研究方向：接收机工作特性曲线的统计特性分析及快速算法的设计，多类分类器性能评价，基于深度学习的图像、视频超分辨率重构、细粒度检索

办公邮箱：shunliu@gpnu.edu.cn

个人简介：

广东技术师范大学自动化学院讲师，硕士生导师。主要从事接收机工作特性曲线的统计特性分析及快速算法的设计，多类分类器性能评价，基于深度学习的图像、视频超分辨率重构、细粒度检索等研究。发表相关学术SCI、EI收录学术论文10余篇，拥有中国发明专利1项，软件著作权1项。

教育背景：2011.09-2015.06   广东工业大学   本科

2015.09-2020.06  广东工业大学   硕博连读

2018.02-2019.02  英国肯特大学  联合培养

代表性科研项目：

1. 《有序多类接收机工作特性曲面下超体积的统计特性、快速算法及应用》国家自然科学基金青年项目，30万元，主持

2. 《面向癌细胞检测仪的多类接收机工作特性评价系统》广州市科技计划项目，5万元，主持。

3. 《基于超分辨率和接收机工作特性分析快速算法的高通量癌细胞检测仪的初步设计》广东技术师范大学人才引进项目，15万元，主持。

4. 《多源异构表征学习理论研究》，广东省大数据基础理论与计算方法重点实验室，5万元，主要参与。

5. 《面向多源异构数据精细化融合与协调学习算法研究》，广东省普通高校青年人才项目，5万元，主要参与。

6. 《基于全光信号处理的超高速成像系统大数据压缩》，国家自然科学基金面上项目，60万元，参与。

7. 《接收机工作特性曲线与曲面的统计特性、快速算法以及在变点检测与基因组数据分析中的应用》国家自然科学基金面上项目，60万元，参与。

代表性论文:

1. Liu S.(刘舜), Sun X., Xu W., et al. Null Distribution of Volume Under Ordered Three-Class ROC Surface (VUS) With Continuous Measurements[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(12): 1855-1859

2. Liu S.(刘舜), Yang J, Zeng X, et al. An efficient and user-friendly software tool for ordered multi-class receiver operating characteristic analysis based on python[J]. SoftwareX, 2022, 19: 101175.

3. Zhu，H., Liu S.(刘舜*), et al. Fast and Unbiased Estimation of Volume Under the Ordered Multi-Class ROC Hyper-Surface with Continuous Measurements[J]. Digital Signal Processing, 2022: 103500.

4. Liu S.(刘舜), Mididoddi C. K., Zhou H., et al. Single-Shot Sub-Nyquist RF Signal Reconstruction Based on Deep Learning Network[C]//2018 International Topical Meeting on Microwave Photonics (MWP), Toulouse. IEEE, 2018: 1-4.

5. Liu S.(刘舜), Zhu H., Xu W., et al. Fast and Unbiased Estimation of Volume Under Ordered Three-Class ROC Surface (VUS) With Continuous or Discrete Measurements[J]. IEEE Access, 2020, vol.8: 136206-136222

6. Liu S.(刘舜), X. Sun, W. Xu, et al. Fast and Unbiased Estimation of Volume Under Ordered Three-Class ROC Surface(VUS) Based on Dynamic Programming[J]. IEEE Access, 2019, vol.7: 63972-63982.

7. Zhu H, Liu S.(刘舜), Xu W, et al. Linearithmic and unbiased implementation of DeLong’s algorithm for comparing the areas under correlated ROC curves[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 246: 123194.

8. Xu W., Liu S.(刘舜), Sun X., et al. A fast algorithm for unbiased estimation of variance of AUC based on dynamic programming[J]. IEEE Access, 2016, 4: 9553-956

9. Zeng X, Liu S.(刘舜*),  Wang X, et al. Hard Decorrelated Centralized Loss for fine-grained image retrieval[J]. Neurocomputing, 2021, 453: 26-37.

10. Zeng X, Liu S.(刘舜), Wang X, et al. SSCRL: fine-grained object retrieval with switched shifted centralized ranking loss[J]. Applied Intelligence, 2022: 1-15.

11. Li B, Liu S.(刘舜),  Xu W, et al. Real-time object detection and semantic segmentation for autonomous driving[C]//MIPPR 2017: Automatic Target Recognition and Navigation. SPIE, 2018, 10608: 167-174.

12. Zhu H, Sun X, Liu S.(刘舜), et al. Improvement of Waegeman–Baets–Boullart algorithms for ordered multi-class ROC analysis[J]. Neurocomputing, 2024, 596: 128095.

13. Wang Y., Huang G., Yang J., Lai H., Liu S.(刘舜), et.al Change Point Detection with Mean Shift Based on AUC from Symmetric Sliding Windows[J]. Symmetry, 2020,12(4):599.

主要授权发明专利：

专利类（发明/实用新型）

1.徐维超, 刘舜等，一种基于皮尔逊秩次变量相关系数的信号检测电路及方法，2017-11-24，ZL201410454393.3 （授权发明专利）

软件著作权类

1.刘舜等，基于动态规划算法快速无偏估算AUC均值及其方差软件，2015-9-1，中国，2015SR226084 （软件著作权）