| 基本情况 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
姓 名：徐承俊 职 务：无 职 称：副教授 学 历：研究生 学 位：博士 邮 箱：cjxwhu2018@126.com 研究方向：遥感影像解译、语义分割、智能制造、异常检测、物联网、模式识别等 电 话：13870101229 |  |
| 招生资格领域 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
人工智能、大数据技术与工程、软件工程、计算机技术
| 教育背景 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
博士 2018.09-2021.06 武汉大学 软件工程
硕士 2013.09-2015.12 江西师范大学 软件工程
本科 2004.09-2008.06 华东交通大学 软件工程
| 工作经历 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2008.09-2018.08 江西师范大学鹰潭学院
2021.07-至今 江西师范大学软件学院
| 教学工作 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
本科生课程： 机器学习与深度学习、软件工程、C语言程序设计、数据库原理等
研究生课程： 软件工程、机器学习与深度学习等
| 课题项目 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、国家自然科学基金 (地区)项目《融合多源数据异构特征建模的李群空间学习城市用地场景分类研究》， 课题编号：42261068，主持，在研；
2、江西省自然科学基金面上项目《基于李群空间多源数据异构特征的遥感场景分类研究》，课题编号：20242BAB25112，主持，在研；
3、江西省 2017 年“十三五”课题《数据挖掘在计算机等考中的应用》，课题编号：13517YB296，主持，已结题；
4、江西省 2017 年教育厅科技课题《基于大数据下的深度计算模型研究》，课题编号：GJJ171224，主持，已结题；
5、江西省 2017 年省党建课题《党支部在班级中的作用和管理》，课题编号： 17DJQN052， 主持，已结题；
6、江西省 2020 年教育厅科技课题《基于个性化教育资源主动推送服务模型应用研究》，课题编号： GJJ203204 ，主持，在研。
| 论文发表 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、Xu, C., Shu, J., Wang, Z., &Wang, J. (2025). Dynamic convolutional model based on distribution-collaboration strategy for remote sensing scene classification. International Journal of Digital Earth, 18(1), 2517824.
2、Zhang, Z., & Xu, C. (2025). A Lie group-based model for remote scene classification with multi-scale feature fusion and mixed attention mechanisms. International Journal of Remote Sensing, 46(10), 3800-3830.
3、Xu, C., Shu, J., Wang, Z., & Wang, J. (2025). Lie Group Intrinsic Mean Feature Detectors for Real-Time Industrial Surface Defect Detection. Symmetry, 17(4), 612.
4、Xu, C.,Shu, J., Wang, Z., & Wang, J. (2024).A Scene Classification Model Based on Global-Local Features and Attention in Lie Group Space. Remote Sensing, 16(13), 2323.
5、Xu, C., Shu, J., Wang, J., & Wang, Z. (2024). Remote sensing scene classification based on contextual attention mechanism of lie group space. International Journal of Remote Sensing,45(22), 8405-8424.
6、Xu, C., Shu, J., & Zhu, G.(2023). Multi-Feature Dynamic Fusion Cross-Domain Scene Classification Model Based on Lie Group Space. Remote Sensing, 15(19), 4790.
7、Xu, C., Shu J., & Zhu G. (2023). Adversarial Remote Sensing Scene Classification Based on Lie Group Feature Learning. Remote Sensing, 15(4), 914.
8、Xu, C., Shu J., & Zhu G. (2023). Scene Classification Based on Heterogeneous Features of Multi-Source Data. Remote Sensing, 15(2), 325.
9、Xu, C., Zhu, G., & Shu, J. (2022). A Combination of Lie Group Machine Learning and Deep Learning for Remote Sensing Scene Classification Using Multi-Layer Heterogeneous Feature Extraction and Fusion. Remote Sensing, 14(6), 1445.
10、Xu, C., Zhu, G., & Shu, J. (2022). Lie Group spatial attention mechanism model for remote sensing scene classification. International Journal of Remote Sensing, 43(7), 2461-2474.
11、Xu, C., Zhu, G., Ye, J., & Shu, J. (2022). Educational Data Mining: Dropout Prediction in XuetangX MOOCs. Neural Processing Letters, 54(4), 2885-2900.
12、Xu, C., Zhu, G., & Shu, J. (2022). A Lightweight and Robust Lie Group-Convolutional Neural Networks Joint Representation for Remote Sensing Scene Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 1- 15.
13、Xu, C., & Zhu, G. (2021). Intelligent manufacturing lie group machine learning: Real-time and efficient inspection system based on fog computing. Journal of Intelligent Manufacturing, 32( 1), 237-249.
14、徐承俊, & 朱国宾. (2021). 一种适应大数据处理要求的深层学习模型. 计算机应用与软件, 38, 1.
15、Xu, C., Zhu, G., & Shu, J. (2021). A Lightweight Intrinsic Mean for Remote Sensing Classification with Lie Group Kernel Function. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 18( 10), 1741- 1745.
16、Xu, C., Zhu, G., & Shu, J. (2021). Robust Joint Representation of Intrinsic Mean and Kernel Function of Lie Group for Remote Sensing Scene Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 18(5), 796-800.
17、Xu, C., & Zhu, G. (2020). Semi-supervised learning algorithm based on linear lie group for imbalanced multi-class classification. Neural Processing Letters, 52( 1), 869-889.
18、Xu, C., Zhu, G., & Yang, K. (2020). Scene Classification Based on the Intrinsic Mean of Lie Group. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 3, 75-82.
19、徐承俊, & 朱国宾. (2020). 数据挖掘在全国计算机等级考试 (NCRE) 成绩分析中的研究及应用. 计算机应用与软件, 37, 8.
| 专利/软著 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
国家发明专利：
1、徐承俊，朱国宾，舒静倩.一种基于分层结构的遥感场景分类方法，授权时间：2022年2月1日，专利号：ZL202010002522.0.
2、徐承俊，朱国宾.一种基于改进的Euclid距离KNN分类方法和系统，授权时间：2022年5月13日，专利号：ZL201911215801.9.
3、徐承俊，朱国宾.一种图像数据加权分类方法和系统，授权时间：2022年6月3日，专利号：ZL201911214509.5.
4、徐承俊，舒静倩，郭静轩.一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及电子设备，授权时间：2024年1月26日，专利号：ZL202311429760.X.
5、徐承俊，舒静倩，汪政罕，汪嘉麟.一种遥感场景分类方法、系统、存储介质及设备，授权时间：2025年3月11日，专利号：ZL202411304587.5.
6、徐承俊，汪嘉麟，舒静倩，汪政罕，黄研欣，姜超越，邓轶浩，刘世仁.基于视觉标记的聚类与丢弃的遥感场景分类方法与装置，授权时间：2025年4月28日，专利号：ZL202510542050.0.
7、徐承俊，汪政罕，舒静倩，汪嘉麟，黄研欣，姜超越，邓轶浩，刘世仁.结合人类感知与李群特征的遥感场景分类方法及系统，授权时间：2025年5月22日，专利号：ZL202510662473.6.
软著：
1、求解方程的根 (解) 软件；
2、扫雷游戏软件；
3、阵列辅助服务软件；
4、图像中文字二值化处理等操作软件；
5、读取图片文字服务软件；
6、基于李群机器学习内均值的算法分类平台；
7、电脑定时服务软件；
8、矩阵计算器应用软件；
9、五子棋游戏软件；
10、YouTube 视频下载软件；
11、偏微分方程辅助求解软件。
| 荣誉奖励 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、2020 学年武汉大学抗击新冠肺炎疫情先进个人；
2、2021 年度江西师范大学软件学院创新奖。