博士生导师
姓名：许少华 性别：男 学历：博士研究生
职称：教授/博导 办公室：J13-201 隶属部门：智能科学与技术系
联系方式：xush62@163.com
个人简介：
许少华，山东科技大学教授，博士生导师。主要从事人工智能、大数据分析与处理、深度学习等领域的研究和科研工作。1983年9月毕业于东北石油大学数学本科专业，获理学学士学位；1986年6月毕业于哈尔滨工业大学应用数学专业，获理学硕士学位；2004年6月毕业于北京航空航天大学计算机软件与理论专业，获工学博士学位；2004年7月2006年6月北京大学信息与通信工程专业从事博士后研究工作。先后主持和主要参与了“面向移动通信海量数据挖掘的过程神经元网络算法研究”、“防震减灾关键信息技术和理论研究”、“高速无线网测井数据传输技术”等国家自然科学基金、973重大科技项目等8项国家级科研课题，以及23项省部级项目，获省部级科技进步奖3项。在《计算机学报》、《软件学报》等国家A级学报以第一作者和通信作者发表论文8篇，在国际学术期刊发表SCI/EI论文20余篇，其他重要核心期刊论文80余篇。在科学出版社、施普林格（Springer）出版公司等出版著作5部。
详细信息:
1、近3年主持和主要参与的国家重大科技项目
[1] 面向云架构的海洋数值预报性能特性评估技术研究. 国家重点研发计划课题（编号：2018YFC1406203），起止时间：2018.8—2021.12，主持
[2] 矿山物联网云交互技术与服务平台. 国家重点研发计划课题（编号：2017YFC0804406），起止时间：2017.7—2020.6，主要参与
[3] 基于农业大数据的种植结构优化与生产管理决策技术研究. 国家自然科学基金重大研究计划项目（编号：91746104），起止时间：2018.1—2020.12，主要参与
2、近5年以第一或通信作者发表的SCI论文
[1] A Probabilistic Process Neural Network and Its Application in ECG Classification[J]. IEEE Access, 2019.04
[2] A fuzzy process neural network model and its application in process Signal Classification[J]. Neurocomputing, 2019.02
[3] A radial basis probabilistic process neural network model and corresponding classification algorithm [J]. Applied Intelligence, 2019.01
[4] Automatic sedimentary microfacies identification from logging curves based on deep process neural network [J]. 2018.02
[5] A Sparse Auto Encoder Deep Process Neural Network Model and its Application [J]. Computational Intelligence Systems, 2017.10
[6] Time series forecasting based on cloud process neural network [J]. Computational Intelligence Systems, 2015.10
[7] Secure Direct Communication with Greenberger-Horne-Zeilinger State in Driven Cavity QEDG [J]. International Journal of Theoretical Physics, 2013.12
[8] Quantum Entanglement in a Structured Reservoir [J]. International Journal of Theoretical Physics, 2013.10
