代表性文章：

[1]      Ye, Q., Huang, P., Zhang, Z., Zheng, Y., Fu, L.*, Yang, W., 2022. Multiview Learning With Robust Double-Sided Twin SVM. IEEE Transactions on Cybernetics. 52(12), 12745–12758. 【SCI一区top，高被引论文】

[2]      Fu, L., Li, Z., Ye, Q., Yin, H., Liu, Q., Chen, X., Fan, X., Yang, W., Yang, G., 2022. Learning Robust Discriminant Subspace Based on Joint L₂,ₚ- and L₂,ₛ-Norm Distance Metrics. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 33(1), 130–144. 【SCI一区top，高被引、热点论文】

[3]      Pan, W., Zhao, Z., Huang, W., Zhang, Z., Fu, L.*, Pan, Z., Yu, J., Wu, F., 2024. Video Moment Retrieval With Noisy Labels. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 35(5), 6779–6791. 【SCI一区top，高被引论文】

[4]      Sun, L., Wang, X., Zheng, Y., Wu, Z., Fu, L.*, 2024. Multiscale 3-D–2-D Mixed CNN and Lightweight Attention-Free Transformer for Hyperspectral and LiDAR Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 62, 1–16. 【SCI一区top，高被引论文】

[5]      Ye, Q., Yang, J., Zheng, H., Fu, L.*, 2025. Convergence Analysis on Trace Ratio Linear Discriminant Analysis Algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 36(2), 3878–3881. 【SCI 一区 TOP】

[6]      Wei R., Yan R., Qu H., Li X., Ye Q., Fu L.*, 2024. SVMFN-FSAR: Semantic-guided Video Multimodal Fusion Network for Few-shot Action Recognition. Big Data Mining and Analytics. 1:18.【SCI一区】

[7]      Xie, D., Feng, L., Yan, X., Sharma, R.P., Wang, Z., Duan, G., Tang, S., Liu, S., Fu, L.*, 2024. forestat: An R package for computing forest carbon sequestration and potential productivity. Ecological Indicators. 166, 112477. 【SCI 二区TOP】

[8]      Sun, L., Zhou, J., Ye, Q., Wu, Z., Chen, Q., Xu, Z., Fu, L.*, 2024. MDC-FusFormer: Multiscale Deep Cross-Fusion Transformer Network for Hyperspectral and Multispectral Image Fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 62, 1–14. 【SCI 一区 TOP】

[9]      Sun, L., Wang, Q., Chen, Y., Zheng, Y., Wu, Z., Fu, L.*, Jeon, B., 2023. CRNet: Channel-Enhanced Remodeling-Based Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 61, 1–14. 【SCI 一区 TOP】

[10]  Yang, X., Hua, Z., Zhang, L., Fan, X., Zhang, F., Ye, Q., Fu, L.*, 2023. Preferred vector machine for forest fire detection. Pattern Recognition. 143, 109722. 【SCI 一区 TOP】

[11]  Liu, J.+, Fu, L.+, Zhang, H., Ye, Q., Yang, W., Liu, L., 2022. Learning discriminative and representative feature with cascade GAN for generalized zero-shot learning. Knowledge-Based Systems. 236(25), 107780. 【SCI 一区 TOP】

[12]  Wang, X., Fu, L.*, Zhang, Y., Wang, Y., Li, Z., 2022. MMatch: Semi-Supervised Discriminative Representation Learning for Multi-View Classification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 32(9), 6425–6436. 【SCI 一区 TOP】

[13]  Yan, H.+, Fu, L.+, Qi, Y., Cheng, L., Ye, Q., Yu, D.-J., 2022. Learning a robust classifier for short-term traffic state prediction. Knowledge-Based Systems. 242, 108368. 【SCI 一区 TOP】

[14]  Yan, H.+, Fu, L.+, Zhang, T., Hu, J., Ye, Q., Qi, Y., Yu, D.-J., 2022. Robust distance metric optimization driven GEPSVM classifier for pattern classification. Pattern Recognition. 129, 108779. 【SCI 一区 TOP】

[15]  Zheng, H.+, Fu, L.+, Ye, Q., 2022. Flexible capped principal component analysis with applications in image recognition. Information Sciences. 614, 289–310. 【SCI 一区 TOP】

