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长春工业大学计算机科学与工程学院导师教师师资介绍简介-韩旭明

本站小编 Free考研网/2020-03-18

长春工业大学计算机科学与工程学院
硕士研究生导师信息表

姓名
韩旭明
性别




学位
博士
出生年月
1971.10

职称
教授/博士生导师
职务
副院长(负责科研)

电子邮箱
hanxvming@163.com

社会兼职
吉林省拔尖创新人才;
国家高新企业认定技术评审专家;
吉林省政府采购评审专家
国家自然科学基金函审专家;
省级科学技术奖外审函审专家;
吉林省特色高水平学科“优势特色学科A类”长春工业大学计算机科学与技术学科首席负责人;
吉林省特色高水平专业B类长春工业大学软件工程专业首席负责人;
长春工业大学教学名师;
长春工业大学学术骨干;
校人工智能及其应用学术创新团队负责人;

主讲本科课程
面向对象程序设计;数据挖掘导论;程序设计系统;C程序设计

主讲研究生课程
智能计算;深度学习

研究方向
人工智能;大数据挖掘与分析;深度学习;优化与聚类;机器视觉

学习与工作
经历
2019.1.15-2019.1.27 澳大利亚悉尼大学、悉尼科技大学、麦考瑞大学学术交流
2006.9-2010.12,吉林大学计算机科学与计算学院,博士,获工学博士学位
2016.03-2016.06,美国波特兰州立大学,访问学者
1996.07-至今,长春工业大学,教师
2008.09,被评为副教授,2014.09被评为教授
2016.09,被聘为博士生导师

科研项目
部分科研项目
1、大数据环境下基于群体协同智能聚类的关键技术研究,国家自然科学基金面上项目,2015.01.01-2018.12.31 ,80万,主持,吉林省省属高校计算机类(F02类)第一个国家自然科学基金面上项目;
2、基于半监督吸引子传播聚类的上市公司绩效评价研究,国家自然科学基金青年项目,2013.01.01-2015.12.31 ,23万,合作主持
3、大数据环境下群体智能优化与聚类关键技术研究及其在超市防损领域中的应用,吉林省科技发展计划技术攻关项目,吉林省科技厅,2019.01-2021.12,80万,主持
4、新型群体智能优化与聚类关键技术研究及其在行业领域大数据分析中的应用,吉林省产业技术研究与开发专项项目,吉林省发展和改革委员会,2019年1月-2020年12月,20万,主持
5、新兴聚类算法关键技术研究,2018年教育厅十三五科学技术项目,吉林省教育厅,2018年1月-2019年12月,2.5万,主持
6、人工免疫系统方法的理论改进及其应用研究,吉林省科技厅自然科学项目,2012.01.25-2015.07.31, 5万,主持
7、基于智能计算的大气质量评价与预警预报研究与原型开发,吉林省科技厅自然科学项目,2010.01.25-2013.07.31,5万,合作主持
8、面向金融数据挖掘的新型多群体协同智能聚类方法研究,吉林省教育厅“十二五”重点规划项目,2014.01.01-2016.12.31,3万,合作主持
9、基于神经网络的改进方法及其在金融领域的应用,吉林省教育厅“十二五”规划项目,2012.01.01-2013.12.31,2万,合作主持

