070100|数学专业硕士研究生指导教师
姓名 李凡军 性别 男
民族 汉 出生年月 ?1977-08-04
学历|学位 研究生|博士 专业技术职务 副教授
行政职务
联系电话 ** 移动电话 **
邮箱 ss_lifj@ujn.edu.cn
通讯地址|邮编 山东省济南市南辛庄西路336号 济南大学数学科学学院|
招生方向(领域) 数学
研究领域、学习工作经历、学术兼职等情况 李凡军，男，1976年出生于山东宁阳，2001年于山东师范大学数学系取得学士学位，2006年于东南大学自动控制系取得硕士学位，于2016年于北京工业大学取得博士学位。
从事人工神经网络、复杂系统建模与优化方面的研究工作，主持参与国家及省级科研项目3项，发表SCI、EI检索论文近20余篇。撰写发明专利3项，两项取得授权。

代表性科研成果及奖励：
（包括项目、鉴定、论文、专著、专利等) 主持参与项目：
（1）基于任务驱动的回声状态网络自组织优化设计方法及应用，省自然科学基金，主持，在研
（2）基于非lyapunov函数法的国家自切换非线性系统时滞的稳定性理论研究及应用，国家自然科学基金，参与，在研；
（3）多源信息融合算法设计及其在发现复杂疾病致病基因问题中的应用，国家自然科学基金，参与，结题
主要论文：
(1) Junfei Qiao, Fanjun Li, Honggui Han, Wenjing Li, Growing echo-state network with multiple subreservoirs, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2017, 28(2): 391-404 （SCI）
(2) Fanjun Li, Junfei Qiao, Honggui Han, Cuili Yang, A self-organizing cascade neural network with random weights for nonlinear system modeling, Applied Soft Computing, 2016, 42: 184-193（SCI）
(3) Junfei Qiao, Fanjun Li, Honggui Han, Wenjing Li, Constructive algorithm for fully connected cascade feedforward neural networks, Neurocomputing, 2016, 182: 154-164（SCI）
(4) 李凡军, 乔俊飞, 一种增量式模块化回声状态网络, 控制与决策, 2016, 31(8): 1481-1486（EI）
(5) 李凡军, 乔俊飞，韩红桂, 网络结构增长的极端学习机算法, 控制理论与应用, 2014, 31(5): 638-643（EI）
(6) 李凡军, 韩红桂, 乔俊飞, 基于灵敏度分析法的ELM剪枝算法，控制与决策, 2014,29(6):1003-1008 (EI)
(7) Fanjun Li, Ying Li, Effects of the minimal singular value on the performance of echo state networks, the 36th Chinese Control Conference, Dalian, P.R. China, 2017.07.26-28（EI）
(8) Fanjun Li, Ying Li, Randomized algorithms for feedforward neural networks, the 35th Chinese Control Conference, Chengdu, P.R. China, 2016.07.27-29（EI）
(9) Fanjun Li, Ying Li, An approach to design growing echo state networks, Intelligent Data Engineering and Automated Learning - 17th International Conference, Yangzhou, P.R. China, 2016.10.12-14（EI）
(10) Fanjun Li, Junfei Qiao, Wei Zhang,A fast growing cascade neural network for BOD estimation,the 34th Chinese Control Conference（EI）
(11) Fanjun Li, Xiaohong Wang, Ying Li, Shizeng Lu, Shaoli Jin, Regularized ESN based on TSVD, CAC2018, 3312-3316.(EI)
(12) Ying Li, Fanjun Li, NOx Prediction Method Based on Deep Extreme Learning Machine, ICIA2018, 97-101. (EI)
(13) Fanjun Li, Ying Li, Echo State Network with Hub Property, CIAC 2019 (EI)
(14) Fanjun Li, Xiaohong Wang, Ying Li, Shizeng Lu, Shaoli Jin, Design of weight matrices for echo state networks with truncated singular values, CAC2019 (EI)
(15) Fanjun Li, Xiaohong Wang, Ying Li, Effects of singular value spectrum on the performance of echo state network, Neurocomputing, 358(2019):414-423 (SCI)
(16) Ying Li, Fanjun Li, PSO-based growing echo state network, Applied Soft Computing, 85 (2019) :105774 (SCI)
(17) 李凡军 王孝红 路士增, 水泥熟料烧成系统建模方法研究进展及展望, 控制与决策, 34(10):2041-2047 (EI)

专利：
（1）基于RBF神经网络的超超临界锅炉NOx排放动态预测方法，第二位，授权
（2）基于自组织级联神经网络的污水处理出水总磷预测方法，第二位，授权
(3) 一种水泥熟料游离氧化钙含量预测方法，第一位，初审

教学及研究生培养情况 曾主讲过：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、专业导论、新生研讨课；获得济南大学青年教学能手称号及本科教学贡献奖

备注