Kort om
Jianhua Zhang har vært professor i informatikk og en grunnleggende nestleder for AI Lab ved OsloMet – storbyuniversitetet i Oslo i Norge siden 2018. Før han begynte på OsloMet, jobbet han en stund hos Vekia (et fransk IT-selskap drevet av maskinlæring) i Lille i Frankrike, som vitenskapelig direktør og leder for Machine Learning Lab. Han var professor og leder for Intelligent Systems Group ved East China University of Science and Technology i Shanghai i Kina mellom 2007 og 2017. Han tok doktorgrad i elektroteknikk og informasjonsteknologi fra Ruhr University Bochum i Tyskland og var Postdoktor forskningsmedarbeider ved Intelligent Systems Research Lab, University of Sheffield i UK. Han var gjesteforsker ved Dresden University of Technology, Tyskland fra 2002 til 2003 og gjesteprofessor ved Technical University of Berlin i Tyskland i perioden mellom 2008 og 2015 og ved University of Catania i Italia i 2024.
Dr. Zhang har jobbet innen KI (kunstig intelligens), reguleringsteknikk og signalbehandling siden midten av 1990-tallet. Hans nylige forskningsinteresser inkluderer beregnende intelligens, maskinlæring, intelligent datamodellering og analyse, intelligente systemer og regulering, modellering og regulering/kontroll av komplekse systemer, biomedisinsk signalbehandling og nevroinformatikk (spesielt nevroergonomi og affektiv beregning). Hovedapplikasjonene er innen ingeniørvitenskap, biomedisin, kjemi, næringsliv og finans. Han har gjort betydelige forskningsbidrag til intelligent kontroll av komplekse industrielle prosesser og AI-drevet nevroergonomi og affektiv databehandling. Som PI har han ledet over 20 storskala forskningsprosjekter. Han har så langt publisert 4 bøker, 11 bokkapitler, og nesten 200 fagfellevurderte vitenskapelige tidsskrift og konferanseprosedyrer.
Dr. Zhang tjente som leder for IFAC (International Federation of Automatic Control) tekniske komité for menneske-maskin-systemer i to påfølgende perioder (2017-2023) og visepresident for IEEE Norway Section (2019-2023). For tiden tjener han som visepresident for IFAC tekniske komité for menneske-maskin-systemer (2023-) og visepresident for IEEE CIS (Computational Intelligence Society) Norway Chapter (2019-). Han er i redaksjonsrådet for fire internasjonale tidsskrifter, inkludert Frontiers in Neuroscience, Cognitive Neurodynamics (Springer), og Cognition, Technology & Work (Springer). Han tjener (eller tjente) som IPC Co-Chair for IFAC LSS2013 (Shanghai), IFAC HMS2016 (Kyoto) og IFAC HMS2025 (Beijing), IPC Chair for IFAC HMS2019 (Tallinn) og IFAC HMS2022 (San Jose), og General Chair for den 9. internasjonale konferansen om maskinlæringsteknologier (ICMLT 2024 - Oslo) og den 7. internasjonale konferansen om maskinlæring og maskinintelligens (MLMI 2024, Osaka). Han var også hovedtaler eller leder for en rekke internasjonale vitenskapelige konferanser.
Dr. Zhang ble valgt inn på Listen over verdens topp 2% forskere (Stanford/Elsevier) i 2024 og Shanghai Pujiang-Talents Program av Shanghai Municipal Science Council i Kina i 2007. Han mottok et fullstendig stipend fra German Academic Exchange Service (DAAD) mellom 2002-04, Research Fellowship for Experienced Researchers fra Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems i Tyskland i 2011, og Senior Research Fellowship fra China Scholarship Council (CSC) i 2012.
