李明爱  

一、基本情况

李明爱,博士,教授,博导。北京市委组织部优秀人才,中国人工智能学会科普工作委员会委员,北京人工智能学会理事。主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目10余项,发表学术论文80篇,获批国家发明专利20项。获教育部科技进步一等奖、北京市科学技术三等奖等多项奖励。

二、主要研究兴趣

  1. 脑机接口技术

  2. 人工智能

  3. 康复机器人

  4. 智能控制理论与应用

三、代表性科研项目

1. 国家自然科学基金面上项目,“基于目标导向MI-EEGas的上肢运动康复方法双向适应性研究”。

2. 北京市自然科学基金面上项目,基于MI-EEGs增强手部运动皮层区激活强度的闭环康复方法”。

3. 北京市委组织部优秀人才项目,运动神经网络的可塑性建模”。

4. 北京市教委科技计划面上项目,“基于运动想像脑电信号的主动式肢体康复关键技术研究”。

四、部分科研成果

1.论文情况

[1]Ming-ai Li,Xin-yong Luo,Jin-fu Yang. Extracting the nonlinear features of motorimagery EEG using parametric t-SNE, Neurocomputing, 218: 371-381, 2016

[2]Ming-ai Li, Hai-na Liu, Wei Zhu andJin-fu Yang. Applying Improved Multiscale Fuzzy Entropy forFeature Extraction of MI-EEG,Appl.Sci., 7(1), 1-20, 2017

[3]Ming-ai Li, Wei Zhu, Hai-na Liu andJin-fu Yang.AdaptiveFeature Extraction of Motor Imagery EEG with Optimal Wavelet Packets andSE-Isomap, Appl.Sci., 7(4),1-18, 2017

[4Li Mingai, Guo Shuoda, Yang Jinfu and Sun Yanjun. A novel EEG Feature Extraction Method Based on OEMDand CSP Algorithm. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 30(5), 2971-2983, 2016

[5Mingai Li, Xinyong Luo, Jinfu Yang etc. Applying a Locally Linear Embedding Algorithmfor Feature Extraction and Visualization of MI-EEG, Journal ofSensors,doi.10.1155, 2016

[6Mingai Li, Yan Cui, Dongmei Hao andJinfu Yang. An adaptive feature extraction method in BCI-based rehabilitation. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,28(2), 525-535, 2015

[7Mingai Li,Shouda Guo,YanjunSun and Jinfu Yang. Removing ocular artifacts from mixed EEG signals withFastKICA and DWT. Journal of Intelligent& Fuzzy Systems, 28(6), 2851–2861, 2015

[8]Mingai LiYan Cui, Jinfu Yang. Automatic Removal of Ocular Artifact from EEG with DWT and ICA Method.AppliedMathematics & Information Sciences, 7(2) :809-816, 2013

[9] Li Mingai, Ma Jianyong, Yang Jinfu. An AdaptiveOptimal Frequency Band Extraction Method for EEG under Flexion and ExtensionImagery Tasks of Index Finger. InternationalJournal of Digital Content Technology and its Applications, 6(20):1-12, 2012

[10] Mingai Li, Junfiei Qiao and Xiaogang Ruan. Infinite-horizon Optimal Control Based onContinuous-time Continuous-state Hopfield Neural Networks, International Journal of Wavelets,Multiresolution and Information Processing, 4(4): 707-720, 2006

[11]李明爱,郭硕达,田晓霞. 眼电伪迹自动识别与去除的新方法,电子学报, 44(5): 1032-1039, 2016

[12]李明爱, 罗新勇, 崔燕, 杨金福. 基于MI-BCI的上肢在线运动康复原型系统. 北京生物医学工程,36(3):273-278,2016

[13]李明爱, 田晓霞, 孙炎珺.基于改进GHSOM网络的脑电信号自适应识别方法,仪器仪表学报, 36(5),1064-1071,2015

[14]李明爱,梅意城,孙炎珺,杨金福.眼电伪迹自动去除方法的研究与分析,仪器仪表学报,35(11), 2515-2523, 2014

[15]李明爱,崔燕,杨金福. 脑电信号中眼电伪迹去除方法的研究,电子学报, 41(6):1207-1213, 2013

[16]李明爱,崔燕,杨金福. 基于HHTCSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法,电子学报, 41(11), 2013

