李春娜 - 海南大学

个人简介

李春娜，海南大学管理学院，副教授，硕士生导师。2012年毕业于哈尔滨工业大学，获理学博士学位。2010-2011年公派留学加拿大，访问纽芬兰纪念大学数学与统计学院。浙江省绍兴市柯桥区首批专业技术拔尖人才。主持国家自然科学基金项目2项，省自然科学基金1项，主要参与国家自然科学基金、省级自然科学基金4项。发表科研论文40余篇，其中SCI期刊论文30余篇。科研平台：OPTIMAL科研团队，海南大学管理学院数据与优化智能实验室（Intelligence by Data and Optimization Laboratory，IDO Lab）。更多详情参加个人主页：http://www.optimal-group.org/member/lcn.html. 讲授课程数据挖掘、运筹与优化、支持向量机、数值分析、机器学习、线性代数、概率论、Matlab软件、商务智能、管理学研究方法近五年主持和参与的项目 2019/1-2022/12国家自然科学基金面上项目(No.11871183),噪声数据的非凸损失函数支持向量机最优化模型与算法研究，52万元，在研，3/10； 2018/1-2020/12，国家自然科学基金青年基金（No. 61703370），面向高维数据的稀疏与鲁棒线性判别分析模型与算法研究，20万元，在研，1/7； 2018/1-2020/12浙江省自然科学基金（No. LY18G010018），基于支持向量回归机的中国动态“双创”指数与经济增长研究，10万元，在研，3/7； 2017/1-2019/12浙江省自然科学基金（No. LQ17F030003），特征稀疏及样本稀疏的大规模高维数据优化模型与算法研究，7万元，在研，1/5； 2015/01-2015/12国家自然科学基金数学天元基金（No. 11426200），Clean环与*-clean相关环的结构及性质，3万元，已结题，1/4； 2017/1-2019/12国家自然科学基金青年基金（No. 61603338），复杂多流形半监督问题的非平行支持向量机方法研究，19万元，在研，2/6； 2016/5-2017/5北京盛世全景股份有限公司，银行大数据的动态基线模型及算法应用开发，5万元，已结题，1/6；主要奖励 2018绍兴市柯桥区首批专业技术拔尖人才 2018浙江工业大学之江学院早湖英才计划第一层次培养人才 2018全国大学生数学建模省级一等奖（第一指导教师） 2018浙江工业大学之江学院毕业生就业工作先进个人 2017浙江省大数据建模与创新应用大赛第二名 2017浙江工业大学之江学院“事业家庭兼顾型”优秀个人 2017国家级大学生创新创业项目（第一指导教师）招生信息及招生要求欢迎对数据挖掘与机器学习、大数据分析和最优化感兴趣的同学加入OPTIMAL团队，希望你有一定的数学或计算机基础。兴趣是最好的选择，期待我们共同在数据挖掘领域中做些有意义的工作。

研究领域

数据挖掘与机器学习最优化方法和应用大数据分析及应用管理与经济数学

近期论文

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Li C N, Shao Y H, Wang H, Zhao Y T, Huang L W, Xiu, N, Deng N Y. Single versus union: non-parallel support vector machine frameworks. 2019, arXiv preprint arXiv:1910.09734. Li C N, Shao Y H, Yin W, Liu M Z. Robust and sparse linear discriminant analysis via alternating direction method of multipliers. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, DOI: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2019.2910991. Li C N, Ren P W, Shao Y H, Ye Y F, Guo Y R. Generalized elastic net Lp-norm nonparallel support vector machine. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020, 88: 103397. Li C N, Shao Y H, Wang Z, Deng N Y, Yang Z M. Robust Bhattacharyya bound linear discriminant analysis through an adaptive algorithm. Knowledge-Based Systems, 2019, 183: 104858. Li C N, Shao Y H, Wang Z, Deng N Y. Robust bilateral Lp-norm two-dimensional linear discriminant analysis. Information Sciences, 2019, 500: 274-297. Li C N, Shang M Q, Shao Y H, et al. Sparse L1-norm two dimensional linear discriminant analysis via the generalized elastic net regularization. Neurocomputing, 2019, 337: 80-96. Li C N, Shao Y H, Guo Y R, Wang Z, Yang Z M. Robustk-subspace discriminant clustering. Applied Soft Computing, 2019, 85: 105858. Shao Y H,Li C N*, Huang L W, Wang Z, Deng N Y, Xu Y. Joint sample and feature selection via sparse primal and dual LSSVM.Knowledge-Based Systems, 2019, 185: 104915. Chen W J, Shao Y H,Li C N, Liu M Z, Wang Z, Deng N Y.ν-projection twin support vector machine for pattern classification. Neurocomputing, 2019, DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.09.069. Wang Z, Xu C, Shao Y H,Li C N. Ramp-based twin support vector clustering. Neural Computing and Applications, 2019, DOI:https://doi.org/10.1007/s00521-019-04511-3. Chen W J,Li C N, Shao Y H. 2DRLPP: Robust two-dimensional locality preserving projection with regularization.Knowledge-Based Systems, 2019, 169: 53-66. Bai L, Shao Y H, Wang Z,Li C N.Clustering by twin support vector machine and least square twin support vector classifier with uniform output coding. Knowledge-Based Systems, 2019, 163, 227-240. Bai L, Wang Z, Shao Y H,Li C N. Reversible discriminant analysis. IEEE Access, 2018, 6: 72551-72562. Wang Z, Shao Y H, Bai L,Li C N, Liu M Z, Deng N Y. Insensitive stochastic gradient twin support vector machine for large scale problems. Information Sciences, 2018, 462: 114–131. Chen W J,Li C N, Shao Y H*, Deng N Y. Robust L1-norm multi-weight vector projection support vector machine with efficient algorithm. Neurocomputing, 2018, 315: 345-361. (SCI二区) Shao Y H*,Li C N, Liu M Z, Wang Z, Deng N Y. Sparse Lq-norm least squares support vector machine with feature selection. Pattern Recognition, 2018, 78: 167-181. (SCI二区) Sun X Q, Chen Y J, Shao Y H,Li C N*, Wang C H. Robust nonparallel proximal support vector machine with Lp-norm regularization. IEEE Access, 2018, 6: 20334-20347. (SCI二区) Liu M Z, Shao Y H*, Wang Z,Li C N，Chen W J. Minimum deviation distribution machine for large scale regression. Knowledge-Based Systems, 2018，146: 167-180. 邵元海，杨凯丽，刘明增，王震，李春娜，陈伟杰.从支持向量机到非平行支持向量机.运筹学学报，2018, 22(2): 55-65. Wang C, Liang M,Li C N. Adaptive fuzzy sliding mode observer for cylinder mass flow estimation in SI engines. IEEE Access, 2018, 6: 29558-29566.

学术兼职

国家自然科学基金项目评审人中国运筹学会会员 IEEE Transactions on Cybernetics, Pattern Recognition, Neurocomputing, Mechanical Systems and Signal Processing等10余国内外期刊审稿人