詹涛，男，博士，副教授，硕士生导师，IEEE/CCF/CAAI/CSIG会员。2019年12月于西安电子科技大学获得模式识别与智能系统专业工学博士学位。2019年12月至2022年5月于西安电子科技大学计算机科学与技术学院担任讲师，并开展博士后研究工作。2022年6月起担任西北农林科技大学信息工程学院数据科学与工程系副教授。

主要从事机器学习、数据挖掘、遥感影像智能解译等领域的研究工作。近年来在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，Pattern Recognition，Applied Soft Computing，Information Sciences等国际期刊和会议上发表学术论文20余篇。作为项目负责人主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助项目、陕西省自然科学基础研发计划青年项目、陕西省产学研协同创新计划等课题，同时作为科研骨干参与多项国家自然科学基金重点项目与面上项目。现担任IEEE TNNLS、TIP、TGRS、GRSL、JSTARS、ISPRS、PR、ASOC等国际期刊的审稿专家。

研究方向：

1. 机器学习与数据挖掘

2. 遥感影像智能解译

招生信息（2024年）：

硕士生招生专业：081200 计算机科学与技术 （学硕，1名）

                           085404 计算机技术（专硕，1～2名）

招生要求：

1. 报考之前请先通过邮件联系，提供成绩单、获奖证书和尽量详细的个人简历；

2. 具有较好的数学基础和编程能力（Python、MATLAB、C/C++）；

3. 对科学研究感兴趣，具有良好的英语阅读与写作能力；

提供支持：

1. 充足的软硬件设备，良好的实验室氛围；

2. 参加国内/国际学术会议的机会；

3. 为优秀毕业生进一步深造和发展提供强有力的推荐和支持；

为本科生讲授《自然语言处理》、《云计算与大数据》等课程。

    （一）科研项目

1. 国家自然科学基金青年项目，多时相遥感语义变化模式分析方法研究，2022.01～2024.12，主持。

2. 陕西省产学研协同创新计划，基于神经网络架构搜索的医学影像配准系统，2023.03～2024.12，主持。

3. 中国博士后科学基金面上资助项目，数据驱动的遥感影像变化检测方法研究，2021.07～2022.05，主持。

4. 陕西省自然科学基础研究计划青年项目，基于深度迁移学习的大尺度空时影像变化检测方法研究，2021.01～2022.12，主持。

5. 中央高校基本科研业务费项目，面向大尺度空时影像变化检测的深度学习模型研究，2020.01～2022.05，主持。

6. 西北农林科技大学科研启动基金项目，面向多模态影像变化检测的空时建模理论与方法，2022.06～2027.06，主持。

7. 国家自然科学基金重点项目，深度神经网络结构优化理论与方法，2021.01～2025.12，参与。

8. 国家自然科学基金重点项目，基于医学影像的消化道肿瘤和炎症类疾病辅助诊断方法研究，2022.01～2026.12，参与。

9. 国家自然科学基金面上项目，基于知识图谱的在线学习行为分析及效果预测，2021.01～2024.12，参与。

10. 国家自然科学基金面上项目，面向空时影像变化检测的多目标深度学习模型与方法，2018.01～2021.12，参与。

（二）学术论文

1. Tao Zhan^*, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Erlei Zhang. S³Net: Superpixel-Guided Self-Supervised Learning Network for Multitemporal Image Change Detection[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, 20：1-5. (中科院二区, IF: 4.8)

2. Jingwei Kou, Tao Zhan, Li Wang, Yu Xie, Deyun Zhou^*, Maoguo Gong. Visual Attention-Based Siamese CNN with SoftmaxFocal Loss for Laser-Induced Damage Change Detection of Optical Elements[J]. Neurocomputing, 2023, 517:173-187. (中科院二区, IF: 6.0)

3. Jingwei Kou, Tao Zhan, Li Wang, Yu Xie, Deyun Zhou^*, Maoguo Gong. An End-to-end Laser-Induced Damage Change Detection Approach for Optical Elements via Siamese Network and Multi-Layer Perceptrons[J]. Optics Express, 2022, 30(13): 24084-24102. （中科院二区, IF: 3.833）

4. Tao Zhan^*, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Wei Zhao. Transfer Learning-Based Bilinear Convolutional Networks for Unsupervised Change Detection[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 19：1-5. (中科院二区, IF: 5.343)

5. Xiangming Jiang, Maoguo Gong^*, Tao Zhan, Hao Li. Geodesic Simplex Based Multiobjective Endmember Extraction for Nonlinear Hyperspectral Mixtures[J]. Information Sciences, 2021, 577:398-423. (中科院一区, Top期刊, IF: 8.233)

6. Tao Zhan, Maoguo Gong^*, Xiangming Jiang, Mingyang Zhang. Unsupervised Scale-Driven Change Detection With Deep Spatial-Spectral Features for VHR Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(8): 5653-5665. (中科院二区, Top期刊, IF: 5.6)

7. Xiangming Jiang, Maoguo Gong^*, Tao Zhan, Mingyang Zhang. Multiobjective Endmember Extraction Based on Bilinear Mixture Model[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(11): 8192-8210. (中科院二区, Top期刊, IF: 5.6)

8. Jingwei Kou, Tao Zhan, Deyun Zhou^*, Wei Wang, Zhengshang Da, Maoguo Gong. The Laser-Induced Damage Change Detection for Optical Elements Using Siamese Convolutional Neural Networks[J]. Applied Soft Computing, 2020, 87:106015. (中科院二区, Top期刊, IF: 6.725)

9. Fenlong Jiang, Maoguo Gong^*, Tao Zhan, Xiaolong Fan. A Semisupervised GAN-Based Multiple Change Detection Framework in Multi-Spectral Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 17(7): 1223-1227. (中科院二区, IF: 3.833)

10. Tao Zhan, Maoguo Gong^*, Jia Liu, Puzhao Zhang. Iterative Feature Mapping Network for Detecting Multiple Changes in Multi-Source Remote Sensing Images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018, 146: 38-51. (中科院一区, Top期刊, IF: 6.942)

11. Tao Zhan, Maoguo Gong^*, Xiangming Jiang, Shuwei Li. Log-Based Transformation Feature Learning for Change Detection in Heterogeneous Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(9): 1352-1356. (中科院二区, IF: 3.534)

12. Xudong Niu, Maoguo Gong^*, Tao Zhan, Yuelei Yang. A Conditional Adversarial Network for Change Detection in Heterogeneous Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 16(1): 45-49. (中科院二区, IF: 3.534)

13. Maoguo Gong^*, Tao Zhan, Puzhao Zhang, Qiguang Miao. Superpixel-Based Difference Representation Learning for Change Detection in Multispectral Remote Sensing Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(5): 2658-2673. (中科院二区, Top期刊, IF: 4.662)

14. Tao Zhan^*, Zedong Tang, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Jiao Shi. Decomposition-Based Multiobjective Particle Swarm Optimization for Change Detection in SAR Images[C]. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Kyoto, Japan, 2018: 1729-1736. (CCF C类国际会议)

15. Tao Zhan^*, Maoguo Gong. A Hybrid Change Detection Method Using Deep Feature Representations for VHR Images[C]. Proceedings of the 10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, Shanghai, China, 2019：1-5. (CCF C类国际会议)

Google Scholar: https://scholar.google.com.hk/citations?user=Deo3SzMAAAAJ&hl=zh-CN

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Tao-Zhan-8/publications?sorting=recentlyAdded&editMode=1