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中南大学数学与统计学院研究生导师简介-许青松教授

本站小编 免费考研网/2015-11-30

许青松教授          

自我介绍

从事应用统计、数据挖掘方法的研究, 特别对化学计量学,生物统计,模式识别等有丰富的研究经历。在国际性刊物上发表论文中90余篇,被美国科学引文索引(SCI)收录,论文它引超过1100多篇次。

主要学习经历:

1982.6: 获合肥工业大学工学学士学位;
1989.6: 获湖南大学理学硕士学位;
2001.6: 获湖南大学理学博士学位.

主要工作经历:

87年7月-89年1月: 任湖南大学数学系助教;
89年2月-99年1月:任湖南大学数学系讲师;
99年1月-99年4月:香港浸会大学统计学咨询与研究中心访问;
99年4月-2002年4月: 任湖南大学数学系副教授
2002年5月-2004年8月:获欧盟发展项目资助,于布鲁塞尔自由大学药学院进行博士后研究;
2010年7月-2010年10月:香港理工大学应用生化系访问;
2004年9月--至今:任中南大学数学科学与计算技术学院教授。

电子邮箱

qsxu@csu.edu.cn

研究方向

应用统计;化学计量和生物信息学;金融数据挖掘

主讲课程

高等数学; 应用统计; 回归分析;统计学习及数据挖掘原理

学习经历

1982.6: 获合肥工业大学工学学士学位;
1989.6: 获湖南大学理学硕士学位;
2001.6: 获湖南大学理学博士学位.

工作经历

87年7月-89年1月: 任湖南大学数学系助教;
89年2月-99年1月:任湖南大学数学系讲师;
99年1月-99年4月:香港浸会大学统计学咨询与研究中心访问;
99年4月-2002年4月: 任湖南大学数学系副教授
2002年5月-2004年8月:获欧盟发展项目资助,于布鲁塞尔自由大学药学院进行博士后研究;
2010年7月-2010年10月:香港理工大学应用生化系访问;
2013年8月-2013年10月:香港理工大学应用生化系访问;
2004年9月--至今:任中南大学数学科学与计算技术学院教授。

在研项目

系统生物学中组学数据分析的若干问题研究, 国家自然科学基金 2013-2016 ;

基于代谢组学的2型糖尿病高危人群风险评估方法研究, 国家自然科学基金 2012-2014 ;

完成项目

1.分析化学中数据发掘的化学计量学新方法研究, 国家自然科学基金;

2.高维数据的多元分辨法及其在中草药分析中的应用研, 国家自然科学基金;

3. 化学计量学中高维数据的统计学习方法, 国家自然科学基金;

4.化学数据的统计学习, 教育部留学回国科研启动基金;

5. 统计学习在化学数据挖掘的应用, 中国博士后科学基金

获奖情况

2009获湖南省自然科学二等奖

发表论文

发表文章以及引用情况见 http://scholar.google.com/citations?hl=en&user=b98MXiYAAAAJ&view_op=list_works&pagesize=100

专著:
Yizeng Liang, Qing-song Xu, Hong-dong Li, Dong-sheng Cao, Support Vector Machine and Their Application in Chemistry and Biotechnology, CRC Press, Taylor & Francic Group,2010.8

梁逸曾,许青松,复杂体系仪器分析-白、灰、黑分析体系及多变量解析方法,(国家科学技术学术著作出版基金资助),化学工业出版社,2012.3

部分发表论文:

1. Y.-H. Yun, D.-S. Cao, M.-L. Tan, J. Yan, D.-B. Ren, Q.-S. Xu, L. Yu and Y.-Z. Liang (2014). "A simple idea on applying large regression coefficient to improve the genetic algorithm-PLS for variable selection in multivariate calibration." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 130: 76-83.

2. Y.-H. Yun, W.-T. Wang, M.-L. Tan, Y.-Z. Liang, H.-D. Li, D.-S. Cao, H.-M. Lu and Q.-S. Xu (2014). "A strategy that iteratively retains informative variables for selecting optimal variable subset in multivariate calibration." Analytica chimica acta 807: 36-43.

3. Y.-H. Yun, Y.-Z. Liang, G.-X. Xie, H.-D. Li, D.-S. Cao and Q.-S. Xu (2013). "A perspective demonstration on the importance of variable selection in inverse calibration for complex analytical systems." Analyst 138(21): 6412-6421.

