最终学位：博士
导师类型：硕士生导师
电子邮箱：liangjq@sxu.edu.cn
联系电话：0351-7010566
研究方向：机器学习、模式识别
梁建青，博士，硕士生导师。主要研究方向为机器学习、模式识别。近年来，先后在《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Multimedia》、《Pattern Recognition》、《Multimedia Systems》等国际国内重要学术刊物上发表学术论文十余篇。获天津大学2019年优秀博士学位论文奖。
[1] Jianqing Liang, Pengfei Zhu, Chuangyin Dang, Qinghua Hu. Semisupervised Laplace-Regularized Multimodality Metric Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, 2020, DOI: 10.1109/TCYB.2020.3022277. （CCF B类期刊，IF = 11.448）
[2] Jianqing Liang, Qinghua Hu, Chuangyin Dang, Wangmeng Zuo. Weighted Graph Embedding-Based Metric Learning for Kinship Verification. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28(3):1149–1162. （CCF A类期刊，IF = 5.853）
[3] Jianqing Liang, Qinghua Hu, Wenwu Wang, Yahong Han. Semisupervised Online Multikernel Similarity Learning for Image Retrieval. IEEE Transactions on Multimedia, 2017, 19(5): 1077–1089.（CCF B类期刊，IF = 4.368）
[4] Jianqing Liang, Qinghua Hu, Pengfei Zhu, Wenwu Wang. Efficient Multi-modal Geometric Mean Metric Learning. Pattern Recognition, 2018, 75:188–198. （CCF B类期刊，IF = 4.342）
[5] Jianqing Liang, Yahong Han, Qinghua Hu. Semi-supervised Image Clustering with Multi-modal Information. Multimedia Systems, 2016, 22(2): 149–160.（CCF C类期刊，IF = 1.606）
[6] 梁建青, 胡清华. 基于半监督距离学习和多模态信息的图像聚类. 计算机科学, 2014, 41(3): 41–45
1. 面向高维数据的多视图距离度量学习，国家自然科学基金青年项目，2021.01-2023.12，主持
2. 认知计算基础理论与方法研究，科技创新2030—“新一代人工智能”科技部重大项目，2021.1-2024.10，参与
3. 复杂多视图数据统一表示及分类研究，国家自然科学基金面上项目，2020.1–2023.12，参与
4. 半配对的图像和文本异构迁移学习方法研究，国家自然科学基金青年项目，2018.1–2020.12，参与
5. 面向复杂多视角数据的层次聚类研究，国家自然科学基金青年项目，2017.1–2019.12，参与
6. 大规模异构数据匹配的距离度量学习，国家自然科学基金青年项目，2016.1–2018.12，参与
7. 粗糙回归模型与算法研究，国家自然科学基金青年项目，2016.1–2018.12，参与