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大连理工大学数学科学学院导师教师信息介绍简介-李正学

本站小编 Free考研考试/2020-03-28

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毕业院校:吉林大学
学位:博士
在职信息:在职
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教育经历Education Background
工作经历Work Experience
1978.91981.7
黑龙江省集贤县第二中学
无
1998.92001.7
吉林大学
计算数学
博士
1994.91997.7
吉林大学
计算数学
硕士
1981.91985.7
东北师范大学
数学
学士
2004.7至今
大连理工大学
教师
1985.72004.6
大庆职工大学
教师

研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations


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论文成果 More>>


杨洁,蒋志刚,李正学.加强大学生《高等数学》基础知识培养的探索和研究[J],教育现代化,2018,5(53):209-210,213
程明松,李正学.浅谈数学分析习题课教学[J],教育教学论坛,2017,23:177-178
李正学.Convergence analysis of a new MaxMin-SOMO algorithm[J],International Journal of Automation and Computing,2017,1(1):1-9
Li, Zhengxue,Wu, Wei.Extreme learning machine for interval neural networks[J],NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS,2016,27(1,SI):3-8
Li, Zhengxue,Wu, Wei.A Modified Learning Algorithm for Interval Perceptrons with Interval Weights[J],NEURAL PROCESSING LETTERS,2015,42(2):381-396
Liu, Yan,Li, Zhengxue,Wang, Jing,Wu, Wei.Convergence of batch gradient learning algorithm with smoothing L-1/2 regularization for Sigma-Pi-Sigma neural networks[J],NEUROCOMPUTING,2015,151(P1):333-341

专利


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著作成果


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基于智能计算的NoC设计, 2008/12/31-2010/12/31, 完成






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[1]杨洁,蒋志刚,李正学.加强大学生《高等数学》基础知识培养的探索和研究[J],教育现代化,2018,5(53):209-210,213
[2]程明松,李正学.浅谈数学分析习题课教学[J],教育教学论坛,2017,23:177-178
[3]李正学.Convergence analysis of a new MaxMin-SOMO algorithm[J],International Journal of Automation and Computing,2017,1(1):1-9
[4]Li, Zhengxue,Wu, Wei.Extreme learning machine for interval neural networks[J],NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS,2016,27(1,SI):3-8
[5]Li, Zhengxue,Wu, Wei.A Modified Learning Algorithm for Interval Perceptrons with Interval Weights[J],NEURAL PROCESSING LETTERS,2015,42(2):381-396
[6]Liu, Yan,Li, Zhengxue,Wang, Jing,Wu, Wei.Convergence of batch gradient learning algorithm with smoothing L-1/2 regularization for Sigma-Pi-Sigma neural networks[J],NEUROCOMPUTING,2015,151(P1):333-341
[7]李正学,王兢,吴微.Convergence of batch gradient learning algorithm with smoothing L1/2 regularization for Sigma–Pi–Sigma neural networks[J],Neurocomputing,2015,151(1):333-341
[8]李正学,程明松.Solving path planning of UAV based on modified multi-population differential evolution algorithm[A],11th International Symposium on Neural Networks,2014,1(1):602-610
[9]Yang, Wenyu,Wu, Wei,Fan, Yetian,Li, Zhengxue.Particle Swarm Optimization Based on Local Attractors of Ordinary Differential Equation System[J],DISCRETE DYNAMICS IN NATURE AND SOCIETY,2014
[10]Li, Zhengxue,Liu, Yang,Cheng, Mingsong.Solving NoC Mapping Problem with Improved Particle Swarm Algorithm[A],6th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI),2013,12-16
[11]Li Z.,Sun Y.,Cheng M.,Yao M..Convergence of batch gradient method with penalty and momentum for GNNM(1,1)[A],2013 9th International Conference on Natural Computation, ICNC 2013,2013,8-12
[12]Sun Q.,Liu Y.,Li Z.,Yang S.,Wu W.,Jin J..The binary output units of neural network[A],10th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2013,2013,7951 LNCS(PART 1):250-257
[13]Li Z.,You L.,Cheng M..Convergence analysis for Feng's MCA neural network learning algorithm[A],10th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2013,2013,7951 LNCS(PART 1):222-229
[14]李正学,程明松,杨洁.基于Matlab的智能计算课程可视化教学[J],教育教学论坛,2013,17:263-263,264
[15]Li, Zhengxue,Sun, Yaowei,Cheng, Mingsong,Yao, Mingchen.111 Convergence of Batch Gradient Method with Penalty and Momentum for GNNM(1,1)[A],9th International Conference on Natural Computation (ICNC),2013,8-12
[16]李正学,程明松.Convergence Analysis for Fengs MCA Neural Network Learning Algorithm[A],10th International Symposium on Neural Networks,2013,1(1):222-229
[17]Li Z.,Sun Y.,Cheng M.,Yao M..Convergence of a batch gradient method for GNNM(1,1)[A],2011 International Conference on Computer Science and Service System, CSSS 2011,2011,2173-2176
[18]Wu, Wei,Wang, Jian,Cheng, Mingsong,Li, Zhengxue.Convergence analysis of online gradient method for BP neural networks[J],NEURAL NETWORKS,2011,24(1):91-98
[19]Wang, Jian,Wu, Wei,Li, Zhengxue,Li, Long.CONVERGENCE OF GRADIENT METHOD FOR DOUBLE PARALLEL FEEDFORWARD NEURAL NETWORK[J],INTERNATIONAL JOURNAL OF NUMERICAL ANALYSIS AND MODELING,2011,8(3):484-495
[20]张超,李正学,陈先华,熊焱.用在线梯度法训练积单元神经网络的收敛性分析[J],高等学校计算数学学报,2010,32(3):261-274
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基于智能计算的NoC设计, 大连理工大学“数学+X”交叉学科建设专项项目, 2008/12/31-2010/12/31, 完成
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工科数学分析基础2 /2019-2020 /春学期 /104课时 /6.0学分 /**
工科数学分析基础2 /2019-2020 /春学期 /104课时 /6.0学分 /**
工科数学分析基础2 /2019-2020 /春学期 /104课时 /6.0学分 /**
工科数学分析基础2 /2019-2020 /春学期 /104课时 /6.0学分 /**
现代智能计算方法 /2019-2020 /秋学期 /2.0学分 /**
智能计算 /2019-2020 /秋学期 /52课时 /3.0学分 /**

