刘小兰 - 华南理工大学

个人简介

教育经历： 1996.9-2000.6 华南理工大学，应用数学，本科，理学学士学位 2000.9-2003.6 华南理工大学，应用数学，硕士，理学硕士学位 2007.9-2011.6 华南理工大学，计算机应用技术，博士，工学博士学位主持的项目 1、国家自然科学青年基金，基于稀疏低秩表示的子空间聚类算法研究，61502175 （2016.01—2018.12） 2、广东省自然科学基金-博士启动，基于稀疏低秩表示的子空间聚类，2015A030310298（2015.08—2018.08） 3、中央高校基本科研业务费面上项目，基于向量和张量的子空间聚类聚类算法研究，2015ZM139（2015.07—2017.07） 4、中央高校基本科研业务费面上项目，基于低秩的大规模子空间聚类及其在图像处理的应用，2013ZM0094（2013.01—2014.12）出版教材教材《数学实验典型案例》，高等教育出版社，黄平，刘小兰，温旭辉主编，2015.02

研究领域

优化算法与机器学习

近期论文

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[1]X. L. Liu, T. J. Guo, L. F. He, X. Y. Yang. A low-rank approximation based transductive support tensor machine for s emi-supervised classification. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(6), pp: 1825-1938. [2]X. L. Liu, S. H. Pan, Z. F. Hao and Z. Y. Lin. Graph-based semi-supervised learning by mixed label propagation with a soft constraint Information Sciences, 1 September 2014, 277, pp: 327-337. [3]S. J. Bi, X. L. Liu*, S. H. Pan. Exact Penalty Decomposition Method for Zero-Norm Minimization Based on MPEC Formulation. SIAM Journal on Scientific Computing, 2014, 36(4), pp: A1451-A1477. [4]X. L. Liu, Z. F. Hao, S. H. Pan, X. W. Yang. Graph Construction Based on Nonnegative Sparse Representation for Semi- supervised Learning. Journal of Information & Computational Science，2014, 11(8), pp: 2683-2693. [5]Y. K. Wang, Y. Q. Zhao, L. T. Zhang, J. M. Liang, M. X. Zeng, X. L. Liu*. Graph Construction Based on Re-weighted S parse Representation for Semi-supervised Learning. Journal of Information & Computational Science，2013, 10(2), pp: 375-383. [6]X. L. Liu, S. H. Liu, Z. F., M. Holger. Exact algorithm and heuristic for the Closest String Problem. Computers and Operations R esearch, 2011, 38(11), pp: 1513-1520.