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个人简介

工作经历 2009.07-华南师范大学,数学科学学院 2017.08-2018.08StatisticsDepartment,PennsylvaniaStateUniversity 2012.11-2013.11DepartmentofElectricalandComputerEngineering,UniversityofWindsor 2006.07-2009.04山东科技大学,信息与电气工程学院 2003.07-2006.05中创软件工程股份有限公司,金融事业部 学习经历: 2003.9-2006.7博士研究生中国科学院自动化研究所 1997.9-2000.6硕士研究生吉林大学 1993.9-1997.7大学本科山东师范大学 博士、博士后招生方向: 模式识别与数据挖掘的模型、算法及其应用。 博士研究生考生需在目标入读时间之前一年联系。 硕士研究生招生方向: 学术类:数据挖掘算法及其应用 【070102】计算数学 【070103】概率论与数理统计 【070104】应用数学 *请在获悉入学考试成绩之后、统一面试之前5天以上联系。 金融专业硕士:金融数据挖掘技术与算法;请在面试并获悉录取结果后尽快联系。 学科教学:互联网+教育的计算理论与应用,人工智能+数学教育,中学数学教育,微课教学;请在面试并获悉录取结果后尽快联系。 研究生招生要求: 1.上述招生方向均是基于数据挖掘理论、算法及其应用开展,强调学习与研究结果的具体应用效果,与传统数学研究方向的差异非常大,需要在报读之前慎重综合考虑兴趣,并联系个性化面试。 2.联系时请提供简历&技能情况说明、学业成绩单、长期发展规划、技能情况的证明材料。 3.不接收未按照上述说明及时联系个性化面试的考生。 4.不接收中间调换导师、方向的同学申请。 本科生指导: 1.欢迎数学、计算机、物理、教育等专业的同学联系实习、课外科研实践、毕业设计,联系时请提供正式的简历,概括介绍自己的技能,兴趣爱好和各科学习情况,需要能够持续参与相关的学习和探索。探索内容主要有程序设计,网络通讯,数据挖掘在科学数据分析、教育数据探索、互联网数据分析中的应用。 2.毕业论文指导方面,优先接受曾经指导过半年以上的同学、大二或大三提前联系开展相关工作的同学申请。 3.计划近期推出数据挖掘和机器学习类内容的在线学习平台,供感兴趣的同学使用,欢迎持续关注。 在读研究生 汪注,曾思(合作指导),肖江平(博),林海涛(博),曾庆国,梁置铭,吴宇浩 在读实习生 邓震,丁雨君,甘月华,曾韵霖,刘晨,李德庆;石莹禹,吴秋蓉,罗利能,冯隽怡,梁惠雯,廖晓玲,陈家炜,吴铭瑜;黄京凤,林百炅,林心悦,罗梓颖,徐浩霖 面向本科生的主讲课程: 数据挖掘导论、模式识别、算法设计与分析、程序设计语言、计算机基础、数学基础实验(四) 面向研究生的专业方向课程: 机器学习、贝叶斯学习、深度学习、高性能计算、论文选读 主持的科研项目: 在线学习行为分析及其在个性化教育中的应用。大学生创新创业训练项目,2020-2021(校级,指导教师) LAMOST恒星光谱的动态特征评价、自适应波段优化选择及其在参数测量中的应用。国家自然科学基金面上项目,2020.1-2023.12。 基于深度神经网络的贝叶斯特征选择模型、算法及其应用研究。广东省自然科学基金,2019.10-2022.09 在线自主学习者画像及其个性化推荐的算法研究及应用。大学生创新创业训练项目,2019-2020(国家级,指导教师) 智能数据挖掘学习平台的设计与开发。大学生创新创业训练项目,2019-2020(校级,指导教师) 华南师范大学质量工程与教学改革项目:教学名师培育,2017.1-2019.7。 国家自然科学基金委员会-广东省政府联合基金(第二期)超级计算科学应用研究专项基金子项目,2016.1-2017.12。 广东省教育厅教学质量工程建设项目:数据挖掘教学团队,2015.7-2018.7。 知乎用户推荐系统研究.大学生创新创业训练项目(国家级,201610574033),2016.01-2016.12.指导教师 广东大学生科技创新培育专项("攀登计划"专项)(pdjh2015b0143),2015.01-2015.12.指导教师 广东省自然科学基金自由申请项目,2015.01-2018.01。 华南师范大学质量工程建设项目:数据挖掘教学团队,2014.11-2016.11。 国家自然科学基金面上项目,2013.1-2016.12。 广东省自然科学基金自由申请项目,2011.10-2013.10。 国家自然科学基金面上项目,2011.1-2013.12。 中国科学院模式识别国家重点实验室开放基金,2011.1-2012.12。 华南师范大学教学改革项目:《模式识别》的应用性和实践性教学研究,2010.02-2012.12。 中国科学院模式识别国家重点实验室开放基金,2008.9-2010.12。 山东省自然科学基金,2007.12-2010.12。

