張麗清

1983年在杭州大學獲數學科學理學學士；1988年在中山大學獲計算機科學理學博士。1997年-2002年在日本理化學研究腦科學研究所工作期間，師從國際著名的神經網路專家、現任腦科學研究所主任Amari教授，參加了日本國家的前瞻研究計劃和腦科學計劃。

從事大腦計算結構、計算原理的理論和模型方面的研究，包括腦信息處理系統的建模和腦信號分析處理技術、統計學習的理論與演演算法、腦信號（MEG/ EEG）分析與處理方法，多模態知覺信息集成編碼等。

在國際上首先建立了基於狀態空間模型的動態獨立元分析理論與方法。該理論可實現神經網路學習的知覺信息內部稀疏表示，可實現神經元之間的競爭和協作的機制，2001年該研究成果被日本腦科學研究所評為青年傑出研究成果。在腦信號分析與處理方面，提出了自適應盲信號分離的理論與方法，較好地解決了非方矩陣瞬時混合模型中的自然梯度問題、信號盲反卷積中的混合模型的幾何性質等問題。在IEEE Trans. Neural Networks、IEEE Trans. Signal Processing、IEEE Signal Processing Letters、Signal Processing等國際期刊和IEEE神經網路學會等國際學術會議上發表論文130餘篇，發表論文在SCI上已被引用40餘次。