一、个人简介

  侯宇超，1995年9月出生，山西省吕梁市人，汉族，中共党员，博士，副教授，硕士生导师，计算机系主任，教工党支部书记。2022年7月于中北大学信息与通信工程专业博士研究生毕业。主要从事人工智能安全、联邦学习、模式识别等方面研究。主持山西省基础研究计划等项目5项，在TMC、TDSC、PR、IOTJ、通信学报等期刊上发表学术论文20余篇，授权发明专利4项。

二、研究课题

 1. 山西省基础研究计划项目，基于深度学习的SAR图像数据增强、融合与识别研究，2024年1月-2026年12月，202303021212164（主持）；

 2.山西省数据领域“揭榜挂帅”揭榜挂帅项目，空-天-地遥感高质量数据生成及其在数字经济中的协同利用研究，2026年1月-2026年12月（主持）；

 3.完美真人WM自然科学基金项目，基于联邦学习的SAR图像目标识别研究，2025年1月-2026年12月（主持）；

 4.教育部供需对接就业育人项目，完美真人WM人工智能与信息安全人才就业实习基地建设，2024年1月-2024年12月（主持）；

 5.中北大学研究生科技创新项目, 基于卷积神经网络的SAR目标识别研究，2018年10月-2019年9月，20181549（主持）；

 6.山西省高等学校教学改革项目，新工科背景下网络空间安全专业人才培养机制研究，2025年1月-2026年12月，J20240734（参与）；

 7.国家自然科学基金项目，基于MEMS矢量水听器的水下目标信息处理与数据融合方法研究，2018年1月-2020年12月，61774137（参与）；

 8.山西省重点研发计划项目, 基于深度学习的医学图像融合与识别算法研究，2019年7月-2021年12月，201903D121156（参与）；

 9.山西省基础研究计划项目, 基于深度学习与稀疏理论的病理学图像自适应集成辨识方法研究，2022年1月-2024年12月，202103021223189（参与）；

 10. 山西省自然科学基金项目，基于大数据与机器学习的复杂场景SAR目标识别及定位研究，2019年1月-2020年12月，201801D121026（参与）；

11. 生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室开放研究基金项目, 基于深度学习的乳腺癌识别方法研究，2020年7月-2022年6月，KF2020-03（参与）。

三、发表论文

1. AsyncFed-SAR: Towards Communication-Efficient Asynchronous Federated Learning for SAR Image Target Recognition, IEEE Transactions on Mobile Computing, 1-18, 2026. (SCI一区 Top，CCF-A)

2. Federated Analytics Assisted Semantic Alignment for Secure and Privacy-Preserving Image Classification, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 1-16, 2026. (SCI二区 Top，CCF-A)

3. Privacy-Preserving Federated SAR Image Target Recognition with Adaptive Resource Management in Space-Air-Ground Integrated Networks, Pattern Recognition, 177, 113253, 2026. (SCI一区 Top，CCF-B)

4. EfficientSARNet: A Lightweight, High-Performance, and Fast SAR Image Target Recognition Network, IEEE Sensors Journal, 26(7), 11413-11431, 2026. (SCI二区)

5. 基于多尺度胶囊Swin Transformer的SAR图像目标识别方法[J]. 通信学报, 2025, 46(03):274-290.（EI/CSCD）

6. Toward Secure SAR Image Generation via Federated Angle-Aware Generative Diffusion Framework[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2025, 13(2): 2713-2730. (SCI一区 Top)

7. FedC-DAC: A Federated Clustering with Dynamic Aggregation and Calibration Method for SAR Image Target Recognition[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2025. (SCI二区 Top)

8. Federated Dynamic Aggregation Selection Strategy-Based Multi-Receptive Field Fusion Classification Framework for Point Cloud Classification[J]. Computers, Materials and Continua, 2025, 86(2): 1-30.(SCI 四区)
9. Meta-Adaptive-Weighting-based Bilateral Multi-Dimensional Refined Space Feature Attention Network for Imbalanced Breast Cancer Histopathological Image Classification[J]. Computers in Biology and Medicine, 2023, 164: 107300. (SCI二区 Top)

10. MdpCaps-Csl for SAR Image Target Recognition with Limited Labeled Training Data[J]. IEEE Access, 2020, 8: 176217-176231. (SCI二区 Top)

11. Deep Convolutional Neural Network Structural Design for Synthetic Aperture Radar Image Target Recognition based on Incomplete Training Data and Displacement Insensitivity[J]. Journal of Electronic Imaging, 2019, 28(5): 053002. (SCI 四区)

12. 基于精英蚁群算法的多目标生鲜配送路径优化研究[J]. 数学的实践与认识, 2018, 48(20):50-57.（中文核心）

13.面向SAR目标分类的卷积神经网络算法研究[J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2018, 32(07):189-194.（中文核心）

四、讲授课程 

 本科生：软件工程、大数据分析与处理技术、信息安全基础
 硕士研究生：大数据技术与应用、云计算安全、信息安全导论、深度学习技术、科技论文研读与写作

五、获奖情况

 获优秀党务工作者、优秀共产党员、“师德师风”先进个人、优秀辅导员等荣誉称号，博士研究生国家奖学金（入选山西省年度百名国奖典型代表）、硕士研究生国家奖学金。作为指导教师，指导学生获山西省研究生科研创新项目2项，山西省大学生创新创业训练计划项目3项，在全国大学生数学建模竞赛、全国大学生信息安全与对抗技术竞赛、睿抗机器人开发者大赛、中国机器人大赛等主流学科竞赛上获国家奖20余项。