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导师简介：
翟俊海，教授，博士生导师。河北省机器学习与计算智能重点实验室主任，河北省机器学习学会理事长，河北省高校大数据教育联盟专家委员会委员，河北大学软件工程专业硕士学位授权点负责人，河北大学学术委员会委员。中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会委员、粒计算与知识发现专业委员会委员。主要研究方向为云计算与大数据处理、机器学习、深度学习。
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近5年科研项目
（1）在研项目
河北省科技计划项目“基于深度学习的两类非平衡大数据分类理论、方法及应用研究(**D)”，研究周期2019年5月至2022年6月，项目经费50万元，主持人。
河北省自然科学基金项目“非平衡多模态大数据分类算法研究(F)”，研究周期2017年1月至2019年12月，项目经费6万元，主持人。
河北省研究生专业学位教学案例库建设项目“Hadoop大数据处理教学案例库建设(KCJSZ**)”，研究周期2019年3至2021年3月，项目经费2万元，主持人。
（2）完成项目
河北省自然科学基金项目“粗糙集属性约简集成及其应用研究(F)”，研究周期2013年1月至2015年12月，项目经费5万元，主持人；
河北省高等学校科学研究重点项目“基于极端学习机的非平衡大数据分类研究(ZD**)”，研究周期2013年1月至2015年12月，项目经费5万元，主持人；
国家自然科学基金项目“电子健康档案中的大数据非均衡挖掘研究(**)”，研究周期2014年1月至2017年12月，项目经费58万元，主研人(排名第2)。
近5年代表性论文和专著
（1）学术专著
翟俊海. Hadoop/Spark大数据机器学习. 北京: 科学出版社, 2019(IN PRESS).
翟俊海, 张素芳. 面向数据挖掘的算法设计与分析. 北京: 科学出版社, 2017.
翟俊海. 数据约简: 样例约简与属性约简. 北京: 科学出版社, 2015.
Xizhao Wang, Junhai Zhai. Learning with Uncertainty, CRC Press, Taylor & Francis Group, 2016.
（2）SCI检索论文
Junhai Zhai, Xu Zhou, Sufang Zhang, Tingting Wang. Ensemble RBM-based classifier using fuzzy integral for big data classification. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, May 4, 2019, first online, https://link.springer.com/article/10.1007/s13042-019-00960-3.
Junhai Zhai, Xizhao Wang, Sufang Zhang, et al. Tolerance rough fuzzy decision tree. Information Sciences, 2018, 465:425-438.
Junhai Zhai, Sufang Zhang, Mingyang Zhang, et al. Fuzzy integral-based ELM ensemble for imbalanced big data classification. Soft Computing, 2018, 22(11):3519-3531.
Junhai Zhai, Liguang Zang, Zhaoyi Zhou. Ensemble Dropout Extreme Learning Machine via Fuzzy Integral for Data Classification. Neurocomputing, 2018, 275:1043-1052.
Junhai Zhai, Sufang Zhang. Three-way decisions model based on rough fuzzy set. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2018, 34 (3):2051-2059.
Junhai Zhai, Sufang Zhang, Chenxi Wang. The Classification of Imbalanced Large Data Sets Based on MapReduce and Ensemble of ELM Classifiers. Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2017, 8(3):1009-1017.
Junhai Zhai, Yao Zhang, Hongyu Zhu. Three-way decisions model based on tolerance rough fuzzy set. Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2017, 8(1):35-43.
Junhai Zhai, Xizhao Wang. Xiaohe Pang. Voting-based Instance Selection from Large Data Sets with MapReduce and Random Weight Networks. Information Sciences, 2016, 367: 1066-1077.
Junhai Zhai, Ta Li, Xizhao Wang. A cross-selection instance algorithm. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2016, 30 (2): 717-728.
Junhai Zhai, Qingyan Shao, Xizhao Wang. Architecture Selection of ELM Networks Based on Sensitivity of Hidden Nodes. Neural Processing Letters, 2016, 44(2):471-489.
Junhai Zhai, Sufang Zhang, Yao Zhang. An Extension of Rough Fuzzy Set. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2016, 30(6):3311-3320.
Junhai Zhai, Wenxiu Zhao. Ensemble of Multiresolution Probabilistic Neural Network Classifiers with Fuzzy Integral for Face Recognition. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2016, 31(1): 405-414.
Junhai Zhai, Qingyan Shao, Xizhao Wang. Improvements for P-ELM1 and P-ELM2 Pruning Algorithms in Extreme Learning Machines. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2016, 24(3):327-345.
Zhai Junhai, Wang Jinggeng, Hu Wenxiang. Combination of OSELM classifiers with fuzzy integral for large scale classification. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2015, 28(5):2257-2268.
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获奖情况
2015年获河北省自然科学三等奖1项(排名第2)。
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软件著作权
[1] 基于开源框架的大数据主动学习软件V1.0(No. 019SR**), 2019年.
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指导专业名称：软件工程
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研究方向：云计算与大数据处理、机器学习、深度学习
（1）云计算与大数据处理
该方向主要研究基于开源框架(Hadoop & Spark)的大数据处理，研究重点主要集中在Hadoop & Spark编程技术、基于云计算技术的非平衡大数据处理、基于云计算技术的大数据特征选择与样例选择。
（2）面向大数据的机器学习
在大数据环境下，传统的机器学习算法无法直接应用，该方向主要研究传统的机器学习算法的可扩展性，即如何对传统的机器学习算法进行扩展，以适应大数据环境。
（3）深度学习
深度学习是目前非常热门的研究方向，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。该方向主要研究生成对抗网络、对抗机器学习、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机和自动编码器及其应用。