研究领域

机器学习及其应用、应用统计、机器学习与数学教育

近期论文

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QingguoZeng,ZhiMingLiang,andXiangruLi.AsymmetricallyReweightedPenalizedLeastSquareForRadioFrequencyInterferenceMitigation.Inpreparation. HaitaoLin,XiangruLi,QingguoZeng.PulsarCandidateIdentificationUsingMulti-inputConvolutionNeuralNetworks.Underreview. ZhimingLiang,QingguoZeng,XinyueLin,XiangruLi.AschemetoremoveradiofrequencyinterferencefromFASTdata.Underreview. HaitaoLin,KaibinQiu,ZiyingLuo,XiangruLi.ARelief-GreedyalgorithmoffeatureselectionforpulsarcandidatesclassificationonHTRU.Underreview. XiangruLi,WoliangYu,XilongFanandG.JogeshBabu.AMethodOfDetectingGravitationalWaveBasedOnTime-frequencyAnalysisAndConvolutionalNeuralNetworks.Underreview. HaitaoLin,XiangruLiandZiyingLuo.PulsarsDetectionbyMachineLearningwithVeryFewFeatures.MonthlyNoticesoftheRoyalAstronomicalSociety,inpress. JiangpingXiao,XiangruLi,HaitaoLinandKaibinQiu.Pulsarcandidateselectionusingpseudonearestcentroidneighborclassifier.MonthlyNoticesoftheRoyalAstronomicalSociety,2020,492(2):2119–2127. BaijiongLin,XiangruLi,andWoliangYu.BinaryNeutronStarsGravitationalWaveDetectionBasedonWaveletPacketAnalysisAndConvolutionalNeuralNetworks.FrontiersofPhysics,2020,15(2):24602. XiangruLi,YangtaoLin,KaibinQiu.StellarSpectrumClassificationandFeatureEvaluationbasedonRandomForest.ResearchinAstronomyandAstrophysics,19(8):111(7pp),2019. XiaoKong,AliLuoandXiangruLi.ACatalogofDBWhiteDwarfsfromtheLAMOSTDR5andConstructionofTemplates.ResearchinAstronomyandAstrophysics,19(6):88,2019. WeizheChen,XiangruLi.Researchontrafficopeningstrategyofclosedcommunitiesbasedoncomplexnetwork.Actaautomaticasinica,44(11):2068-2082,2018. ZijianHe,JiaminLi,QiuruiLi,junhuiYu,YuanjunZheng,XiangruLi.Researchonreal-timeinformationfusionrecommendationalgorithmbasedonLSI.ComputerTechnologyandDevelopment,28(7):73-82,2018. YuLu,XiangruLi,YangtaoLin,KaibinQiu.Amethodofestimatingthe[alpha/Fe]ratiofromlowresolutionstellarspectra.ActaAstronomicaSinica,59(4):66-78,2018. XiaoKong,AliLuo,XiangruLi,YoufenWang,YinbiLi,andJingkunZhao.SpectralFeatureExtractionforDBWhiteDwarfsThroughMachineLearningAppliedtoNewDiscoveriesintheSdssDR12andDR14.PublicationsoftheAstronomicalSocietyofthePacific,130:084203(18pp),2018August ChaoWu,DongMa,HaijunTian,XiangruLi,JianyanWei.StudyandDevelopmentofaFastandAutomaticAstronomical-transient-identificationSystem.ActaAutomaticaSinica,43(12):2170-2177,2017. JiannanZhang,XiaoyanChen,YueWu,XiangruLi.AnAutomatedGalaxySpectraRecognitionMethodBasingonSpectralLinesInformation.ProceedingsoftheInternationalAstronomicalUnion,12(S325),221-224,2017. XiangruLi,RuyangPan,andFuqingDuan.ParameterizingStellarSpectraUsingDeepNeuralNetworks.ResearchinAstronomyandAstrophysics,17(4):036,2017. WeiGao,XiangruLi.ApplicationofMulti-taskSparseLassoFeatureExtractionandSupportVectorMachineRegressionintheStellarAtmosphericParameterization.ChineseAstronomyandAstrophysics,41(3):331-346,2017. XiangruLi,YuLu,GeorgesComte,AliLuo,YonghengZhaoandYongjunWang.Linearlysupportingfeatureextractionforestimatingstellaratmosphericparameters.TheAstrophysicalJournalSupplementSeries,218(1),3,2015. XiangruLi,Q.M.JonathanWu,AliLuo,YonghengZhao,YuLu,FangZuo,TanYang,YongjunWang.SDSS/SEGUEspectralfeatureanalysisforstellaratmosphericparameterestimation.TheAstrophysicalJournal,790105,2014. TanYang,XiangruLi.AutoencoderofStellarSpectraanditsApplicationinAutomaticallyEstimatingAtmosphericParameters.MonthlyNoticesoftheRoyalAstronomicalSociety,452(1):158-168,2015. YuLu,XiangruLi.EstimatingStellarAtmosphericParametersBasedonLASSOandSupportVectorRegression.MonthlyNoticesRoyalAstronomicalSociety,452(2):1394-1401,2015. XiangruLi,ZhanyiHu.RejectingMismatchesbyCorrespondenceFunction.InternationalJournalofComputerVision,89(1):1-17,2010.8. XiangruLi,ZhanyiHu,FuchaoWu.Anoteontheconvergenceofthemeanshift.PatternRecognition,40(6):1756-1762,2007.6. XiangruLi,XiaomingLi,HailingLi,MaoyongCao.RejectingOutliersbasedonCorrespondenceManifold.ActaAutomaticaSinica,35(1):17-22,2009.1. XiangruLi.FeatureExtractingMethodsinSpectrumDataMining.ProgressinAstronomy,30(1):94-105,2012.2.

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