学术成果
部分专著及教材
1、韩旭明,王丽敏,学术专著,人工免疫算法改进及其应用,电子工业出版社,2013.06
2、王丽敏,韩旭明,学术专著,面向金融大数据的若干聚类方法改进与应用研究,科学出版社,2017.11
3、王丽敏,韩旭明,学术专著,计算智能改进方法及其在金融与环境领域中的应用,经济出版社,2012.12
部分论文
1.Xuming Han,Qiaoming Liu, Hongzhi Wang, Limin Wang*. Novel Fruit Fly Optimization Algorithm with Trend Search and Co-evolution[J]. Knowledge-Based Systems, 2018, 141:1-17. SCI检索JCR Q1, IF 4.396)
2. Limin Wang, Zhiyuan Hao, Xuming Han*, et al. Gravity Theory-Based Affinity Propagation Clustering Algorithm and Its Applications[J]. Tehni?ki vjesnik, 2018, 25(4): 1125-1135. (WOS: 025, SCI期刊检索JCR Q4, IF 0.686)
3. Limin WANG, Mingyang LI, Xuming Han*, Ruihong ZHOU, Kaiyue ZHENG, Meihan LIU.Improved Density Peak Clustering Algorithm Based on Choosing Strategy Automatically for Cut-off Distance and Cluster Centre[J], Technical Gazette, 2018, 25(2): 536-545. (WOS:030, SCI期刊检索JCR Q4 , IF 0.686)
4. Limin Wang, Qiang Ji, Xuming Han*.Adaptive semi-supervised affinity propagation clustering algorithm based on structural similarity[J]. Tehni?ki vjesnik, 2016, 23(2): 425-435. (WOS:015. SCI期刊检索JCR Q4, IF 0.686)
5. Limin Wang, Xing Tao, Xuming Han*, Jialing Han, Ying Liu, Guangyu Mu.Semi-supervised affinity propagation based on density peaks[J]. Technical Gazette, 2016, 23(6): 1787-1794. (WOS:032. SCI期刊检索JCR Q4, IF 0.686)
6. Xuming Han, Li Zheng, Limin Wang, Hong Zheng and Xin Wang. Fireworks algorithm based on dynamic search and tournament selection[J].INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS AND APPLICATIONS,2019,EI期刊检索
7. Xuming Han, Qiaoming Liu, Limin Wang*, et al. An improved fruit fly optimization algorithm based on knowledge memory[J]. International Journal of Computers and Applications, 2018: 1-11. (DOI: 10.1080/**X.2018.**. EI期刊检索(JA) 20**5))
8. Limin W, Li Z, Xuming Han*, et al. An Improved Affinity Propagation Clustering Algorithm Based on Entropy Weight Method and Principal Component Analysis[J]. International Journal of Database Theory and Application, 2016, 9(6): 227-238. EI期刊检索
9. Wang L, Wang Y, Han Xuming*, et al. Stability Threshold-based Affinity Propagation and Its Application[J]. International Journal of Database Theory and Application, 2016, 9(6): 239-246. EI期刊检索
10. Ma D, Han Xuming, Liang Y, et al. A Fuzzy Immune GA Scheduling Framework for JSSP[J]. International Journal of Grid and Distributed Computing, 2016, 9(8): 357-370. EI期刊检索
11. He Y, Wang L, Sun Q, Xuming Han. A novel model based on SOM2W network for listed reality companies analysis[C]// International Conference on Financial Theory and Engineering. IEEE, 2010:195-198. EI检索
12. Li M, Wang L, Han Xuming, et al. Research on digital campus of higher colleges and its management platform[C]// International Conference on Educational and Information Technology. IEEE, 2010:V3-471-V3-475. EI检索
13. Yue L, Zuo W, Peng T, Xuming Han et al. A fuzzy document clustering approach based on domain-specified ontology[J]. Data & Knowledge Engineering, 2015, 100:148-166.SCI期刊检索