[17]李明爱,马建勇,杨金福. 基于小波包和熵准则的最优频段提取方法,仪器仪表学报, 33(8):6683-6690, 2012

[18]李明爱,张方,刘雷,郝冬梅.基于B样条小波变换的视觉诱发电位的识别方法,中国生物医学工程学报, 29(3): 353-357, 2010

[19]李明爱,刘净瑜,郝冬梅. 基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法,中国生物医学工程学报, 28(2):136-140, 2009

[20]李明爱,王蕊,郝冬梅.想象左右手运动的脑电特征提取及分类研究, 中国生物医学工程学报, 28(2):130-135, 2009

[21]李明爱,焦利芳,郝冬梅,乔俊飞. 基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法, 系统仿真学报, 20(24): 6683-6685, 2008

[22]李明爱,乔俊飞,阮晓钢. 基于递归神经网络的移动域控制方法,控制与决策, 21(8): 918-922, 2006

[23]李明爱,乔俊飞,阮晓钢. 用连续Hopfeild网络实现无限域上的最优控制, 控制理论与应用, 23(4): 640-644, 2006

[24]李明爱,阮晓钢. 基于连续Hopfield网络的多变量时变系统最优控制, 控制与决策, 20(9): 1038-1042, 2005

[25]李明爱,乔俊飞,阮晓钢.用改进的差分式Hopfield网络实现线性二次型最优控制, 控制理论与应用, 22(5): 837-842, 2005

2.专利情况

[1]李明爱,刘净瑜,王蕊,乔俊飞等. 想象单侧肢体运动的脑电特征的提取方法, 发明专利, ZL200810056839

[2]李明爱,张方,张诚,阮晓钢等. 基于瞬态视觉诱发脑电的目标选择方法, 发明专利, ZL200910081432.9

[3]李明爱,杨林豹,林琳,杨金福等. 一种自适应脑电信号中眼电伪迹的自动去除方法,发明专利, ZL201010178035.6

[4]明爱,张诚,张方,杨金福等. 依据脑电信号判定疲劳状态的方法, 发明专利, ZL2009010088914.7

[5]李明爱,马建勇,陆婵婵等. 脑机接口的最优电极组自动选取方法,发明专利, ZL201010619660.X

[6]李明爱,陆婵婵,马建勇等. 一种基于小训练样本的脑电信号特征提取方法, 发明专利, ZL201110274365.X

[7]李明爱,崔燕,李骧,杨金福,郝冬梅等. 一种快速的脑电信号中眼电伪迹自动识别和去除的方法, 发明专利, ZL201210135556.2

[8]李明爱,李骧,张译帆,崔燕等. 一种无需设定阈值的脑电信号中眼电伪迹自动去除的方法, 发明专利, ZL201210331193.X

[9]李明爱,郭硕达,田晓霞等. 种运动想象脑电信号的特征提取方法, 发明专利, ZL201410319149.6

[10]李明爱,田晓霞,郭硕达等. 基于W-PCA和无监督GHSOM的脑电信号识别方法, 发明专利, ZL201410274341.8

[11]李明爱,罗新勇,徐金凤等. 基于DWTParametric t-SNE的运动想像脑电信号的特征提取方法, 发明专利, ZL201610125830.6

[12]李明爱,张梦,罗新勇,杨金福. 基于小波包和LSTMRNN神经网络的脑电识别方法, 发明专利, ZL201610154659.1

[13]李明,徐金凤,张梦,孙炎珺. 基于镜像虚拟和Skinner强化学习的个性化MI-EEG训练与采集方法, 发明专利, ZL201610154660.4

[14]李明爱, 王一帆, 杨金福, 基于OA-WMNE脑源成像的运动想像脑电信号的解码方法, 发明专利, ZL201810956896.9

[15]李明爱, 王若图, 孙炎珺, 基于加权复合多尺度模糊熵的运动想像脑电信号的特征提取方法, 发明专利, ZL201810956897.3

[16]李明爱, 郗宏伟, 孙炎珺, 基于增量式L-MVU的脑电特征提取方法, 发明专利, ZL201810955270.6

[17]李明爱, 张春亭, 王一帆, 孙炎珺, 基于脑源成像技术的电极优选方法, 发明专利, ZL201810352470.2

[18]李明爱, 南琳, 杨金福, 一种多时段多元多尺度锁相值的相位特征提取方法, 发明专利,ZL201810076888.5

[19]李明爱, 刘帆, 孙炎珺, 杨金福, 一种4自由度康复机械臂装置, 发明专利, ZL201810023630.9

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