刘昆宏 教授、博士
Ph.D. 中国科学技术大学自动化系, 2008.7
研究方向：机器学习；数据挖掘；区块链
所属部门：软件工程系
电子邮件：lkhqz@xmu.edu.cn
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个人简历：
教育背景
Ph.D. 中国科学技术大学自动化系, 2008.7
M.S. 福建师范大学物理与光电子信息技术学院, 2004.7
B.S. 福建师范大学物理与光电子信息技术学院, 1999.7

工作经历
2019年6月至今 厦门大学信息学院软件工程系教授
2018年8月至2019年6月 厦门大学软件学院软件工程系教授
2014年9月至2015年9月 香港理工大学计算机系博士后研究员
2011年10至2018年8月 厦门大学软件学院副教授
2008年7月至2011年9月 厦门大学软件学院助理教授
2004年9月至2005年7月 闽江学院软件工程学院讲师

研究领域
机器学习；数据挖掘；区块链

演讲/授课
数据挖掘；算法分析；

主持与参与的科研项目
1. 日本住友电工集团，基于深度深林的AI情感识别算法研究，2020.2-2020.7.（主持）

2. 新加坡Cellnetwork公司，厦门大学-新加坡Cellnetwork区块链联合研究中心，2019.10－2021.10；（主持）

3. 国家自然科学基金面上项目，“基于输出纠错编码的开集多类数据挖掘算法研究”，2018.1－2021.12；（主持）

4. 福建省自然科学基金面上项目，“基于输出纠错编码的多类基因微阵列数据挖掘方法研究”,2016.4－2019.3；（主持）

5. 福建小知大数科技公司，“基于深度学习的智能音乐评分模型研究与核心功能模块开发”, 2018.4-2019.4；（主持）

6. 福建创想智慧网络科技有限公司，“技术人员数据挖掘培训”, 2016.12-2017.5；（主持）

7. 国家科技支撑计划，“丝绸之路”新疆文化资源集成与文化旅游综合服务应用示范，2015.7- 2017.12，（子课题合作者）

8. 国家自然科学基金青年科学基金项目，“基于集成学习的高维癌症基因微数组数据分析方法研究”，2012.1－2014.12；（主持）

9. 福建省自然科学基金，“基于集成特征选择的基因微阵列数据分析方法研究”,2010.6－2014.6；（主持）

10. 中央高校基本科研业务费，“基于集成学习方法的胃癌TNM-G诊断系统研究”，2010.10－2013.10；（主持）

11. 中国石油勘探开发研究院，“基于数据挖掘的地震数据信息提取和储层预测技术研究”，2012.11-2013.12（第一合作者）。

12. 中国石油勘探开发研究院，“基于数据驱动的智能储层预测”，2012.11-2013.12（第一合作者）。

发明专利
基于快速自动密度聚类的可变尺度红外小目标的检测方法

竞赛指导
2020 中医链世界——基于区块链的中医健康系统，区块链技术与教育高峰论坛中荣获优秀案例三等奖

2018 中国大学生互联网+大赛“imusic智能音乐教育平台”项目获银奖；

2017 中国软件杯大学生软件设计大赛“基于WIFI探针的商业大数据分析技术”比赛单项三等奖；

2016 CCF大数据与计算智能大赛（BDCI）电力用户画像 比赛单项三等奖；

2016 厦门大数据比赛 三等奖；

2016 DataCastle 贵州交通智能数据分析大赛 一等奖、三等奖（各一）

软件著作权
跨平台团购信息搜索引擎
X-Miner数据挖掘软件
Eagle-I数据挖掘软件
基于无线路由的商铺数据分析系统
石板切割自动排版系统
基于深度学习的实时图像风格迁移系统
高维数据聚类挖掘系统
HTTP数据包编辑推送软件
基于集成纠错输出码的分类挖掘系统
基于遗传规划的多分类挖掘系统
Taovision数据挖掘软件V1.0
基于纠错输出编码矩阵算法的数据挖掘软件

近期发表文章
1. Yu-Ping Zhang, Xiao-Na Ye, Kun-Hong Liu*, Jun-Feng Yao, A Novel Multi-Objective Genetic Algorithm Based Error

Correcting Output Codes, Swarm and Evolutionary Computation, 2020. (accepted, SCI, JCR 1区，第一作者为指导的本科生)

2. Kai-Jie Feng, Sze-Teng Liong, Kun-Hong Liu*, The Design of Variable Length Based Coding Matrix for Improving Error Correcting Output Codes, Information Sciences, 2020.(accepted, SCI, JCR 1区)

3. Sze-Teng Liong, Y.S. Gan, Danna Zheng, Shu-Meng Li, Hao-Xuan Xu, Han-Zhe Zhang, Ran-Ke Lyu, and Kun-Hong Liu*, Evaluation of the Spatio-Temporal features and GAN for Micro-expression Recognition System, Journal of Signal Processing Systems, 2020. (SCI, JCR 4区)

4. Liang YiFan, Liu Chang, Wang HanRui, Kun-Hong Liu*, Design of Ternary Error-Correcting Output CodeBased on Genetic Programming, IEEE ISPA 2019 (CCF-C，前三作者为指导的本科生).

5. JiaYu Zhou, Kun-Hong Liu*, YeFan Huang, A Dynamic Ensemble Selection Strategy for Improving Error Correcting Output Codes Algorithm, IEEE ISPA 2019 (CCF-C，第一二作者为指导的本科生).

