林萍

教育经历

2007.09 ——2011.06，浙江大学，生物系统工程与食品科学学院，博士

2011.12 ——2016.06，盐城工学院，电气工程学院，讲师

2016.07 ——2021.07，盐城工学院，电气工程学院，副教授

2017.02 ——2018.02，美国University of Florida，访问学者  

2021.03 ——至今， 湖北师范大学，电气工程与自动化学院，副教授

主持和参与的部分教科研项目

（1）多源异构大米品质信息稀疏化解析与张量评价模型研究，国家自然科学基金青年基金项目（31601227），2016年，项目负责人；

（2）多源异构盐城滨海湿地生态系统生境信息交互感知机理研究，国家自然科学基金青年基金项目（31501221），2015年，项目参与人； 

（3）基于高光谱响应的多源异构大米品质信息综合评价机理研究，江苏省自然科学基金青年基金项目（BK20140467），2014年，项目负责人； 

（4）大米品质在线检测与快速分级系统研究，盐城市农业科技指导性计划项目（YKN2014010），2014年，项目负责人；

（5）大米品质高光谱图像快速解析与检测模型研究，江苏省属高校自然科学基金（13KJB210006），2013年，项目负责人； 

发表科研论文、专著  

[1]    Q.J. Wang, W. Dai, P. Lin, et al. Compact incremental random weight network for estimating the underground airflow quantity. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 99, 1-1 (SCI)

[2]    P. Lin, W.S. Lee, Y.M. Chen*, et al. A deep-level region-based visual representation architecture for detecting strawberry flowers in an outdoor field, Precision Agriculture. 2020, 21(2), 387-402 (SCI)

[3]    D. Li, P. Lin, Y.M. Chen. Study and analysis of air flow characteristics in Trombe wall. Renewable Energy, 2020, 162, 234-241 (SCI)

[4]    P. Lin, H.Z. Zhang, J.Q. He, et al. Research on chalky rice detection based on visible spectrogram and deep neural network technology. Spectroscopy and Spectral Analysis. 2020, 40(01), 233-238. (SCI)

[5]    P. Lin, Q. Lu, D. Li, et al. Artificial intelligence classification of wetland vegetation morphology based on deep convolutional neural network. Natural Resource Modeling. 2020, 33(1), e12248 (SCI)

[6]    P. Lin, X.L. Li, D. Li, et al. Rapidly and exactly determining postharvest dry soybean seed quality based on machine vision technology. Scientific Reports. 2019, 9, 17143 (SCI)

[7]    P. Lin, S.C. Jiang, D. Li, et al. Comprehending international important Ramsar wetland documents using latent semantic topic model in kernel space. Natural Resource Modeling. 2019, e12215. (SCI)

[8]    S.C. Jiang, P. Lin, Y.M. Chen, et al. Mixed-signal extraction and recognition of wind turbine blade multiple-area damage based on improved Fast-ICA, Optik, 2019, 179, 1152-1159. (SCI)

[9]    P. Lin, D. Li, Z.Y. Zou, et al. Deep convolutional neural network for automatic discrimination between Fragaria × Ananassa flowers and other similar white wild flowers in fields. Plant Methods. 2018, 14 (1), 64. (SCI)

[10]P. Lin, X.L. Li, Y.M. Chen, et al. A deep convolutional neural network architecture for boosting image discrimination accuracy of rice species. Food and Bioprocess Technology, 2018, 11(4), 1-9. (SCI) 

专利  

[1]    林萍,陈永明, 胡国文. 一种转基因水稻种子及其亲本的快速检测方法及其专用装置. 发明专利. 专利号: ZL201410783310.5

[2]    林萍, 陈永明, 胡国文. 一种转基因水稻种子及其亲本快速检测方法的专用装置. 实用新型专利. 专利号: ZL201420801518.0

[3]    林萍, 陈永明, 李杜, 等. 大豆外观品质检测装置. 实用新型专利. 专利号: ZL201920426119.3

[4]    陈永明, 林萍, 何坚强, 等. 多模态湿地生态生境场景核空间溯源方法及装置. 发明专利. 专利号: ZL201510190900.1 

获得各级奖励

[1]     2018年，     江苏省第五期“333高层次人才培养工程”第三层次培养对象(中青年学术技术带头人)

[2]    2015年，      江苏省政府留学奖学金

[3]    2018年，     盐城市2017－2018年度自然科学优秀学术成果，三等奖

[4]    2014年，     盐城市2013－2014年度自然科学优秀学术成果，二等奖