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课程名称学年学期学时学分课程号 工科数学分析基础2 2019-2020 春学期 104 6 ** 工科数学分析基础2 2019-2020 春学期 104 6 ** 工科数学分析基础2 2019-2020 春学期 104 6 ** 工科数学分析基础2 2019-2020 春学期 104 6 ** 现代智能计算方法 2019-2020 秋学期 - 2 ** 智能计算 2019-2020 秋学期 52 3 ** 高等数学A1 2019-2020 秋学期 80 5 ** 现代智能计算方法 2019-2020 秋学期 - 2 ** 智能计算 2019-2020 秋学期 52 3 ** 高等数学A1 2019-2020 秋学期 80 5 ** 高等数学A1 2019-2020 秋学期 80 5 ** 工科数学分析基础2 2018-2019 春学期 104 6 ** 工科数学分析基础2 2018-2019 春学期 104 6 ** 高等数学A2 2018-2019 春学期 104 6 ** 智能计算 2018-2019 秋学期 52 3 ** 微积分2 2017-2018 春学期 88 5 ** 微积分2 2017-2018 春学期 88 5 ** 高等数学A2 2017-2018 春学期 104 6 ** 智能计算 2017-2018 秋学期 52 3 ** 高等数学A1 2017-2018 秋学期 80 5 **

研究生课程


课程名称学年学期学时学分课程号 现代智能计算方法 2019-2020 秋学期 32 2 ** 现代智能计算方法 2018-2019 秋学期 32 2 ** 现代智能计算方法 2018-2019 秋学期 32 2 ** 现代智能计算方法(盘锦) 2017-2018 秋学期 32 2 ** 现代智能计算方法 2017-2018 秋学期 32 2 **








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学术荣誉


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科研奖励


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2016年校教学质量优良奖 (2017年)
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本科生优秀毕业论文 (2013年)
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