孙明，博士，教授，1979年12月生，硕士研究生导师，美国Baylor大学电气与计算机系访问学者，黑龙江生物医学工程学会理事。主持和参与国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金、黑龙江省青年学术骨干项目、黑龙江高校青年创新人才项目、黑龙江省研究生课程思政项目等10余项，获省级科学技术进步三等奖（自然科学类）1项，发明专利授权5项，参与编著2部。在国内外著名学术期刊及会议上发表科研论文共计40余篇，其中SCI、EI收录20余篇。

研究领域：深度学习、强化学习、智能优化算法及无线通信资源管理与优化。

联系方式：15845205890（微信同步）

邮箱：snogisunming@163.com

招生专业：检测技术与自动化装置学硕(0811)，控制工程专硕(085400)

科研成果：

主持或参与的项目：

[1] 黑龙江省研究生课程思政高质量建设项目，《深度学习理论及应用》课程思政案例，2021.07-2023.06，1万，主持

[2] 黑龙江高校基本业务专项，基于深度学习层级多模型集成的绿色无线通信资源管理方法研究，2023.01-2025.12, 1万，主持

[3] 黑龙江省自然科学基金联合引导专项，LH2019F038，5G超密集网络中基于深度学习的主动式动态资源分配，2019/07-2022/12，2万，已结题，主持

[4] 黑龙江高校基本业务专项青年创新人才项目（重点），135309340，5G超密集异构网络中基于智能优化的动态资源分配方法研究，2019/01-2021/12, 5万，已结题，主持。

[5] 国家青年基金项目，61100103，WiMAX Mesh网络中基于混沌、神经网络和粒子群的无线资源管理方法研究，2012/01-2014/12，22万，已结题，主持

[6] 黑龙江省教育厅青年学术骨干支持项目（重点），1254G065，基于迟滞噪声混沌神经网络优化的多跳蜂窝网信道资源管理研究，2014/01-2017/08，4万，已结题，主持

[7] 黑龙江省教育厅科学技术面上研究项目，12511600，多址通信中基于迟滞和噪声的混沌神经网络研究，2011/01-2013/12，1.5万，已结题，主持

[8] 国家自然科学基金面上项目，61872204，基于广义Fibonacci混沌系统的虚拟光学图像加密关键技术，2019/01-2022/12，64万，已结题，第3名

[9] 黑龙江省自然科学基金联合引导专项，LH2019F037，多时间基准节点条件下多源消息融合时钟同步技术研究，2019/07-2022/07，2万，已结题，第3名

[10] 黑龙江省自然科学基金项目，F201035，白噪声对人工神经网络的影响研究，2011/01-2013/12，5万，已结题，第2名。

[11] 国家自然科学基金面上项目，60974104，组合导航系统中基于混沌、小波和神经网络的信息融合方法研究，2010/01-1-2012/12，29万，已结题，第5名

专利：

[1] 孙明，张辉，王淑梅，马媛媛。一种面向OFDMA蜂窝网络的动态信道分配方法。（发明专利，专利号2018104311224，授权）

[2] 孙明，金彦辉，王淑梅，梅二壮，蔚丽杰，一种深度强化学习联合无监督学习的D2D网络分布式资源分配方法。（发明专利，专利号2022114754579，授权）

[3] 孙明，王淑梅，徐耀群，张妨，崔弘，马志晟，曹伟。一种面向多小区网络的基于无监督学习的无线资源分配方法。（发明专利，专利号2020107197355，授权）

[4] 张辉，孙明，王淑梅，徐耀群，黄钰景，翟康乐，张妨，曹伟。一种保障公平度阈值的人工蜂群OFDMA资源分配方法。（发明专利，专利号2020109958685，授权）

[5] 孙明，王淑梅，姜泽旭，董二寒，吕天宇，苏禹。一种保障多小区蜂窝网长期用户速率的深度无监督学习资源分配方法。（发明专利，专利号2023110315609，授权）

[6] 孙明，姜泽旭，董二寒，吕天宇，钟一赫，张杰，何小鸥，胡良进，王一宁，王淑梅。一种基于无监督学习的多小区蜂窝网分布式无线资源分配系统及方法。（发明专利，代理中）

[7] 孙明，马志晟，王淑梅。一种计算机硬盘驱动切换器。（实用新型，专利号2015207249975，授权）

[8] 孙明，马志晟，王淑梅。一种具有备用电源的计算机主机。（实用新型，专利号2015207249814，授权）

论文：

[1] Ming Sun, Liangjin Hu, Shumei Wang, Yaoqun Xu, Ying Wang.Deep Neural Network based on Unsupervised Learning for Allocations of Channel and Power in Multi-cell Cellular Networks. China Communications, 2023，doi:10.23919/JCC.ja.2022-0393，online

[2] Ming Sun, Erzhuang Mei, Shumei Wang, and Yanhui Jin.Joint DDPG and Unsupervised Learning for Channel Allocation and Power Control in Centralized Wireless Cellular Networks. IEEE Access, 2023, vol. 11, pp. 42191-42203

[3] Ming Sun，Yanhu Jin，Shumei Wang，Erzhuang Mei. Joint Deep Reinforcement Learning and Unsupervised Learning for Channel Selection and Power Control in D2D Networks. Entropy, 2022, 12(24), 1722

[4] 孙明，王淑梅，郭媛，曹伟，徐耀群.基于深度无监督学习的多小区蜂窝网资源分配方法.控制与决策,2022,37(09):2333-2342.

[5] Ming Sun，Yujing Huang，Shumei Wang，Yaoqun Xu.Novel Bee Colony Optimization with Update Quantities for OFDMA Resource Allocation. Wireless communications and Mobile Computing, vol. 2021, Article ID 8891020, 14 pages, 2021.

[6] Ming Sun，Kangle Zhai，Wei Cao，Ying Wang，Yaoqun Xu. Hybrid OFDMA Resource Allocation Scheme for Ensuring Required Level of Proportional Fairness.Mathematical Problems in Engineering 2020，2020:1-19.

[7] 孙明, 曹伟, 李大辉, 马志晟.保证公平的最大化OFDMA系统容量策略.控制与决策，2020,35(5): 1175-1182.

[8] Ming Sun, Kwang Y. Lee,Yaoqun Xu,Wenlei Bai. Hysteretic noisy chaotic neural networks for resource allocation in OFDMA system.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2018, 29(2): 273-285

[9] Ming Sun,Yaoqun Xu,Xuefeng Dai,Yuan Guo. Noise-Tuning-Based Hysteretic Noisy Chaotic Neural Network for Broadcast Scheduling Problem in Wireless Multihop Networks [J].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2012, 23(12): 1905-1918

[10] Ming Sun,Lin Zhao,Wei Cao,Yaoqun Xu,et al. Novel hysteretic noisy chaotic neural network for broadcast scheduling problem in packet radio network.IEEE Transactions on Neural Networks, 2010, 21(9): 1422-1433