6. Yu-Ping Zhang, Kun-Hong Liu*, A Novel Genetic Algorithm Approach to improving Error Correction Output Coding, the 12th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM 2019), pp. 241-249, 2019. (EI, CCF-C，第一作者为指导的本科生)

7. Li KeSen, Wang HanRui and Liu KunHong*, A novel Error-Correcting Output Codes algorithm based on genetic programming, Swarm and Evolutionary Computation, 2019. (SCI, JCR 1区，第一二作者为指导的本科生)

8. Kun-Hong Liu; Vincent To Yee Ng; Sze-Teng Liong; Qingqi Hong, Microarray Data Classification Based on Computational Verb, IEEE access, Vol. 7, pp. 103310 - 103324, 2019. (SCI, JCR2区)

9. Qingqi Hong; Qingde Li; Beizhan Wang; Kun-Hong Liu*; Quan Qi, High Precision Implicit modeling for Patient-specific Coronary Arteries, IEEE access, Vol. 7, pp. 72020 - 72029, 2019. (SCI, JCR 2区)

10. Mengxin Sun, Kun-Hong Liu*, Qingqiang Wu, et al., A Novel ECOC Algorithm for Multiclass Microarray Data Classification Based on Data Complexity Analysis, Pattern Recognition, Vol. 90, pp. 346-362, 2019. (SCI, CCF-B, JCR 1区)

11. M. Sun, K. Liu*, Q. Hong, and B. Wang, A New ECOC Algorithm for Multiclass Microarray Data Classification, the 24th International Conference on Pattern Recognition, Beijing, China, pp. 454 – 458, 2018. (EI, CCF-C)

12. Qingqi Hong, Qingde Li, Beizhan Wang, Kunhong Liu, Fan Lin, Juncong Lin, Xuan Cheng, Zhihong Zhang, Ming Zeng, Accurate geometry modeling of vasculatures using implicit fitting with 2D radial basis functions, Computer Aided Geometric Design, No. 62, pp. 206–216, 2018. (SCI, JCR 4区)

13. Wang HanRui, Li KeSen and Liu KunHong*, A Genetic Programming Based ECOC Algorithm for Microarray Data Classification, ICONIP, 2017, Guangzhou, China, pp. 683-691, 2017. (EI, CCF-C，第一二作者为指导的本科生)

14. Haiying Zhang, Jiaojiao Bai, Zhengjie Li, Yan Liu, Kunhong Liu*, Scale invariant SURF detector and automatic clustering segmentation for infrared small targets detection, INFRARED PHYSICS & TECHNOLOGY , vol. 83, 7-16, 2017, (SCI, JCR 3区).

15. Kun-Hong Liu*, Zhi-Hao Zeng, Vincent To Yee Ng, A Hierarchical Ensemble of ECOC for cancer classification based on multi-class microarray data, Information Sciences, Vol. 349–350, pp. 102–118, 2016.(SCI, JCR 1区)

16. Kun-Hong Liu*, Muchenxuan Tong, Shu-Tong Xie and Vincent To Yee Ng, Genetic Programming Based Ensemble System for Microarray Data Classification, Computational and Mathematical Methods in Medicine, Volume 2015, Article ID 193406, 2015.(SCI, JCR 4区)

17. Muchenxuan Tong, Kun-Hong Liu*, Chungui Xu, Wenbin Ju, "An ensemble of SVM classifiers based on gene pairs", Computers in Biology and Medicine 43(6), 729–737, 2013.(SCI, JCR 3区)

18. Guo-Yan Liu, Kun-Hong Liu (co-first author), et. al, “Novel cancerization marker, TP53, and its role in distinguishing normal tissue adjacent to cancerous tissue from normal tissue adjacent to benign tissue”, World Journal of Surgical Oncology, 2012, 10:252. (SCI, JCR 4区)

19. Guo-Yan Liu, Kun-Hong Liu (co-first author), et. al, “Alterations of tumor-related genes do not exactly match the histopathological grade in gastric adenocarcinomas”, World J Gastroenterol, Vol. 16, No. 9, pp. 1129-1137, 2010.(SCI, JCR 4区)

20. Kun-Hong Liu*, Bo Li, Qing-Qiang Wu, Jun Zhang, Ji-Xiang Du and Guo-Yan Liu, “Microarray data classification based on ensemble independent component selection”, Computers in Biology and Medicine. Vol. 39, No.11, pp. 953 – 960, 2009. (SCI, EI, JCR 3区)

21. Kun-Hong Liu* and Chun-Gui Xu, “A genetic programming-based approach to the classification of multiclass microarray datasets”, Bioinformatics, Vol. 25, No.3, pp. 331 – 337, 2009. (SCI, JCR 1区)

22. Kun-Hong, Liu*, Bo, Li, Jun, Zhang and Ji-Xiang, Du, “Ensemble component selection for improving ICA based microarray data prediction models”, Pattern Recognition, Vol. 42, No. 7, pp. 1274–1283, 2009. ( SCI, JCR 1区)

23. Kun-Hong Liu and De-Shuang Huang, “Cancer classification using Rotation Forest”, Computers in Biology and Medicine. Vol. 38, No. 5, pp.601-610, 2008. (SCI, JCR 3区)

24. Kun-Hong Liu, Jun-Feng Xia and Xue-Ling Li, “Efficient Ensemble Schemes for Protein Secondary Structure Prediction”, Protein and Peptide Letters, Vol. 15, No. 5, pp.488-493, 2008. (SCI, JCR 4区)

25. Kun-Hong Liu, Yong Xu, De-Shuang Huang and Min Cheng, “Grooming of Dynamic Traffic in WDM Star and Tree Networks Using a Genetic Algorithm”, Photonic Network Communications. Vol. 15, No. 2, pp.111-121, 2008. (SCI, JCR 4区)