个人信息
Personal Information
联系方式
Contact Information
个人简介
Personal Profile
1973.9，副教授、博/硕士生导师
德国克虏伯基金学者：获德国克虏伯基金资助，在德国从事雷达波形设计与雷达信号处理方面的研究工作。
美国哥伦比亚访问学者：获国家留学基金委资助，在美国哥伦比亚大学从事深度对抗学习、深度神经网络等方面研究。
2006.7武汉大学无线电物理专业博士毕业后入职同济大学，依托信息与通信工程系主要从事智能信号与信息处理研究。在自适应选频、跳频波形设计和神经网络等方面有多年的研究积累，在Radio Science、International Journal of Microwave and Wireless Technologies、ACTA PHYSIC A等国际期刊和电波科学学报、武汉大学学报等国内学报级期刊上以第一作者发表学术论文40余篇，被SCI、EI检索论文达20余篇。
研究方向
人工智能、深度神经网络、对抗学习、大数据、系统设计
（1）大数据：网络数据抓取、分布式存储、时空GIS显示，技术包括：Python、Matlab、 C#、C++、SQL、NoSQL、MongoDB、Hadoop、ArcGIS等软件方面。研究内容包括：统计分析、深度神经网络、人工智能。
（2）民用雷达，涉及系统设计和集成，数据处理，主要技术包括：天线设计、射频电路、ARM、DSP、FPGA、USB接口等硬件方面。
研究内容包括：电磁波传播、透射、散射，小波分解、时频分析、信号检测估计等。
上传附件
支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg上传附件
支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg上传附件
支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg项目类型：国家自然科学基金委国家重大科研仪器研制项目（雷达部分负责人）
项目名称：多波动式岩体-结构复合体内信息高精度采集系统
编号：4182707
金额：803.7 万元
起止年月：2019.1-2023.12
机器学习和深度学习相关的已公开出版的著作章节如下：
Gui R Z , Chen T , Wu Z . Spatial Visualization and Analysis of the Development of High-Paid Enterprises in the Yangtze River Delta[M]. 2020.
第一作者发表40余篇高水平学术论文。其中：
[1] Gui R., Chen T., Nie H.. The Impact of Emotional Music on Active ROI in Patients with Depression Based on Deep Learning: A Task-State fMRI Study[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2019, 2019(6):1-14.
[2] Gui R., Chen T., NIE H. In-depth analysis of railway and company evolution of Yangtze river delta with deep learning [J]. Complexity, 2020, 2020, 1-26.
[3] Gui R., Chen T., Nie H.. Classification of Task-State fMRI Data Based on Circle-EMD and Machine Learning[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2020, 2020(3):1-10.
[4] R. Gui, J. Li, X. Ji, H. Zhu, W. Wu. Research on a Deep Hopfield Neural Network for Class Prediction of Breast Cancer Gene Data[C], 2021 Photonics & Electromagnetics Research Symposium (PIERS), 2021:2486-2491.
[5] R. Gui, H. Zheng, X. Ji, T. Chen, C. Pang and C. Liu, Sustainable Development of Urban Agglomeration Industrial Layout Based on Big Data and Deep Learning[C]. 2021 Photonics & Electromagnetics Research Symposium (PIERS), 2021: 2492-2498.
[6] R. Gui, X. Ji, et al. Categorical Difference and Related Brain Regions of the Attentional Blink Effect[C].PIERS 2021,2021:348-353.
[7] R. Gui, T. Tang et al., Electromagnetic Inverse Scattering Based on Deep Learning[C]. 2021 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI Radio Science Meeting (APS/URSI), 2021: 1503-1504.
[8]Renzhuo Gui; , Utilizing Higher Moments to Detect Time-Varying Target in Radar Echo With Non-stationary Background , International Journal of Microwave and Wireless Technologies v 8, n 2, p 215-219, March 1, 2016.
[9]Gui, R.Z.; , Adaptively selecting working frequency to reduce disturbances in high frequency radar, Acta Physica Polonica A ,vol. 119, no. 4, pp. 473-478 April 2011.
[10]桂任舟.利用二维恒虚警进行非均匀噪声背景下的目标检测[J].武汉大学学报：信息科学版,2012,37(3):354-357.
[11]Renzhuo Gui; Zijie Yang; , Application of Hopfield neural network for extracting Doppler spectrum from ocean echo, Radio Science ,vol. 41, no. 4, pp. RS4S90-1-6 July-Aug. 2006.
[12]GUI Renzhou, “Application of adaptive beamformer based on weight iterative algorithm to suppress interferences ”,2008,30(4):597-600.
文件上传中...
同济大学
