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个人简介

教育背景 2016/9—2017/9,美国俄亥俄大学,工程学院,国家公派联合培养博士研究生 2012/9—2018/6,合肥工业大学,管理学院,管理学博士 2008/9—2012/6 ,合肥工业大学,数学学院,理学学士 科研项目 1. 安徽自然科学基金青年项目,1908085QG298,基于群智能算法的P2P网贷投资风险预测方法研究,2019/07-2021/06,主持 2. 临涣焦化智能化规划项目,W2020JSZX0795,临涣焦化股份有限公司智能化建设规划,2020/12-2021/07,主持 3. 合肥工业大学学术新人提升A计划项目,JZ2019HGTA0053,基于群智能和差异性测度的新型集成P2P网贷投资风险预测方法,2019/04-2020/12,主持 4. 合肥工业大学博士专项资助项目,JZ2019HGBZ0128,基于群智能算法的并行集成学习方法及应用研究,2019/05-2021/04,主持 5. 国家自然科学基金重大研究计划培育项目,91546108,大数据环境下协同商务智能构建中的关键技术研究,2016/01-2018/12,已结题,参与 6. 国家哲学社会科学基金项目,16BJY132,B2B电子商务平台关系网络及其关系契约动态治理研究,2016/06-2019/06,已结题,参与

