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个人简介

招生专业 070105-运筹学与控制论 120100-管理科学与工程 081203-计算机应用技术 招生方向 最优化与数据挖掘 数据挖掘与知识管理 数据挖掘与机器学习 教育背景 2002-09--2005-06 中国农业大学 研究生/管理学博士 1994-09--1997-04 北京理工大学 研究生/理学硕士 1990-09--1994-07 山东师范大学 学生/理学学士 工作经历 2012-06--至今 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心 研究员 2006-06--2012-06 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心 副研究员 2005-06--2006-06 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心 助理研究员 1997-04--2002-09 中国人民解放军总参三部一局 助理研究员 专著: 1. Naiyang Deng, Yingjie Tian, Chunhua Zhang , Support vector machines: optimization based theory, algorithms, and extensions, CRC Press, 2012 2. Yong Shi,Yingjie Tian,Gang Kou,Yi Peng,Jianping Li ,Optimization Based Data Mining: Theory and Applications,Springer,2011 3. 邓乃扬, 田英杰, 数据挖掘中的新方法: 支持向量机. 2004: 科学出版社, 北京. 4. 邓乃扬, 田英杰, 支持向量机理论、算法与拓展. 2009: 科学出版社, 北京. 科研项目 1、基于大数据的慢性病风险防控服务体系建设子课题、在研、主持。 2、医疗大数据挖掘项目、横向课题、在研、主持。 3、国家自然科学基金面上项目、可拓支持向量机理论、方法与应用研究、结题、主持。 4、国家自然科学基金面上项目、知识驱动的支持向量机理论、算法与应用研究、结题、主持。 5、国家自然科学基金重点项目、大数据情境下全景式信用理论与演变机制研究子课题、在研、主持。 6、某部委科技项目、开放网络环境下科技群智汇聚与问题求解系统研究子课题、在研、主持。 7、水利部公益性行业科研专项经费项目、灌区水资源总量控制技术及多维临界调控模式子课题、结题、主持。 8、国家自然科学基金委重大国际(地区)合作项目、最优化数据挖掘的商业智能方法以及在金融与银行管理中的应用、结题、参加。 9、国家自然科学基金青年项目、数据挖掘中的凸规划理论与方法、结题、主持。 10、中国科学院知识创新工程重要方向项目、全球经济监测与政策模拟仿真平台建设预研项目子课题、结题、参加。 11、国家自然科学基金管理学部创新团队、数据挖掘与智能知识管理理论与应用研究、结题、参加。 12、国家自然科学基金重点项目、最优化与数据挖掘、结题、参加。

研究领域

人工智能 机器学习 最优化 大数据挖掘 智能知识管理 风险分析与管理

近期论文

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1. Jiabin Liu, Bo Wang, Zhiquan Qi, Yingjie Tian, Yong Shi, Learning from Label Proportions with Generative Adversarial Networks, 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), 2019 2. Jingjing Tang, Yingjie Tian*, Dalian Liu, Gang Kou, Coupling privileged kernel method for multi-view learning, Information Sciences, 2019, 481 :110~127. 3. Jingjing Tang, Yingjie Tian*, Peng Zhang, and Xiaohui Liu, Multiview Privileged Support Vector Machines, IEEE Transactions on neural networks and learning systems, 2018.8, 29(8):3463~3477, 4. Zhiquan Qi, Fan Meng, Yingjie Tian*, Lingfeng Niu, Yong Shi, and Peng Zhang, Adaboost-LLP: A Boosting Method for Learning With Label Proportions, IEEE Transactions on neural networks and learning systems, 2018.8, 29(8):3548~3559, 5. Dewei Li, Yingjie Tian*, Survey and experimental study on metric learning methods, Neural Networks, 2018,105:447~462. 6. Lingfeng Niu, Ruizhi Zhou, Yingjie Tian*, Zhiquan Qi, Peng Zhang, Nonsmooth Penalized Clustering via lp Regularized Sparse Regression, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017.6, 47(6):1423~1433 7. Huadong Wang, Yong Shi, Lingfeng Niu, and Yingjie Tian, Nonparallel Support Vector Ordinal Regression, IEEE Transactions on neural networks and learning systems, 2017.3.30, 47(10): 3306~3317 8. Qin Zhang, Jia Wu, Hong Yang, Yingjie Tian*, Chengqi Zhang, Unsupervised Feature Learning from Time Series, Proceedings of the Twenty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-16), 2016. 9. Zhiquan Qi, Yingjie Tian, Yong Shi, Successive Overrelaxation for Laplacian Support Vector Machine, IEEE Transactions on Neural Networks, 2015.03.16, 26(4): 674~683 10. Yingjie Tian, Zhiquan Qi, Xuchan Ju, Yong Shi, Xiaohui Liu, Nonparallel Support Vector Machines for Pattern Classification, IEEE Transactions on Cybernetics, 2014.7, 44(7):1067~1079,

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