梁新彦
梁新彦 （硕导）
研究领域：机器学习、数据挖掘、计算机视觉
电子邮箱：liangxinyan@sxu.edu.cn
个人简介
博士，讲师，硕士生导师，2022年6月博士毕业于山西大学计算机科学与技术专业，博士期间曾于2017-2018年赴香港大学从事研究助理的工作。2022年8月加入山西大学大数据科学与产业研究院。博士期间师从钱宇华教授从事多模态机器学习方面的研究工作。近年来，以第一作者先后在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《International Journal of Approximate Reasoning》、《计算机研究与发展》国内外重要学术期刊与会议发表论文多篇。作为主要人员参与多项国家级项目，担任IEEE TEVC、IJAR等多个国际期刊的审稿人。
学生培养：
[1] 傅品翰（2022级硕士生）：发表CCF A会议论文1篇（AAAI2024），在投3篇
[2] 姜璋琪（2019级本科生）：发表CCF A会议论文1篇（AAAI2024），保研国防科大
教育教学
《高级语言程序设计》、《离散数学》
招生信息
热忱欢迎同学们报考课题组硕士研究生。课题组科研氛围浓厚、软硬件支撑完备，
将根据每位同学实际情况制定对应的培养方案，从理论研究和工程实践两方面不断提升个人科研能力。
我希望您是这样的：1）有兴趣从事学术研究；2）踏实肯干，积极进取，勤动手脑。3）具备良好的编程能力，英语和数学基础。4）对深度学习，多媒体图像处理课题感兴趣。
有兴趣者可以发邮件垂询送至liangxinyan@sxu.edu.cn，也非常欢迎来山西大学大数据科学与产业研究院当面交流。
同时欢迎本科生加入课题组开展基础科研工作。
科学研究
主要研究方向：
1.多模态机器学习，如面向多模态数据的融合、分类、聚类；跨模态检索等关键技术研究
2.关联数据分析，如关联信息驱动的数据增强关键技术研究
3.多模态融合技术驱动的应用，如声纹增强、识别；图像识别、检索、增强等
科研项目
[1] 国家自然科学基金青年项目，特征关联语义下的多模态表征融合机理与方法研究（62306171），2024-01 至 2026-12，30万，主持
[2] 山西省科技厅, 山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目课题, 面向复杂电磁大数据的多模态知识挖掘技术, 2023-01 至 2026-01, 140万元, 在研, 主持
[3] 科技部科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目，基于多智能体超图的自主决策、学习理论与动态调控策略研究，2022-01-01至2024-12-31，参与
发表论文：
会议
[1] Xinyan Liang, Pinhan Fu, Qian Guo, Keyin Zheng, Yuhua Qian. DC-NAS: Divide-and-Conquer Neural Architecture Search for Multi-Modal Classification. Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-24), 2024,38(12):13754-13762. Vancouver, Canada, Feb. 20-27, 2024 (CCF A类会议)
[2] Zhangqi Jiang, Tingjin Luo, Xinyan Liang. Deep Incomplete Multi-View Learning Network with Insufficient Label Information. Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-24), 2024,38(11): 12919-12927. Vancouver, Canada, Feb. 20-27, 2024 (CCF A类会议)
[3] Pinhan Fu, Xinyan Liang, Tingjin Luo, Qian Guo, Yayu Zhang, Yuhua Qian. Core-Structures-Guided Multi-Modal Classification Neural Architecture Search, The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-24，共同一作) .
[4] Chenglong Zhang, Yang Fang, Xinyan Liang, Han Zhang, Peng Zhou, Xingyu Wu, Jie Yang, Bingbing Jiang, Weiguo Sheng. Efficient Multi-view Unsupervised Feature Selection with Adaptive Structure Learning and Inference. The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-24).