研究领域

分类预测、进化计算、数据挖掘、机器学习、集成学习、智能制造、智慧农业

近期论文

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[1] Zhu Xuhui, Ni Zhiwei, Ni Liping, Jin Feifei, Cheng Meiying, Wu Zhangjun. Ensemble pruning of ELM via migratory binary glowworm swarm optimization and margin distance minimization[J]. Neural Processing Letters, 2020, 52(3): 2043-2067. (SCI, EI检索) [2] Zhu Xuhui, Ni Zhiwei, Ni Liping, Jin Feifei, Cheng Meiying, Li Jingming. Improved discrete artificial fish swarm algorithm combined with margin distance minimization for ensemble pruning[J]. Computers & Industrial Engineering, 2019, 128: 32-46. (SCI, EI检索) [3] Zhu Xuhui, Ni Zhiwei, Ni Liping, Jin Feifei, Cheng Meiying, Li Jingming. Spread binary artificial fish swarm algorithm combined with double-fault measure for ensemble pruning[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2019, 36(5): 4375-7387. (SCI, EI检索) [4] Zhu Xuhui, Ni Zhiwei, Xia Pingfan, Ni Liping. Hybrid ensemble pruning using coevolution binary glowworm swarm optimization and reduce-error[J]. Complexity, 2020. Doi: 10.1155/2020/1329692. (SCI, EI检索) [5] 朱旭辉, 倪志伟, 程美英, 李敬明, 金飞飞, 伍章俊. 融合改进二元萤火虫算法和边界最小化测度的集成剪枝方法[J]. 计算机学报, 2019, 42(6): 1252-1273. (EI检索) [6] Zhu Xuhui, Ni Zhiwei, Cheng Meiying, Jin Feifei, Li Jingming, Weckman Gary. Selective ensemble based on extreme learning machine and improved discrete artificial fish swarm algorithm for haze forecast [J]. Applied Intelligence, 2018, 48(7): 1757-1775. (SCI, EI检索) [7] Zhu Xuhui, Ni Zhiwei, Zhang Gongrang, Jin Feifei, Cheng Meiying, Li Jingming. Combining weak-link co-evolution binary artificial fish swarm algorithm and complementarity measure for ensemble pruning [J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2018, 35(2): 1431-1444. (SCI, EI检索) [8] 朱旭辉, 倪志伟, 倪丽萍, 金飞飞, 程美英, 李敬明. 融合改进二元萤火虫算法和互补性测度的集成剪枝方法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(7): 1643-1651. (EI检索) [9] 朱旭辉, 倪志伟, 程美英, 李敬明, 金飞飞, 倪丽萍. 融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法[J]. 系统工程理论与实践, 2017, 37(4): 999-1010. (EI、CSSCI检索) [10] 朱旭辉, 倪志伟, 倪丽萍, 程美英, 李敬明, 金飞飞. 基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法[J]. 系统科学与数学, 2017, 37(6): 1480-1493. [11] 朱旭辉, 倪志伟, 程美英. 基于人工鱼群和分形学习的雾霾天气预报方法[J]. 系统科学与数学, 2016, 36(11): 1887-1901. [12] 朱旭辉, 倪志伟, 程美英. 变步长自适应的改进人工鱼群算法[J]. 计算机科学, 2015, 42(2): 210-216+246. [13] Ni Zhiwei, Xia Pingfan, Zhu Xuhui(*), Ding Yufei, Ni Liping. A novel ensemble pruning approach based on information exchange glowworm swarm optimization and complementarity measure. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2020, 39(6): 8299- 8313. (SCI, EI检索) [14] 夏平凡, 倪志伟, 朱旭辉(*), 倪丽萍. 基于双错测度的极限学习机选择性集成方法[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(11): 2756-2764. [15] Ni Zhiwei, Zhu Xuhui, Ni Liping, Cheng Meiying, Wang Yiling. An improved discrete optimization algorithm based on artificial fish swarm and its application for attribute reduction [J]. Journal of Information & Computational Science, 2015, 12(6): 2143-2154. (EI检索) [16] 倪志伟, 朱旭辉, 程美英. 基于改进的离散型人工鱼群和分形维数融合SVM空气质量预测方法. 模式识别与人工智能, 2016, 29(12): 1122-1131. [17] 彭鹏, 倪志伟, 朱旭辉, 夏平凡. 基于改进二萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法[J]. 模式识别与人工智能, 2020, 33(2): 95-105. [18] 李萍, 倪志伟, 朱旭辉, 宋娟. 基于改进萤火虫优化算法的SVR空气污染物浓度预测模型[J]. 系统科学与数学, 2020, 40(6): 1020-1036. [19] Li Ping, Ni Zhiwei, Zhu Xuhui, Song Juan. Inter-class distribution alienation and inter-domain distribution alignment based on manifold embedding for domain adaptation[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2020, 39(6): 8149-8159. (SCI, EI检索) [20] Li Ping, Ni Zhiwei, Zhu Xuhui, Song Juan, Wu Wenying. Optimal transport with dimensionality reduction for domain adaptation[J]. Symmetry, 2020. Doi: 10.3390/sym12121994. (SCI, EI检索) [21] 李萍, 倪志伟, 朱旭辉, 宋娟. 联合类间及域间分布适配的迁移学习方法[J].模式识别与人工智能, 2020, 33(1): 1-10. [22] 程美英, 钱乾, 倪志伟, 朱旭辉. 信息交互多任务粒子群算法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(5): 385-397. [23] 许力分, 倪志伟, 朱旭辉, 贾凯, 伍章俊. 融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法[J]. 系统科学与数学, 2019, 39(6): 918- 933. [24] 简书强, 倪志伟, 李敬明, 朱旭辉, 倪丽萍. 基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(3): 247-258. [25] 左姣姣, 倪志伟, 朱旭辉, 李敬明, 伍章俊. 融合协同进化人工鱼群算法和SVM的雾霾预测方法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(8): 725-739. [26] 李敬明, 倪志伟, 朱旭辉, 许莹. 基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型[J]. 系统工程理论与实践, 2018, 38(5): 1343-1353. (EI、CSSCI检索) [27] 程美英, 钱乾, 倪志伟, 朱旭辉. 多任务处理协同进化粒子群算法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(4): 322-334. [28] 陆玉佳, 倪志伟, 朱旭辉, 许力分, 伍章俊. 基于Map/Reduce改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(6): 537-547. [29] 程美英, 钱乾, 倪志伟, 朱旭辉. 基于虚拟多任务二元粒子群算法和分形维数的雾霾天气预测方法[J]. 系统科学与数学, 2018, 38(5): 623-637. [30] 李敬明, 倪志伟, 朱旭辉, 徐莹. 基于改进二进制萤火虫的 BP 神经网络并行集成学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(2): 171-182. [31] 程美英, 倪志伟, 朱旭辉. 融合粗糙集和二元萤火虫算法的雾霾关键影响因素预测方法[J]. 系统工程理论与实践, 2017, 37(1): 241-252. (EI、CSSCI检索) [32] 李敬明, 倪志伟, 朱旭辉, 徐莹. 基于二进制萤火虫算法的属性选择方法研究[J]. 系统科学与数学, 2017, 37(2): 407-424. [33] 程美英, 倪志伟, 朱旭辉. 改进的二元蚁群算法结合分形理论预测雾霾天气形成的关键因子[J]. 系统科学与数学, 2017, 37(2): 502-515. [34] 程美英, 倪志伟, 朱旭辉. 融合粗糙集和扩散二元萤火虫算法的属性约简方法[J]. 系统工程与电子技术, 2016, 38(10): 2449-2456. (EI检索) [35] 程美英, 倪志伟, 朱旭辉. 基于生命周期的二元蚁群优化算法[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(11): 1005-1014.

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