博士后
HASSAN Zohaib
- 职称：
- 职务：博士后
- 研究领域：数据分析、机器学习、电生理学、功能磁共振成像 (fMRI).
- 电话：18621106209
- 邮件：zohaib.hassan@icpbr.ac.cn
简历
Zohaib HASSAN博士的主要研究领域为机器学习、数据分析和神经科学的交叉领域。他从中国上海交通大学获得博士学位，师从控制科学与工程系胡立生教授。他的博士研究重点是：流形学习技术在特征提取和几何恢复中的应用，研究重点在于故障的检测。在博士毕业后，Zohaib 博士在中国杭州浙江实验室前沿基础研究中心进行博士后研究，师从杨东平教授，运用机器学习方法进行睡眠动力学和癫痫的研究。目前，作为全身动态脑研究组的成员，他正在从事神经和身体活动的多维数据的深度分析工作。
研究方向
内感受，脑刺激，脑成像，兽医学，转化精神病学
代表论著
1. Liu, T., Shah, M. Z. H., Yan, X., & Yang, D. (2023). Unsupervised feature representation based on deep boltzmann machine for seizure detection. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 31, 1624-1634.
2. Shah, M. Z. H., Liu, T., Wei, Y., & Yang, D. (2023). Unsupervised Feature Representation of Sleep EEG Data with Transient Deep Boltzmann Machine. In 2023 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 1-5.
3. Shah, M. Z.H., Ahmed, Z., & Hu, L. (2023). Feature extraction and fault detection scheme via improved locality preserving projection and SVDD. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 45(2), 197-211.
4. Shah, M. Z. H., Ahmed, Z., & Hu, L. (2022). Weighted linear local tangent space alignment via geometrically inspired weighted PCA for fault detection. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 19(1), 210-219.
5. Shah, M. Z. H., Hu, L., & Ahmed, Z. (2022). Modified LPP based on Riemannian metric for feature extraction and fault detection. Measurement, 193, 110923.