Listen over vitenskapelige publikasjoner:
- Google Scholar-profil: https://scholar.google.com/citations?user=UPHhI1wAAAAJ&hl=zh-CN
- ResearchGate-profil: https://www.researchgate.net/profile/Jianhua-Zhang-41
Fagområder
Emner
Kunstig intelligens Maskinlæring Mønstergjenkjenning Reguleringsteknikk Datagruvedrift Nevroinformatikk Intelligente systemer Mann maskin stystem Beregnende intelligens Non Stationary signal analysis
Forskningsgrupper
Publikasjoner og forskningsresultater
Vitenskapelige publikasjoner
Wang, Qi; Xie, Xin;
Zhang, Jianhua
; Yin, Zhong
(2024).
Cross-task cognitive workload measurement based on the sample selection of the EEG data.
Mau, Jochen; Mukhin, Sergey; Wang, Guanyu; Xu, Shuhua (Red.).
BIOKYBERNETIKA: Mathematics for theory and control in the human and in society.
Walter de Gruyter (De Gruyter).
https://doi.org/10.1515/9783111341996-026
Zhang, Jianhua
(2024).
Prologue III: The historical perspective: From Macy Meetings and Cybernetics to Initiative Biokybernetik conferences and bioinspired AI.
Mau, Jochen; Mukhin, Sergey; Wang, Guanyu; Xu, Shuhua (Red.).
BIOKYBERNETIKA: Mathematics for theory and control in the human and in society.
Walter de Gruyter (De Gruyter).
https://doi.org/10.1515/9783111341996-203
Mozaffari, Leila;
Zhang, Jianhua
(2024).
Predicting Stock Market Closing Prices: A Comparative Study Using Ensemble Learning with Transformer, ARIMA, and Linear Regression Models.
Chen, Yen-Wei; Zhang, Jianhua; Kwok, James Tin-Yau (Red.).
Proc. of the 7th Intl. Conf. on Machine Learning and Machine Intelligence (MLMI 2024).
ACM Digital Library.
https://doi.org/10.1145/3696271.3696293
Chen, Yen-Wei; Zhang, Jianhua ; Kwok, James Tin-Yau (2024). Proc. of the 7th Intl. Conf. on Machine Learning and Machine Intelligence (MLMI 2024). ISBN: 9798400717833. ACM Digital Library.
Mozaffari, Leila;
Zhang, Jianhua
(2024).
Predictive Modeling of Stock Prices Using Transformer Model.
Flammini, Francesco; Xiong, Ning; Zhang, Jianhua; Neri, Filippo (Red.).
ACM Proceedings of 9th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT 2024).
Association for Computing Machinery (ACM).
https://doi.org/10.1145/3674029.3674037
Flammini, Francesco; Xiong, Ning; Zhang, Jianhua ; Neri, Filippo (2024). ACM Proceedings of 9th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT 2024). ISBN: 979-8-4007-1637-9. 350 s. Association for Computing Machinery (ACM).
Yin, Zhong; Yang, J.; Zhang, J.; Wang, Z.;
Zhang, Jianhua
; Wang, Y.; Zhang, B.
(2024).
Generic Mental Workload Measurement Using a Shared Spatial Map Network With Different EEG Channel Layouts.
12 s.
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.
Vol. 73.
https://doi.org/10.1109/TIM.2024.3373070
Gan, Kaiyu; Li, Ruiding;
Zhang, Jianhua
; Sun, Zhanquan; Yin, Zhong
(2024).
Instantaneous estimation of momentary affective responses using neurophysiological signals and a spatiotemporal emotional intensity regression network.
22 s.
Neural Networks.
Vol. 172.
https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.12.034
Tang, Jiehao; Ma, Zhuang; Gan, Kaiyu;
Zhang, Jianhua
; Yin, Zhong
(2024).
Hierarchical multimodal-fusion of physiological signals for emotion recognition with scenario adaption and contrastive alignment.
Information Fusion.
Vol. 103.
https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.102129
Mozaffari, Leila; Brekke, Marte Marie; Gajaruban, B.; Purba, D.;
Zhang, Jianhua
(2023).
Facial Expression Recognition Using Deep Neural Network.
Nichele, Stefano (Red.).
IEEE Conference Proceedings: 2023 3rd International Conference on Applied Artificial Intelligence (ICAPAI).
IEEE conference proceedings.
https://doi.org/10.1109/ICAPAI58366.2023.10193866