4. D.-S. Cao, Y.-Z. Liang, Z. Deng, Q.-N. Hu, M. He, Q.-S. Xu, G.-H. Zhou, L.-X. Zhang, Z.-x. Deng and S. Liu (2013). "Genome-scale screening of drug-target associations relevant to Ki using a chemogenomics approach." PloS one 8(4): e57680.

5. D.-S. Cao, Y.-Z. Liang, J. Yan, G.-S. Tan, Q.-S. Xu and S. Liu (2013). "PyDPI: Freely Available Python Package for Chemoinformatics, Bioinformatics, and Chemogenomics Studies." Journal of chemical information and modeling 53(11): 3086-3096.

6. D.-S. Cao, Q.-S. Xu, Q.-N. Hu and Y.-Z. Liang (2013). "ChemoPy: freely available python package for computational biology and chemoinformatics." Bioinformatics: btt105.

7. D.-S. Cao, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2013). "propy: a tool to generate various modes of Chou’s PseAAC." Bioinformatics 29(7): 960-962.

8. H.-D. Li, Y.-Z. Liang, X.-X. Long, Y.-H. Yun and Q.-S. Xu (2013). "The continuity of sample complexity and its relationship to multivariate calibration: A general perspective on first-order calibration of spectral data in analytical chemistry." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 122: 23-30.

9. D.-S. Cao, G.-H. Zhou, S. Liu, L.-X. Zhang, Q.-S. Xu, M. He and Y.-Z. Liang (2013). "Large-scale prediction of human kinase–inhibitor interactions using protein sequences and molecular topological structures." Analytica chimica acta 792: 10-18.

10. X.-X. Long, H.-D. Li, W. Fan, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2013). "A model population analysis method for variable selection based on mutual information." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 121: 75-81.

11. J. Yan, H. J.Huang, M. He, H. B. Lu, R. Yang, B. Kong, Q. S. Xu and Y. Z. Liang (2013). "Prediction of retention indices for frequently reported compounds of plant essential oils using multiple linear regression, partial least squares, and support vector machine." Journal of separation science 36(15): 2464-2471.

12. Y.-H. Yun, H.-D. Li, L. R. E Wood, W. Fan, J.-J. Wang, D.-S. Cao, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2013). "An efficient method of wavelength interval selection based on random frog for multivariate spectral calibration." Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy 111: 31-36.

13. D.-S. Cao, J.-H. Huang, J. Yan, L.-X. Zhang, Q.-N. Hu, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2012). "Kernel< i> k-nearest neighbor algorithm as a flexible SAR modeling tool." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 114: 19-23.

14. D.-S. Cao, S. Liu, Q.-S. Xu, H.-M. Lu, J.-H. Huang, Q.-N. Hu and Y.-Z. Liang (2012). "Large-scale prediction of drug–target interactions using protein sequences and drug topological structures." Analytica chimica acta 752: 1-10.

15. D.-S. Cao, Q.-S. Xu, L.-X. Zhang, J.-H. Huang and Y.-Z. Liang (2012). "Tree-based ensemble methods and their applications in analytical chemistry." TrAC Trends in Analytical Chemistry 40: 158-167.

16. D.-S. Cao, J.-C. Zhao, Y.-N. Yang, C.-X. Zhao, J. Yan, S. Liu, Q.-N. Hu, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2012). "In silico toxicity prediction by support vector machine and SMILES representation-based string kernel." SAR and QSAR in Environmental Research 23(1-2): 141-153.

17. G.-H. Fu, and Q.-S. Xu (2012). "Grouping variable selection by weight fused elastic net for multi-collinear data." Communications in Statistics-Simulation and Computation 41(2): 205-221.

18. J.-H. Huang, D.-S. Cao, J. Yan, Q.-S. Xu, Q.-N. Hu and Y.-Z. Liang (2012). "Using core hydrophobicity to identify phosphorylation sites of human G protein-coupled receptors." Biochimie 94(8): 1697-1704.

19. X. Huang, D. S. Cao, Q. S. Xu and Y. Z. Liang (2013). "A novel tree kernel partial least squares for modeling the structure–activity relationship." Journal of Chemometrics 27(3-4): 43-49.

20. X. Huang, D.-S. Cao, Q.-S. Xu, L. Shen, J.-H. Huang and Y.-Z. Liang (2013). "A novel tree kernel support vector machine classifier for modeling the relationship between bioactivity and molecular descriptors." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 120: 71-76.

21. X. Huang, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2012). "PLS regression based on sure independence screening for multivariate calibration." Analytical Methods 4(9): 2815-2821.