14. Han Xuming, Wang L. Stock Company Comprehensive Assessment Model Based on Kohonen Network[C]// International Conference on Genetic and Evolutionary Computing. IEEE, 2008:185-188. EI检索
15. Han Xuming, Wang L, Shi X, et al. SOM2W and RBF Neural Network-based Hybrid Models and Their Applications to New Share Pricing[M]. IEEE, 2008. EI检索
16. Wang L, Han Xuming, Li M, et al. An Immune Algorithm-Based Atmospheric Quality Assessment Model and Its Applications[C]// International Conference on Computer Science and Software Engineering. IEEE Computer Society, 2008:1219-1222. EI检索
17.Wang L, Li M,Han Xuming, et al. Research on University Resource Management Based on Digital Campus[C]// International Conference on Computer Technology and Development. IEEE, 2009:551-554. EI检索
18. Li M, Wang L, Liu Y, Xuming Han. An Improved OIF Elman Neural Network Model with Direction Profit Factor and Its Applications[C]// International Conference on Machine Vision. IEEE, 2010:208-211. EI检索
19. Limin W, Li Z, Xuming Han. An Improved Affinity Propagation Clustering Algorithm Based on Entropy Weight Method and Principal Component Analysis[J]. International Journal of Database Theory and Application, 2016, 9(6): 227-238. EI检索
20. 韩旭明, 左万利, 王丽敏,等. 免疫算法优化的大气质量评价模型及其应用[J]. 计算机研究与发展, 2011, 48(7):1307-1313.计算机“三大学报”,EI检索
21. 韩旭明, 孙海波, 王丽敏. 基于变异赋权的吸引子传播算法[J]. 吉林大学学报:理学版, 2014, 52(3):551-555.核心期刊
22. 王丽敏, 王依章, 韩旭明,等. 基于稳定阈值的吸引子传播算法[J]. 吉林大学学报:理学版, 2014, 52(6):1249-1254.核心期刊
23. 王依章, 王丽敏, 韩旭明*. 属性分布相似度吸引子传播聚类算法研究[J]. 长春工业大学学报, 2014(3):271-274.
24. 姜薇薇, 韩旭明*,孙海波,等. 上市公司绩效评价问题研究——基于吸引子传播聚类方法的分析[J]. 当代经济研究, 2014(4):73-77.CSSCI期刊检索
25.王丽敏, 姬强, 韩旭明*,等. 基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法[J]. 吉林大学学报:理学版, 2014(4):753-757.核心期刊
26. 韩旭明.关于信息安全的思考[N].吉林日报:2014(8).省级日报
27.孙海波, 王丽敏, 韩旭明.引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用[J]. 统计与决策, 2015(19):87-89. CSSCI期刊检索
28. 韩旭明, 李丹, 王丽敏. PSO算法优化的大气质量评价的普适公式[J]. 计算机应用研究, 2007, 24(12):294-295. 核心期刊
29. 李明, 韩旭明. 引入惩罚收益因素OIF Elman神经网络及其应用[J]. 计算机应用研究, 2007, 24(6):233-235.
30. 韩旭明, 李明, 王丽敏. 双获胜节点SOM及其在TSP中的应用[J]. 计算机工程与设计, 2007, 28(11):2637-2639. 核心期刊
31. 王丽敏, 梁艳春, 韩旭明,等. 多获胜节点SOM及其在股票分析中的应用[J]. 计算机研究与发展, 2008, 45(9):1493-1500. 计算机“三大学报”,EI检索
32. 王丽敏, 刘家侨, 韩旭明,等. 上市公司综合评价模型及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(22):232-235. 核心期刊
33. 韩旭明, 王宏志, 王丽敏. 基于粒子群优化的大气质量评价模型[J]. 计算机工程与设计, 2006, 27(24):4626-4628. 核心期刊
34. 李明, 韩旭明, 王丽敏. 一种改进的Elman神经网络及其在股市中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(34):218-220. 核心期刊

奖励与荣誉
1、 吉林省拔尖创新人才,吉林省人民政府,2015.12
2、 吉林省特色高水平优势特色学科A计算机科学与技术学科首席负责人,2018年;
3、 吉林省特色高水平专业B 软件工程专业首席负责人,2018年;
4、长春工业“学术骨干”,长春工业大学,2012年;
5、长春工业“教学名师”,长春工业大学,2009年;
6、吉林省科学技术奖三等奖,第三;
7、获得吉林省自然科学学术成果奖二等奖(2/2),第二,2018年;
8、获得吉林省社会科学优秀成果奖三等奖(2/2),第二,2018年;
9、人工免疫算法改进及其应用,吉林省自然科学学术成果奖二等奖,吉林省科学技术协会,第一名,2014年;
10、计算智能改进方法及其在金融与环境领域中的应用,吉林省自然科学学术成果奖,二等奖,吉林省科学技术协会,第二,2013年;
11、校企合作教育下地方高校软件工程高级应用型人才培养模式研究与创新实践,吉林省教学成果奖二等奖,第五名,2014年;
12、中国软件杯大学生软件设计大赛,国家级二等奖;指导教师,2018年;
13、中国软件杯大学生软件设计大赛,最佳表现奖,指导教师,2018年;




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