[16]  Chen, Q., Duan, G., Liu, Q., Ye, Q., Sharma, R.P., Chen, Y., Liu, H., Fu, L.*, 2021. Estimating crown width in degraded forest: A two-level nonlinear mixed-effects crown width model for Dacrydium pierrei and Podocarpus imbricatus in tropical China. Forest Ecology and Management. 497(3), 119486. 【SCI 一区 TOP】

[17]  Zhou, X., Chen, Q., Sharma, R.P., Wang, Y., He, P., Guo, J., Lei, Y., Fu, L.*, 2021. A climate sensitive mixed-effects diameter class mortality model for Prince Rupprecht larch (Larix gmelinii var. principis-rupprechtii) in northern China. Forest Ecology and Management. 491(1), 119091. 【SCI 一区 TOP】

[18]  Fu, L., Zhang, D., Ye, Q., 2021. Recurrent Thrifty Attention Network for Remote Sensing Scene Recognition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 59(10), 8257–8268. 【SCI 一区 TOP】

[19]  Cheng, Y.+, Fu, L.+, Luo, P., Ye, Q., Liu, F., Zhu, W., 2020. Multi-view generalized support vector machine via mining the inherent relationship between views with applications to face and fire smoke recognition. Knowledge-Based Systems. 210(27), 106488. 【SCI 一区 TOP】

[20]  Yang, Z., Ye, Q., Chen, Q., Ma, X., Fu, L.*, Yang, G., Yan, H., Liu, F., 2020. Robust discriminant feature selection via joint L2,1-norm distance minimization and maximization. Knowledge-Based Systems. 207(5), 106090. 【SCI 一区 TOP】

[21]  Liu, Q., Fu, L.*, Wang, G., Li, S., Li, Z., Chen, E., Pang, Y., Hu, K., 2020. Improving Estimation of Forest Canopy Cover by Introducing Loss Ratio of Laser Pulses Using Airborne LiDAR. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 58(1), 567–585. 【SCI 一区 TOP】

[22]  Cheng, Y., Yin, H., Ye, Q., Huang, P., Fu, L.*, Yang, Z., Tian, Y., 2020. Improved multi-view GEPSVM via Inter-View Difference Maximization and Intra-view Agreement Minimization. Neural Networks. 125, 313–329. 【SCI 一区 TOP】

[23]  Yang, Z., Liu, Q., Luo, P., Ye, Q., Sharma, R.P., Duan, G., Zhang, H., Fu, L.*, 2020. Nonlinear mixed-effects height to crown base model based on both airborne LiDAR and field datasets for Picea crassifolia Kom trees in northwest China. Forest Ecology and Management. 474(15), 118323. 【SCI 一区 TOP】

[24]  Ye, Q., Li, Z., Fu, L.*, Zhang, Z., Yang, W., Yang, G., 2019. Nonpeaked Discriminant Analysis for Data Representation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 30(12), 3818–3832. 【SCI 一区 TOP】

[25]  Wang, L., Wang, B., Zhang, Z., Ye, Q., Fu, L.*, Liu, G., Wang, M., 2019. Robust auto-weighted projective low-rank and sparse recovery for visual representation. Neural Networks. 117, 201–215. 【SCI 一区 TOP】

[26]  Zhao, H., Fu, L.+, Gao, Z., Ye, Q., Yang, Z., Yang, X., 2019. Flexible non-greedy discriminant subspace feature extraction. Neural Networks. 116, 166–177. 【SCI 一区 TOP】

[27]  Wang, C., Ye, Q., Luo, P., Ye, N., Fu, L.*, 2019. Robust capped L1-norm twin support vector machine. Neural Networks. 114, 47–59. 【SCI 一区 TOP】

[28]  Ye, Q., Zhao, H., Fu, L.*, Gao, S., 2018. Underlying Connections Between Algorithms for Nongreedy LDA-L1. IEEE Transactions on Image Processing 27(5), 2557–2559. 【SCI 一区 TOP】

[29]  Ye Q., Zhao H., Gao S., Naiem M., Fu L.*, 2018. Lp- and Ls-Norm Distance Based Robust Linear Discriminant Analysis. Neural Networks. 105: 393-404. 【SCI一区TOP】

