算法、基于代理模型的进化算法、进化多目标优化等  

Ø 进化机器学习，包括监督学习、分类、回归、集成学习、迁移学习、小样本学习、进化深度学习  

Ø 特征工程与学习，包括特征提取、特征选择、特征构建、特征学习

Ø 进化计算方法实际应用，包括故障诊断、遥感图像分析、海洋水产数据分析、人脸识别、表情分类、   生产调度、资源调度、供应链管理等

因项目需要，我们课题组常年招生访问学生、硕士或博士学生，欢迎感兴趣的同学联系 （yingbi@zzu.edu.cn）。加入我们课题组的优势包括：

·          我们具有丰富的学生指导经验和完善的学生培养体系。将对每一名学生进行基本的学术技能和理论知识的训练，悉心培养独立阅读和总结文献、挖掘所研方向的问题、实验设计、论文撰写及投稿、会议展示及报告等各方面的能力，并与学生保持良好的沟通和积极的意见反馈；

·          我们具有很好的国际化视野，与国际上本领域内的专家学者们保持着较好的合作交流，特别是与新西兰惠灵顿维多利亚大学Mengjie   Zhang和Bing   Xue教授保持着长期的合作关系，可根据需要帮助学生赴国外或境外单位进行学术交流、访问学习或攻读学位，进一步提高国际化视野和背景。

【提示】希望选择我的学生具有以下基本素养：1）有很强的上进心和科研热情；2）至少熟悉一门编程语言；3）具有扎实的英语和数学基础。对有志于攻读硕士或博士学位的同学，请尽早与我联系，并在电子邮件中详细说明你的各方面情况，包括你选择读研（读博）的原因，以及你的目标及未来打算等。