【个人简介】
韩娜，女，讲师，所属专业为控制科学与工程，2020年毕业于广东工业大学，以“优秀博士”进入广东技术师范大学，校聘副教授。
【教育背景】
2017-2020：广东工业大学， “计算机应用工程”专业，工学博士学位
2008-2011：广东工业大学， “计算机软件与理论”专业，工学硕士学位.
2004-2008：哈尔滨工业大学， “计算机科学与技术”专业，工学学士学位.
【工作经历】
2011年-2016年 广东亿迅科技有限公司，系统工程师
2020-至今：广东技术师范大学计算机科学学院，担任专职教师，从事教学科研工作。
【学科领域】
主要从事人工智能、机器学习、模式识别，图像处理等领域的模型构建、算法设计和分析研究。
【主讲课程】
《数据库系统原理》、《机器学习导论》
【项目课题】
1.自适应稀疏鉴别分析和分类器学习理论与方法研究，国家自然科学青年基金，项目经费24万，2021.01-2023.12，主持.
2.迁移学习中若干问题与方法研究，校人才引进资助项目，项目经费35万，2021.1-2024.12,主持
3.基于领域交叉匹配和分布适应的主动迁移学习理论与方法研究，广东省自然科学基金-面上项目，项目经费10万，2022.01-2024.12 ，主持
【主要成果】
[1] Na Han, Jigang Wu,Yingyi Liang, Xiaozhao Fang, Wai Keung Wong, Shaohua Teng, Low-rank and sparse embedding for dimensionality reduction, Neural Networks，vol.108, pp. 202-216, 2018.
[2] Na Han, Jigang Wu, Xiaozhao Fang, Wai Keung Wong, Yong Xu, Jian Yang, Xuelong Li, Double Relaxed Regression for Image Classification, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 30, no. (2), pp. 307-319, 2020.
[3] Na Han, JigangWu, Xiaozhao Fang, Shanhua Zhan, Latent Elastic-Net Transfer Learning， IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, no.1, pp. 2820-2833, 2020.
[4] Na Han, Jigang Wu, Xiaozhao Fang, Jie Wen, Shanhua Zhan and Xuelong Li. Transferable Linear Discriminant Analysis. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, DOI：10.1109/TNNLS.2020.2966746，2019.
[5] Xiaozhao Fang, Na Han, Jigang Wu, Yong Xu, Jian Yang, Wai Keung Wong, Xuelong Li., Approximate Low-Rank Projection Learning for Feature Extraction. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(11): 5228-5241 (2018)
[6] Na Han, Jigang Wu, Xiaozhao Fang, Guoxu Zhou, Yong Xu, Shaohua Teng. Projective Double Reconstructions Based Dictionary Learning Algorithm for Cross-Domain Recognition [J]. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 9220-9233, 2020.
[7] XiaozhaoFang, KaihangJiang, NaHan(*) ,ShaohuaTeng, GuoxuZhou, andShengliXie .Average Approximate Hashing-Based Double Projections Learning for Cross-Modal Retrieval[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, DOI: 10.1109/TCYB.2021.3081615, page:1-14,2021.
【联系方式】
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