[30]  Fu L., Jiang L., Ye M., Sun L., Tang S., Wu R. 2018. How trees allocate stem carbon for optimal growth: Insight from a game-theoretic model. Briefings in Bioinformatics, 19(4): 593-602. 【SCI一区TOP】

[31]  Lei, Y., Fu, L.+, Affleck, D.L.R., Nelson, A.S., Shen, C., Wang, M., Zheng, J., Ye, Q., Yang, G., 2018. Additivity of nonlinear tree crown width models: Aggregated and disaggregated model structures using nonlinear simultaneous equations. Forest Ecology and Management. 427(1), 372–382. 【SCI一区TOP】

[32]  Fu, L., Sharma, R.P., Wang, G., Tang, S., 2017. Modelling a system of nonlinear additive crown width models applying seemingly unrelated regression for Prince Rupprecht larch in northern China. Forest Ecology and Management. 386(15), 71–80. 【SCI一区TOP】

[33]  Fu, L., Sharma, R.P., Hao, K., Tang, S., 2017. A generalized interregional nonlinear mixed-effects crown width model for Prince Rupprecht larch in northern China. Forest Ecology and Management 389(1), 364–373. 【SCI一区TOP】

[34]  Fu, L., Zhang, H., Sharma, R.P., Pang, L., Wang, G., 2017. A generalized nonlinear mixed-effects height to crown base model for Mongolian oak in northeast China. Forest Ecology and Management 384(15), 34–43. 【SCI一区TOP】

[35]  Fu, L., Sun, H., Sharma, R.P., Lei, Y., Zhang, H., Tang, S., 2013. Nonlinear mixed-effects crown width models for individual trees of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata) in south-central China. Forest Ecology and Management 302(15), 210–220. 【SCI一区TOP】

[36]  符利勇,唐守正. 2020, 非线性混合效应模型统一标准形式及应用[J].中国科学:数学. 50(1):15-30.