[5] Qian Guo, Xinyan Liang*, Yuhua Qian*, Zhihua Cui, Jie Wen. A progressive skip reasoning fusion method for multi-modal classification. The 32nd ACM MULTIMEDIA 2024 (ACM MM-24), 2024. Melbourne, Australia, 28 October-1 November, 2024. (CCF A类会议, Oral 录用率3.97%)
[6] Pinhan Fu, Xinyan Liang, Yuhua Qian, Qian Guo, Zhifang Wei, Wen Li. CoMO-NAS: Core-structures-guided multi-objective neural architecture search for multi-modal classification. The 32nd ACM MULTIMEDIA 2024 (ACM MM-24), 2024. Melbourne, Australia, 28 October-1 November, 2024. (CCF A类会议)
[7] Chenglong Zhang, Xinyan Liang, Peng Zhou, Zhaolong Ling, Yingwei Zhang, Xingyu Wu, Weiguo Sheng, Bingbing Jiang. Scalable multi-view unsupervised feature selection with structure learning and fusion. The 32nd ACM MULTIMEDIA 2024 (ACM MM-24), 2024. Melbourne, Australia, 28 October-1 November, 2024. (CCF A类会议)
期刊
[1] Xinyan Liang, Yuhua Qian, Qian Guo, Honghong Cheng, Jiye Liang. AF: An association-based fusion method for multi-modal classification. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI) , 2022,44(12): 9236-9254. （CCF-A 类, SCI-1区）
[2] Xinyan Liang, Qian Guo, Yuhua Qian, Weiping Ding, Qingfu Zhang. Evolutionary deep fusion method and its application in chemical structure recognition. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE TEVC) , 2021,25(5):883-893. （CCF-B 类, SCI-1区）
[3] Xinyan Liang, Yuhua Qian, Qian Guo, Keyin Zheng. A Data Representation Method Using Distance Correlation. Frontiers of Computer Science, 2025,19(1):191303. （CCF-B 类）
[4] Yayu Zhang, Yuhua Qian, Guoshuai Ma, Xinyan Liang, Guoqing Liu, Qingfu Zhang, Ke Tang. ESSR: Evolving sparse sharing representation for multi-task learning. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE TEVC) , 2023,XX(X):XXX-XXX. （CCF-B 类, SCI-1区）Accepted.
[5] Yuhua Qian, Xinyan Liang, Qi Wang, Jiye Liang, Bing Liu, Andrzej Skowron, Yiyu Yao, Jianmin Ma, Chuangyin Dang. Local rough set: A solution to rough data analysis in big data. International Journal of Approximate Reasoning (IJAR) , 2018,97:38-63.（CCF-B 类, SCI-2区，共同一作）
[6] Yuhua Qian, Xinyan Liang, Guoping Lin, Qian Guo, Jiye Liang. Local multigranulation decision-theoretic rough sets. International Journal of Approximate Reasoning(IJAR), 2017,82:119-137. （CCF-B 类, SCI-2区）
[7] Qi Wang, Yuhua Qian, Xinyan Liang, Qian Guo, Jiye Liang. Local neighborhood rough set. Knowledge-Based Systems(KBS), 2018,153:53-64. （CCF-C 类, SCI-1区）
[8] Qian Guo, Yuhua Qian, Xinyan Liang. GLRM: Logical pattern mining in the case of inconsistent data distribution based on multigranulation strategy. International Journal of Approximate Reasoning(IJAR), 2022,143:78-101. (CCF-B 类, SCI-2区)
[9] Qian Guo, Yuhua Qian, Xinyan Liang, Yanhong She, Deyu Li, Jiye Liang. Logic could be learned from images. International Journal of Machine Learning and Cybernetics(JMLC), 2021,12:3397–3414. （SCI-2区）
[10] Qian Guo, Yuhua Qian, Xinyan Liang, Junyu Chen, Honghong Cheng. Multi-granulation multi-scale relation network for abstract reasoning. International Journal of Machine Learning and Cybernetics(JMLC), 2022,13:1751–1762. （SCI-2区）
[11] Yan Chen, Qian Guo, Xinyan Liang, Jiang Wang, Yuhua Qian. Environmental sound classification with dilated convolutions. Applied Acoustics, 2019,148:123-132.（SCI-2区）
[12] Bassoma Diallo, Jie Hu, Tianrui Li, Ghufran Ahmad Khan, Xinyan Liang, Hongjun Wang. Auto-attention Mechanism for Multi-view Deep Embedding Clustering. Pattern Recognition (PR), 2023(143):109764.
[13] Qian Liu, Xia Zhang, Xinyan Liang, Yuhua Qian, Shanshan Yao，AWLloss: Speaker Verification Based on the Quality and Difficulty of Speech. IEEE Signal Processing Letters (SPL),2023(30):1337-1341.
[14] 梁新彦, 钱宇华, 郭倩, 黄琴. 多粒度融合驱动的超多视图分类方法. 计算机研究与发展, 2022, 59(8):1653-1667. (CCF-A 类)
[15] 张璐，曹峰，梁新彦, 钱宇华. 基于关联特征传播的跨模态检索. 计算机研究与发展, 2022, 59(9):1993-2002. (CCF-A 类)
专利：
[1] 梁新彦，郭倩，钱宇华，朱哲清，彭甫镕. 一种基于演化计算多视图融合的分子结构图检索方法. 国家发明专利，授权号：ZL202010666319.3，授权时间：2022.5.31
[2] 郭倩，钱宇华，梁新彦. 一种基于逻辑学习的多图检索方法. 国家发明专利，授权号：ZL202110337481.5，授权时间：2022.11.11
社会服务：
期刊审稿人: IEEE TNNLS，IEEE TAI，IEEE TEVC, IJAR.
会议审稿人：AAAI PC.