冯海林

一、基本信息

姓名：冯海林

学科/专业：计算机科学与技术

职称：教授

身份证：34082219803012856

电话：13777368991

邮箱：hlfeng@zafu.edu.cn

二、学习工作经历

1)2007.06，中国科学技术大学，计算机应用技术专业，博士研究生

2)2007.07-至今，伟德源自英国始于1946，伟德国际victor1946，院长、教授、博士生导师

三、科研课题

[1] 国家自然科学基金：面向古树名木保护的应力波传播与介质特征反演50万元，主持。

[2] 国家自然科学基金项目：基于多通道信息处理和缺陷图像重建的木材应力波无损检测技术研究，80万元，主持。

[3] 国家自然科学基金项目：木材无损检测中的应力波传播模型与缺陷识别方法研究，20万元，主持。

[4] 中央财政林业科技推广示范项目：树木/木材无损检测关键技术示范与推广，120万，主持。

[5] 浙江省科技厅，河道水质强化净化与水生态修复技术集成与工程示范，525万元，课题负责人。

[6] 国家自然科学基金两化融合重点项目，城市森林资源智能监测及其生态功能智慧感知研究，197万元，课题负责人

[7] 浙江省科技厅：特色经济植物品质感知与调控装备研发，60万，主持。

[8] 浙江省科技厅，多传感器信息融合的木材应力波无损检测产品关键技术研究，20万元，主持。

[9] 浙江省自然科学基金项目：无线传感器网络中数据融合的安全机制研究，10万，主持。

[10] 浙江省农业厅：基于人工智能的茶树病虫识别、监测与预警系统开发与应用，50万元，主持。

[11] 浙江省科技厅：特色经济林林下生态互作及智慧化经营关键技术，144万，主持。

[12] 浙江省科技厅：保质减损绿色节能智慧化综合仓储管理系统开发，50万，主持。

[13] 浙江省尖兵项目：经济林智慧化经营关键技术，1000万，第2，课题负责人。

四、代表性论文

[1] U3UNet: An accurate and reliable segmentation model for forest fire monitoring based on UAV vision. Neural Networks. 2025, (185): 107207. (一区TOP)

[2] Enhancing canopy nitrogen estimation in Torreya Grandis based on advanced SLIC-EVI and HMT-seCNN methods using hyperspectral UAV data. Computers and Electronics in Agriculture. 2025, 231(109977). (一区TOP)

[3] Skeleton-based Gait Recognition Based on Deep Neuro-Fuzzy Network. IEEE Transactions on Fuzzy Systems（DOI: 10.1109/TFUZZ.2024.3444489）（一区TOP）

[4] Contactless Intelligent Anti-Interference Lung Nodule Detection Method for Early Disease Detection. IEEE journal of biomedical and health informatics. DOI: 10.1109/JBHI.2025.3550199. （一区TOP）

[5] Enhancing Session-Based Recommendation With Multi-Interest Hyperbolic Representation Networks. Tongcun Liu, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2024. DOI: 10.1109/TNNLS.2024.3502769.（一区 TOP）

[6] Security of target recognition for UAV forestry remote sensing based on multi-source data fusion transformer framework. Information Fusion, 2024:102555.（一区TOP）

[7] Prediction of sap flow with historical environmental factors based on deep learning technology. Computers and Electronics in Agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. 2022(202):107400. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107400（一区TOP）

[8] Leveraging UAV Hyperspectral Imaging for Crop Physiology and Biochemistry: A Comprehensive Review of Feature Extraction and Selection Methods. Plant Phenomics, 2025:100141. （一区TOP）

[9] Federated Learning based Water Streamflow Forecasting via Multi-Sensor Data Fusion. Information Fusion, 2025:104020. （一区TOP）

[10] Federated learning for big data: A survey on opportunities, applications, and future directions. Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026, 166, 113614（一区TOP）

[11] Matrix Reconstruction with Reliable Neighbors for Predicting Protential MiRNA-Disease Association. Briefings in Bioinformatics. 2023.DOI:10.1093/bib/bbac571.（一区TOP）

[12] Prediction of sap flow with historical environmental factors based on deep learning technology. Computers and Electronics in Agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. 2022(202):107400. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107400（一区TOP ）

[13] Dynamic and Static Representation Learning Network for Recommendation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2022. 35(1):831-841..(一区TOP)

五、获奖情况

获浙江省科技进步奖二等奖、三等奖，梁希林业科学技术奖二等奖2项,浙江省“科技兴林奖”一等奖，浙江省农机科技奖一等奖、二等奖等。