获奖：

[1] 国务院政府特殊津贴(2024)，中华人民共和国国务院。

[2] 第二届全国人工智能应用场景创新挑战赛总决赛特等奖（1/15）(2025)，中国人工智能学会、科技部新一代人工智能发展研究中心。

[3] 自然资源部直属机关优秀职工(2024)，自然资源部直属机关工会委员会。

[4] 首届“中国林科院科技成果转化应用先进个人”(2024)，中国林业科学研究院。

[5] 第二届全国人工智能应用场景创新挑战赛智能森防专项赛特等奖（1/15）(2024)，中国人工智能学会、科技部新一代人工智能发展研究中心。

[6] 自然资源科学技术进步奖二等奖（1/15）(2024)，自然资源部。

[7] 第27届中国青年五四奖章提名奖(2023)，共青团中央、全国青联。

[8] 国家林业和草原局“十佳优秀青年”(2023)，国家林业和草原局。

[9] 地理信息科技进步奖一等奖（1/20）(2023)，中国地理信息产业协会。

[10] 首届全国人工智能应用场景创新挑战赛一等奖（1/5）(2023)，中国人工智能学会、科技部新一代人工智能发展研究中心。

[11] 首届全国人工智能应用场景创新挑战赛智能遥感专项赛特等奖（1/5）(2023)，中国人工智能学会、科技部新一代人工智能发展研究中心。

[12] 中国林业科学研究院首届“青年领军”人才(2023)，中国林业科学研究院。

[13] 第十三届梁希林业科学技术奖科技进步奖二等奖（9/10）（2023），国家林业和草原局，中国林学会。

[14] 第十七届“中国青年科技奖”(2022)，中共中央组织部、人社部、中国科协、共青团中央

[15] 第三届安全科技进步奖二等奖(2/10)(2022)，中国安全生产协会。

[16] 国家林草局第七批“百千万人才工程”省部级人选(2020)，国家林业和草原局。

[17] 第四批国家高层次人才特殊支持计划青年拔尖人才(2019)，中共中央组织部。

[18] 首届国家林业和草原“科技创新青年拔尖人才”(2019)，国家林业和草原局。

[19] 第九届梁希林业科学技术奖科技进步奖三等奖（1/5）(2018)，国家林业和草原局。

[20] 第十四届中国林业青年科技奖(2017)，国家林业和草原局。

[21] 中国科协首届“青年人才托举工程”被托举对象(2016)，中国科协 。

[22] 第六届梁希青年论文奖一等奖，排名第一(2016)，国家林业局、中国林学会。

[23] 第四届“中国林科院杰出青年”(2014)，中国林业科学研究院。

著作：

[1] 唐守正，李勇，符利勇，生物数学模型的统计学基础，高等教育出版社，310页，2015

[2] 雷相东，唐守正，符利勇等，森林立地质量定量评价，中国林业出版社，245页，2019

专利：

[1] Fu L, Chen Q, Ma Z, Pang L, Wang S, Lei Z. Method for evaluating canopy cover based on airbone Lidar data. G06K 2022/09549.

[2] Fu L, Ye Q, Chen Q, Liu Q, Luo P, Ling C, Meng X. Method for estimating vegetation coverage rate change in desert area. 2021, LU500262.

[3] Fu L, Ye Q, Chen Q, Liu Q, Luo P, Ling C, Meng X. Method for analyzing the influence of topographic heterogeneity on the distribution of erythrina species. 2021, LU500271.

[4] Fu L, Luo P, Ye Q, Ling C, Cheng Y, Kang X, Chen Q. A real-time forest fires detection system based on robust multi-modality learning. 2021, LU500123.

[5] Chen Q, Liu Q, Ye Q, Fu L, Luo P, Ling C, Huang P. Forest fire identification method based on multi-view robust bilateral twin vector machine. 2021, LU500550.

[6] Liao X Y, Song X Y, Fu L Y, Zhang H R, Lei X D, Duan G S, Wang Q Y, Xiao Q G. Analysis method of relationship between height and diameter at breast height of individual tree for revealing regeneration mechanism of Korean pine, 2021，LU500546.

[7] Fu L, Tang S, Ye Q, Xu Z, Chen Q, Tan J, Wang Q, Zhang Z, Ling C, Liu Q, Xie D, Feng L, Wang W. Forest fire detection and segmentation method based on improved mask scoring R-CNN. F/PT/NC/O/2024/14400.

[8] Fu L, Tang S, Ye Q, Xu Z, Chen Q, Tan J, Wang Q, Zhang Z, Ling C, Liu Q, Xie D, Feng L, Wang W. Aerial forest fire image recognition method based on self-attention mechanism. F/PT/NC/O/2024/14659.

[9] Fu L, Tang S, Ye Q, Xu Z, Chen Q, Tan J, Wang Q, Zhang Z, Ling C, Liu Q, Xie D, Feng L, Wang W. Mehod for estimating above-ground biomass of shrubs in desert areas based on airborne LiDAR. LU508417.

[10] Fu L, Tang S, Ye Q, Xu Z, Chen Q, Tan J, Wang Q, Zhang Z, Ling C, Liu Q, Xie D, Feng L, Wang W. Method for detecting single tree crown based on fused attention mechanism and visible light image of unmanned aerial vehicle. LU508406.

[11] Fu L, Tang S, Ye Q, Xu Z, Chen Q, Tan J, Wang Q, Zhang Z, Ling C, Liu Q, Xie D, Feng L, Wang W. Rapid flame detection method for forest fire identification. 2417123.3.

[12] 符利勇,唐守正,姚建峰,卢军,郑一力,郭旭展. 一种树木微钻阻力仪及其评价木材质量的方法. CN113237593B.

[13] 符利勇，陈巧，胡宗达，谭炳香，凌成星，业巧林. 针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统. ZL 2021 1 0340241.0.

[14] 符利勇，陈巧，胡宗达，谭炳香，凌成星，业巧林. 一种泸沽湖大草海退化湿地的生态修复方法. ZL 2021 1 0340483.X

[15] 符利勇, 叶巧林, 刘清旺, 陈巧, 凌成星, 罗鹏, 亓宝龙, 贾雪峰. 激光雷达. ZL 2021 3 0314716.X. 国内外观设计专利.

