胡军国

一、基本信息

学科/专业：计算机科学与技术

职称：教授

职务：副院长

导师类别：博导、硕导

邮箱：hawkhjg@163.com

二、学习工作经历

2001.07-至今 新葡的京集团8814计算机科学与技术学科任教

其中，

2015.04-2015.10The University of Oklahoma访问学者

2017.10-2018.09 科技部挂职

三、研究领域

主要研究领域为人工智能与大数据、嵌入式物联网、生态环境大数据、农业机器人等。主持国家自然科学基金项目4项、浙江省重点项目2项及其它项目十余项，经费达500万，以第一作者或通讯作者发表论文30余篇，其中SCI论文10余篇、EI/一级5篇，获发明专利5项，获省委常委指示1项。

五、科研课题（限12项）

[1]主持“基于土壤气体传输机制的土壤呼吸气室法测量误差校准研究”，国家基金面上项目，50万，项目编号：32371668 , 2024

[2]主持“密闭气室对土壤呼吸的低估效应及其校准方法研究”，国家基金面上项目，70万，项目编号：31971493，2020

[3]主持“森林生态系统土壤呼吸监测与评价方法研究”，国家基金面上项目，85.6万，项目编号：31570629，2016

[4]主持“基于开放型多气室融合的土壤碳通量监测系统研究”，浙江省公益技术研究工业项目，45万，2016

[5]主持“基于多模态感知数据耦合的森林碳汇计量模型研究”，国家自然科学基金项目，25万，2014

[6]主持“临安区数字乡村建设”，临安区，150万，2024

[7]主持“农田、草地、湿地碳汇碳储量监测与核算”，临安区，120万，2022

[8]主持“临安区碳积分交易系统”，临安区，40万，2022

[9]主持“智慧社区大数据与软件开发”，临安区，20万，2021

[10]主持“政府减负增效大数据与软件开发”，临安区，20万，2022

[11]主持“基于无线传感器网络的CO2空间分布与可视化研究及其应用示范”，浙江省公益性项目，20万，2013

[12]主持“嵌入式系统竞赛”，新葡的京集团8814，20万，2021

六、代表性论文和著作（限12项，第一作者或通讯作者）

[1]Development and Optimization of a Chamber System Applied to Maize Net Ecosystem Carbon Exchange Measurements, Agronomy, 2023, 14(68). SCIE.

[2]Effect of near-surface winds on the measurement of forest soil CO2 fluxes using closed air chambers, Frontiers in Ecology and Evolution, 2023,11(1163704). SCIE.

[3]Effect of Soil Volumetric Water Content on the CO2 Diffusion Coefficient, Sustainability, 2023, 15(12637). SCIE,SSCI.第一标注

[4]Deep Learning in Forest Tree Species Classification Using Sentinel-2 on Google Earth Engine: A Case Study of Qingyuan County, Sustainability, 2023, 15(2741). SCIE, SSCI.

[5]Effect of Barometric Pressure Fluctuations on Gas Transport over Soil Surfaces, Land, 2023, 12(161). SSCI.

[6]Effect of wind turbulence on monitoring soil CO2 flux using the closed gas chamber method, Environmental Research Communications, 2022,4(075015). SCIE.

[7]An Improved EfficientNetV2 Model Based on Visual Attention Mechanism: Application to Identification of Cassava Disease, Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 2022(1569911). EI.

[8]Xuecheng Wu; Houkui Zhou; Huimin Yu; Roland Hu; Guangqun Zhang; Junguo Hu; Tao He; A Method for Medical Microscopic Images’ Sharpness Evaluation Based on NSST and Variance by Combining Time and Frequency Domains, sensors, 2022, 22(7607). SCIE.

[9]Study of a calibration system for soil respiration measurement chambers, Environmental Research Communications, 2022, 4(095006). SCIE.

[10]WOOD SPECIES IDENTIFICATION BASED ON AN ENSEMBLE OF DEEP CONVOLUTION NEURAL NETWORKS, WOOD RESEARCH, 2021, 66(1)：1-14. SCIE.

[11]Rates of soil respiration components in response to inorganic and organic fertilizers in an intensively-managed Moso bamboo forest, Geoderma, 2021, 403(115212). SCIE.

[12]Application of a Multi-Chamber Fusion Algorithm Based on the Fick’s Theorem to Quantify Soil Respiration, IEEE Sensors Journal,2021, 21(3)：3900-3915. SCIE.

[13]A Novel Ensemble Credit Scoring Model Based on ExtremeLearning Machine and Generalized Fuzzy Soft Sets, Mathematical Problems in Engineering, 2020,2020(7504764). SCIE.

[14]基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索研究,传感技术学报, 2020, 33(12)：1742-1751.

[15]一种基于开放气室的土壤呼吸监测装置,浙江农业学报,2023, 35(9)：2181-2191.

[16]基于WSN的天目山森林碳通量估算,环境科学与技术, 2019,42(12)：230-236.第二标注

[17]基于RoBERTa和多层次特征的中文事件抽取方法,电子技术应用, 2023, 49(11)：49-54.第一标注

[18]Long-term trend in vegetation gross primary production, phenology and their relationships inferred from the FLUXNET data[J].Journal of Environmental Management,2019( 246):605–616.

[19]Analyzing Multiple Types of Behaviors from Traffic Videos via Nonparametric Topic Model[J].Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019(64):1-15

[20]Improving Estimations of Spatial Distribution of Soil Respiration Using the Bayesian Maximum Entropy Algorithm and Soil Temperature as Auxiliary Data[J].PLoS ONE, 2016; 11(1)

[21] Effects of BP algorithm-based activation functions on neural network convergence. Journal of Computers, 2018, 29(1).

[22]基于Fick－小波包变换方法对土壤CO2浓度时间序列的去噪处理[J].传感技术学报,2019,32(5):715-722

[23] Using the Improved BP Neural Networks to Study Spatial Distribution of Sunshine Illumination from Sensor Network Data[J].Ecological Modelling ,2013,8:63-68

[24]Target Tracking with NLOS Detection and Mitigation in Wireless Sensor Networks[J].International Journal of Distributed Sensor Networks,2013,11:67-79

七、其它

本人招收计算机科学与技术学硕，电子信息、农业工程与信息技术专硕，林业工程博士，欢迎同学们报考。