谢小峰：1988年生，海南临高人，博士，副教授，博士生导师，电气工程系副主任，中国人工智能学会青年工作委员会第三届委员、海南省人工智能学会理事、2022ACAIT会议Session Chair，曾获海南省科技进步二等奖，海南省教学成果奖二等奖，海南大学教学成果奖一、二等奖，机电工程学院2022年青年教师教学大赛一等奖、海南省电机工程学会优秀科技工作者等荣誉。

主要研究领域为模式识别与机器学习理论及工程应用，涉及应用领域包括大数据处理、生物医学工程以及智能检测等。目前已以第一作者身份在Pattern Recognition(IF=4.95)、IEEE Transaction NSRE(IF=3.41)，AppliedIntelligence等人工智能领域内国际权威杂志上发表论文10余篇，Google Scholar上的引用次数为130余次，并在相关国际学术会议上发表10余篇会议论文，申请/授权20项国家发明专利，主持国家自然科学基金、海南省重点研发计划、海南省科协青年科技英才创新计划、海南省自然科学基金，横向项目等7项项目，参与国家重点研发2项、省重大1项、省创新团队1项等多项项目。

本人具有较好的算法研究功底，在医学影像、气象数据、脑机接口等领域拥有丰富算法实战经验，与多个企事业单位有深度合作，善于挖掘学生潜力，指导学生在挑战杯、互联网+、研究生数学建模、智能车竞赛、人工智能及机器人竞赛等中获得30余项国家级省部级奖项，欢迎各位同学加入本人团队共同成长。

邮箱:xfxie@hainanu.edu.cn

教育经历：

1. 2011/09-2018/09，华南理工大学，模式识别与智能系统，硕博连读

2. 2007/09-2011/06，华南理工大学，自动化专业

主持或参与科研项目：

1.国家自然科学基金青年基金，基于黎曼图神经网络的轻度认知功能障碍诊断方法及编解码机制研究，2023-2025，在研，主持

2.国家重点研发项目，老年心肺功能减退及相关疾病多维预警、综合诊疗与干预策略研究，2023-2025，在研，参与（获拨经费68万）

3.海南省重点研发计划，基于经颅磁刺激同步脑电技术的阿尔茨海默病早期诊断技术及系统研究，2022-2024年，在研，主持

4.海南省科协青年科技英才创新计划，面向阿尔茨海默症早期诊断的脑机接口技术，2020-2024年，在研，主持

5.海南省自然科学基金（高层次人才项目），黎曼机器学习框架下的早期阿尔茨海默病脑机接口诊断系统研究，2020/01-2022/12，在研，结题

6.海南省气象局南海气象防灾减灾重点实验室开放基金，基于多模式数据融合的随机森林预报模型研究及其在灾害性天气预报中的业务化应用，2020/01-2022/01，在研，主持

7.横向课题，基于随机森林的多模式融合气象预报模型研究， 2020/01-2021/12，结题，主持

8.海南大学教改课题，基于横纵共享-深度创新的大学生实践教育模式研究，2022-2023，在研，主持

代表性研究成果情况

1. Xie, X.,Yu, Z. L.*, Lu, H., Gu, Z., & Li, Y.Motor imagery classification based on bilinear sub-manifold learning of symmetric positive-definite matrices[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2016, 25(6): 504-516.

2. Xie, X., Yu, Z. L.*, Gu, Z., Zhang, J., Cen, L., & Li, Y. Bilinear regularized locality preserving learning on Riemannian graph for motor imagery BCI[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2018, 26(3): 698-708.

3. Xie, X., Yu, Z. L.*, Gu, Z., & Li, Y. Classification of symmetric positive definite matrices based on bilinear isometric Riemannian embedding[J].Pattern Recognition, 2019, 87: 94-105.

4. Xie,X., Zou, X, Yu,T., Tang, R., Hou, Y., Li, Y., Qi, F.*Multiple Graph Fusion based on Riemannian Geometry for Motor Imagery Classification[J].Applied Intelligence, 2021, doi:10.1007/s10489-021-02 975-2

5. Tang, R., Li, Z.,Xie, X*.Motor Imagery EEG Signal Classification using Upper Triangle Filter Bank Auto-Encode Method[J].Biomedical Signal Processing and Control,2021,68(102608)

6. Xie, X., Liu, S.*, Pan, X., & Wang, L. Numerical Analysis of Parkinson’s Disease in a Basal Ganglia Network Model[M].Advances in Cognitive Neurodynamics (III). Springer, Dordrecht, 2013: 833-841.

7. Xie, X.,Hou,Y.,Tang,R., Wang,Y., et al. Decoding of motor intention from brain EEG signal via local spatial sparse pattern. Asian Conference on Artificial Intelligence Technology, 2022 , Accept

8. Li, S.,Xie, X., Gu, Z.*, Yu, Z. L., & Li, Y. Motor Imagery Classification based on Local Isometric Embedding of Riemannian Manifold[C].2019 14th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). IEEE, 2019: 2368-2372.