[16] 符利勇、唐守正. 基于体积分割求解多重积分的龙贝格改进算法, 发明专利, CN108021532A

[17] 符利勇、雷相东、唐守正、段光爽.天然林断面积生产潜力及其计算方法, 发明专利，CN108664681A

[18] 符利勇、雷相东、唐守正、段光爽.天然林蓄积生产潜力及其计算方法, 发明专利，CN108229783A

[19] 符利勇、唐守正、雷相东;段光爽.非线性混合效应模型统一标准形式及应用,发明专利，CN108664451A

[20] 符利勇,张晓芳,唐守正,李骁尧,张会儒. 大尺度森林碳储量预估的高维机载 LiDAR 变量选择方法.202310637591.2.

[21] 符利勇,谢栋博,陈巧,冯林艳,王文文,赵晓迪.基于机载激光雷达估算荒漠地区灌木地上生物量的方法. 202410517654.5.

[22] 符利勇,唐守正,业巧林,许中旗,陈巧,谭靖,王秋华,张志东,凌成星,刘强,谢栋博,冯林艳,王文文. 基于融合注意力机制和无人机可见光影像的单木树冠检测方法. 202410821479.9.

[23] 符利勇,唐守正,业巧林,许中旗,陈巧,谭靖,王秋华,张志东,凌成星,刘强,谢栋博,冯林艳,王文文. 基于自注意力机制的航空林火图像识别方法. 2024108215151.1

[24] 符利勇,唐守正,业巧林,许中旗,陈巧,谭靖,王秋华,张志东,凌成星,刘强,谢栋博,冯林艳,王文文. 一种针对林火识别的火焰快速检测方法. 202410821535.9

[25] 符利勇,唐守正,业巧林,许中旗,陈巧,谭靖,王秋华,张志东,凌成星,刘强,谢栋博,冯林艳,王文文. 一种基于 SLIC 超像素的森林火灾实时检测方法. 202410821552.2

[26] 符利勇,唐守正,业巧林,许中旗,陈巧,谭靖,王秋华,张志东,凌成星,刘强,谢栋博,冯林艳,王文文. 一种基于改进 Mask Scoring R-CNN 的林火检测与分割方法. 202410821577.2.

其它：

主持国家标准1项。

[1] 森林草原防火无人机应用技术规程,20240345-T-432,国家推荐标准，全国森林草原防火标准化技术委员会,2023-12-29，符利勇等。

登记软件著作权22项。

[1] 人工林落叶松立地质量在线服务平台V1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所. 2024SR1983934.

[2] 无人机森林防火航线规划系统V1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所.2023SR1353702.

[3] 无人机森林防火巡护监控系统V1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所. 2023SR1323885.

[4] 无人机终端管理系统.V1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所. 2023SR1137763.

[5] 无人机防火数据管理系统v1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所. 2023SR1255794.

[6] 无人机防火应急指挥系统v1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所. 2023SR1255795.

[7] 无人机防火灾后评估系统v1.0. 中国林业科学研究院资源信息研究所. 2023SR1247439.

[8] 森林空间结构指标计算软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2014SR062512；

[11] 三维造材优化决策系统软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2014SR088124。

[12] 生态公益林提质增效指标计算及评价软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2015SR154345

[13] 生态公益林生产潜力计算和分析软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2015SR154444

[14] 单因素的蓄积现实生产力计算分析软件, 中国，中华人民共和国国家产权局，2015SR236355

[15] 基于单因素的断面积潜在生产力计算分析软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2015SR237236

[16] 单因素的断面积现实生产力计算分析软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2015SR236243

[17] 基于单因素的蓄积潜在生产力计算分析软件，中国，中华人民共和国国家产权局，2015SR236176

[18] 南方天然混交林立地质量评价系统V1.0，中国，中华人民共和国国家产权局，2018SR827877

[19] 基于点云数据的单木树冠图像分割系统V1.0，中国，中华人民共和国国家产权局，2018SR931458

[20] 基于无人机采集数据管理系统V1.0，中国，中华人民共和国国家产权局，2018SR909934

[21] 基于点云数据的单木生物量估测系统V1.0，中国，中华人民共和国国家产权局，2018SR912349

[22] 基于点云数据的马尾松纯林森林垂直结构参数提取系统V1.0，中国，中华人民共和国国家产权局，2018SR931468