22. H.-D. Li, Y.-Z. Liang, D.-S. Cao and Q.-S. Xu (2012). "Model-population analysis and its applications in chemical and biological modeling." TrAC Trends in Analytical Chemistry 38: 154-162.

23. H.-D. Li, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2012). "Random frog: an efficient reversible jump Markov chain Monte Carlo-like approach for variable selection with applications to gene selection and disease classification." Analytica chimica acta 740: 20-26.

24. H.-D. Li, Q.-S. Xu, W. Zhang and Y.-Z. Liang (2012). "Variable complementary network: a novel approach for identifying biomarkers and their mutual associations." Metabolomics 8(6): 1218-1226.

25. Z. Li, D.-J. Zhan, J.-J. Wang, J. Huang, Q.-S. Xu, Z.-M. Zhang, Y.-B. Zheng, Y.-Z. Liang and H. Wang (2013). "Morphological weighted penalized least squares for background correction." Analyst 138(16): 4483-4492.

26. J. Yan, D.-S. Cao, F.-Q. Guo, L.-X. Zhang, M. He, J.-H. Huang, Q.-S. Xu and Y.-Z. Liang (2012). "Comparison of quantitative structure–retention relationship models on four stationary phases with different polarity for a diverse set of flavor compounds." Journal of Chromatography A 1223: 118-125.

27. H.-D. Li, Y.-Z. Liang, Q.-S. Xu, D.-S. Cao, B.-B. Tan, B.-C. Deng, C.-C. Lin, Recipe for Uncovering Predictive Genes Using Support Vector Machines Based on Model Population Analysis. Ieee-Acm Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 2011, 8(6), 1633-1641.
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28. D.-S. Cao, Y.-Z. Liang, Q.-S. Xu, Q.-N. Hu, L.-X. Zhang, G.-H Fu, Exploring nonlinear relationships in chemical data using kernel-based methods. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 2011, 107(1), 106-115.

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66. 孙瑾,许青松,陈燕燕,基于遗传算法和支持向量机的银行个人信用评估,统计与决策,2008年第12期:126-129.

67. 梁逸曾, 易伦朝, 许青松,中药现代化研究与化学计量学, 中国科学 B 辑:化学 2008 年 第38 卷 第4 期: 1-10.

68. 袁大林,梁逸曾,许青松,QSAR/QSPR 模型中的蒙特卡罗交叉效验评价,计算机与应用化学23(2006)569-573.

69. 杨锦瑜,李博岩,梁逸曾,许青松, 谢培山,基于主灵敏度矢量回归评价中药色谱指纹图谱,计算机与应用化学 22(2005)04期 282-286.

70. 许和连,赖明勇,许青松,基于GRPLS 回归的中国经济增长影响因素分析,管理科学学报 第6卷(2003),第6期 8-13.

71. 杨家红,甘峰,梁逸曾,李晓宁,许青松,质谱智能解析系统,计算机与应用化学,第117卷(2000)第12期 140-141.



会议报告

1. “Identifying Bioactive Components in Natural Products Through Variable Screening”, XIV Chemometrics in Analytical Chemistry, Richmond, Virginia, USA. June 2014

2. “Identifying Bioactive Signature in Natural Products through Chromatographic Fingerprint”. Ninth Winter Symposium on Chemometrics. Tomsk, Russia, Feb. 2014.

3. “蛋白组学研究中的统计学习”, 第六届海峡两岸统计与概率学术研讨会, 南京 2009.1

4. “QSAR 建模的boosting 方法”, 第九届全国计算(机)化学学术会议,四川 成都 2007.8

5. “Curds and Whey in Calibration with Multiple Responses”, International Conference on Chemometrics and Bioinformatics in Asia, Shanghai, Oct. 2004.

6. “Canonical Partial Least Squares Regression With Multivariate Responses”, PLS’03-- 3rd International Symposium on PLS and Related Methods, Lisbon, Sep. 2003.

7. "QSAR/QSPR Based on Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS)" ChemoAC meeting, Brussels, Belgium, Nov.2002.

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    杨德生副教授 自我介绍 电子邮箱 研究方向随机偏微分方程,金融数学主讲课程数学分析,数学物理方程学习经历Ph. D---同济大学(2003) M. S. ---华东师范大学(1997)工作经历 在研项目 完成项目 获奖情况 发表论文曾在J. math. appl., Physica D, J. func. Analysis, Acta Mat ...
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