钟海鑫(Zhong, Haixin)      

发布者:孙毅 发布时间:2020-01-23 浏览次数:527


钟海鑫


复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室博士后,复旦超博

Email: hxzhong@fudan.edu.cn

 



个人简介:

控制科学与工程博士(2022),研究方向为认知神经动力学(导师:王如彬 教授),毕业于华东理工大学信息科学与工程学院/认知神经动力学研究所,现为复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室计算神经科学博士后(合作导师:于玉国 教授)。博士期间致力于视觉神经系统信息处理机制及其启发的类脑算法研究,参与多项国家自然科学基金面上项目和重点项目,并多次在国内外认知神经动力学会议做大会报告。同时为国家留学基金委(CSC)联合培养博士奖学金获得者,上海市级优秀毕业生。现为IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Frontiers in Systems Neuroscience, Frontiers in Neuroinformatics, PLOS Computational Biology等国际期刊审稿人。

研究兴趣:

根据猕猴脑刺激诱导的视觉皮层实验数据,主要探究基于联想记忆的跨皮层高效视觉认知重构的神经机制,并启发新一代高效能低功耗的脉冲网络算法。

研究关键词为:神经动力学,脑信号处理,复杂网络,计算神经科学,类脑智能。

近期代表性论文:

(1)针对客观世界的信息以bottom-up方式传输至初级视觉皮层过程中出现的“信息衰减”实验现象揭示了可能的神经机制。Zhong, H., Wang, R. Neural mechanism of visual information degradation from retina to V1 area. Cogn Neurodyn 15, 299–313 (2021). https://doi.org/10.1007/s11571-020-09599-1

(2)对次级视觉皮层(V2区)的编码特点做出了合理预测,揭示角编码在V2区信息处理中的重要作用。Zhong, H., Wang, R. A new discovery on visual information dynamic changes from V1 to V2: corner encoding. Nonlinear Dyn 105, 3551–3570 (2021). https://doi.org/10.1007/s11071-021-06648-0

(3)根据视觉信息传输过程出现“衰减”的特点,启发了基于“信息衰减策略”的视觉认知轮廓提取模型,应用于计算机视觉的轮廓检测任务中。Zhong, H., Wang, R. A visual-degradation-inspired model with HSV color-encoding for contour detection. Journal of Neuroscience Methods, 109423 (2021). https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2021.109423