基本信息：

       戴颖龙，博士，副教授，硕士生导师。2010年获得东北大学自动化专业学士学位；2012年获得东北大学控制理论与控制工程专业硕士学位；2018年获得中南大学计算机科学与技术专业博士学位。2012年8月至2013年6月在三一重工智能研究院，担任电子工程师。2016年暑期在中国散裂中子源实习，担任研究助理。2020年7月至2023年4月在国防科技大学理学院系统科学博士后流动站，担任博士后研究员。2018年7月至今在湖南师范大学信息科学与工程学院人工智能系从事教学科研工作。

联系邮箱：daiyl@hunnu.edu.cn

研究方向：

       多模态深度学习、深度强化学习、可解释深度学习、健康监护过程

科研项目：

[1] 国家自然科学基金, 青年项目, 62306110, 基于信息论的健康监护过程智能化方法研究, 2024/01-2026/12, 主持

[2] 中国博士后科学基金, 面上资助, 2021M693976, 无人机集群对抗中深度强化学习模型的可解释性研究, 2021/06-2023/03, 主持

[3] 湖南省自然科学基金, 青年项目, 2020JJ5367, 多模态深度学习模型的信息融合关键技术研究, 2020/01-2022/12, 主持

[4] 湖南师范大学博士启动基金项目, 健康监护过程智能化信息闭环理论框架研究及其应用示范, 2018/10/15-2020/12/31, 主持

[5] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62276095, 面向实际应用场景的实体语义关系抽取关键技术研究, 2023/01/01-2026/12/31, 参与

[6] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62072175, 智能网联汽车安全关键电子系统设计优化及异常检测方法研究, 2021/01/01-2024/12/31, 参与

[7] 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62072173, 面向阿尔茨海默症的多维度多组学数据融合挖掘方法研究, 2021/01/01-2024/12/31, 参与

代表性论文（www.researchgate.net/profile/Yinglong_Dai）：

[1] Yinglong Dai, Zheng Yan, Jiangchang Cheng, Xiaojun Duan, and Guojun Wang, Analysis of Multimodal Data Fusion from an Information Theory Perspective. Information Sciences, 2023, 623: 164-183. (SCI, IF= 8.233, CCF推荐期刊B类, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.014)

[2] Yinglong Dai, Haibin Ouyang, Hong Zheng, Han Long, and Xiaojun Duan. Interpreting a deep reinforcement learning model with conceptual embedding and performance analysis. Applied Intelligence, 12 July 2022. (SCI, IF=5.019, DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-022-03788-7)

[3] Yinglong Dai, Guojun Wang, Khan Muhammad, and Shuai Liu. A Closed-Loop Healthcare Processing Approach based on Deep Reinforcement Learning. Multimedia Tools and Applications, January, 2022, 81(3): 3107–3129. (SCI, IF=2.577, CCF推荐期刊C类, DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-020-08896-5)

[4] Yinglong Dai, Guojun Wang. A Deep Inference Learning Framework for Healthcare. Pattern Recognition Letters, 24 November 2020, 139: 17-25. (SCI, IF= 4.757, CCF推荐期刊C类, DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.02.009)

[5] Yinglong Dai, Guojun Wang, Jianhua Dai, and Oana GEMAN. A Multimodal Deep Architecture for Traditional Chinese Medicine Diagnosis. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 10 October, 2020, 32(19): e5781. (SCI, IF= 1.831, CCF推荐期刊C类, DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.5781)

[6] Yinglong Dai, Guojun Wang, Kuan-Ching Li. Conceptual Alignment Deep Neural Networks. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 22 March 2018, 34(3): 1631-1642. (SCI, IF= 1.737, DOI: https://doi.org/10.3233/JIFS-169457)

特邀报告：

[1] Exploring Healthcare Strategies by Deep Reinforcement Learning, International Workshop on Assistive Engineering and Information Technology (AEIT), 2019.

[2] Building Healthcare Information Loop Using Deep Neural Networks,IEEE International Symposium on Smart City and Informatization (iSCI),2018.

学术服务：

       The 10th International Workshop on Assistive Engineering and Information Technology (AEIT 2020)，程序委员会主席。IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI), IEEE Reviews in Biomedical Engineering (RBME), Scientific Reports (SR), Artificial Intelligence Review, Connection Science, Computers in Biology and Medicine (CBM), Neural Processing Letters (NPL)等国际期刊的审稿人。

其他：

       2009年全国大学生电子设计竞赛，声音导引智能小车，国家二等奖。