学历/学位

研究生/博士

职    称

教授

研究方向

机器学习、智能系统、模式识别、图像处理

联系电话

13637975938

E-mail

cqustlzj@sina.cn

基本情况（含教学科研经历）:

李作进，男，控制理论与控制工程博士学位，教授职称，清华大学访问学者，新西兰联合理工学院计算机系博士后，现任重庆科技学院科研处副处长，主要从事人工智能领域的机器学习、智能系统、模式识别、图像处理、新型传感数据处理及其应用等方向的理论研究与技术研发。为本科生讲授《单片机原理及应用》、《信号与系统》、《数字信号处理》、《电路原理》、《数字图像处理》、《误差理论与数据处理》等专业课程；为研究生讲授《油气在线分析理论与方法》、《油气生产过程在线分析系统》等课程。

主要教学科研成果：

主持重庆市研究生教育教学改革项目1项、重庆市研究生教育优质课程建设项目1项、教育部产学合作协同育人项目2项、重庆市教学研究改革重点项目1项，出版专业教材2部，发表教研教改论文7篇，获重庆市教学成果奖1项，先后指导学生获各类竞赛10余次；主持或参与科研课题20余项，发表SCI/EI检索科研论文20余篇，出版学术专著1部，获授权发明专利5项，获省部级科技二等奖1项、三等奖2项（均排第一），兼任多本国际期刊编委或审稿人。

目前主持的科研课题：

1.国家自然科学基金面上项目：“模糊循环神经网络和驾驶人疲劳特征空间机理研究”，2019.01-2022.12。（项目负责人）

2.重庆市基础与前沿计划项目：“驾驶人疲劳特征深度学习与疲劳状态鲁棒性辨识方法研究”，2018.08-2021.07。（项目负责人）

3.重庆市巴渝海外引智计划资助项目，2018.01-2020.12。(项目负责人)

4.重庆科技学院第二批学术骨干资助项目，2017.07-2022.06。（项目负责人）

5.重庆市人工智能技术创新重大主题专项（重点研发项目）：“面向特种化学品柔性开发与生产的智能系统关键技术研究与应用示范”，2018.01-2019.12。 (校企联合项目)

6.重庆市技术创新与应用示范（产业类重点研发项目）：“面向纺纱智能工厂的流程型智能制造技术研发与应用示范”，2018.01-2019.12。 (校企联合项目)

（研究生招生方向：油气在线分析与控制工程、智慧安全，联系方式：cqustlzj@sina.cn。）