发布时间:2021-10-28 编辑:考研派小莉 推荐访问:
合肥工业大学计算机与信息学院导师:姚宏亮

合肥工业大学计算机与信息学院导师:姚宏亮的内容如下,更多考研资讯请关注我们考研派网站的更新!敬请收藏本站。或下载我们的考研派APP和考研派微信公众号(里面有非常多的免费考研资源可以领取哦)[合肥工业大学机械与汽车工程学院导师:翟华] [合肥工业大学机械与汽车工程学院导师:曾亿山] [合肥工业大学机械与汽车工程学院导师:严正峰] [合肥工业大学机械与汽车工程学院导师:王勇] [合肥工业大学机械与汽车工程学院导师:王旭迪] [合肥工业大学机械与汽车工程学院导师:王健强]

合肥工业大学学姐微信
为你答疑,送资源

95%的同学还阅读了: [2022合肥工业大学研究生招生目录] [合肥工业大学研究生分数线[2013-2021]] [合肥工业大学王牌专业排名] [合肥工业大学考研难吗] [合肥工业大学研究生院] [合肥工业大学考研群] [合肥工业大学研究生学费] 合肥工业大学保研夏令营 合肥工业大学考研调剂2022最新信息 [合肥工业大学研究生辅导] [考研国家线[2006-2021]] [2022年考研时间:报名日期和考试时间]

合肥工业大学计算机与信息学院导师:姚宏亮正文

  
  姓名:姚宏亮
  性别:男
  出生年月:1972.9
  职称:副教授
  学院:计算机与信息学院
  研究方向:
  低功耗嵌入式系统、VLSI设计与测试、嵌入式智能系统等 
  
  简历
  姚宏亮, 男, 1972年9月出生安徽桐城,博士,副教授,硕士生导师。1997年安徽大学数学系数理统计专业毕业,获理学学士学位;2003年合肥工业大学计算机应用技术硕士研究生毕业,获工学硕士学位。2007年合肥工业大学计算机应用技术专业博士研究生毕业,获工学博士学位。主要研究领域是复杂系统建模、智能信息处理、生物信息、智能搜索和多智能系统的应用研究。主持合肥工业大学科学研究发展基金1项、博士专业基金1项、国家重点基础研究发展计划子项(合工大光伏合作项目)1项、企业合作项目多项;作为主要成员参加了973前期预研项目1项,国家基然科学基金3项,博士学科点专项科研基金1项,安徽省自然科学基金2项,近年来共发表论文30余篇。
  
  研究方向
  机器学习和数据挖掘:从大规模数据中提取有价值的知识,主要从事不确性问题的知识表示、分析和应用研究
  复杂系统与科学:复杂系统和复杂网络的建模,推演及演化机制分析与发现
  人工智能:多智能体的决策、推理、自学习及应用

  教学工作
  本科:程序设计基础
  研究生:人工智能

  获奖情况
   

  主要论著
  [1]姚宏亮, 王秀芳, 王浩. 多Agent动态影响图一种混合近似推理算法[J]. 计算机研究与发展. (2011.4)
  [2]胡春玲,吴信东,胡学钢,姚宏亮. 基于贝叶斯网的频繁模式兴趣度计算及剪枝[J]. 软件学报(已录用)
  [3] 胡春玲,胡学钢,姚宏亮. 一种改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法. 模式识别与人工智能,已录用
  [4] 姚宏亮,苌健,王浩.基于灵敏性分析的因果网络参数的扰动学习研究. 中国机器学习会议(CCML2011), (已投稿)
  [5] 姚宏亮,王秀芳,王浩. 一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法. 全国智能信息处理(NCIIP2011),(已投稿)
  [6]戚围,王浩,姚宏亮.动态贝叶斯网络一种自适应的局部抽样粒子滤波算法[J].计算机应用,2010,27(4):1304-1307
  [7]葛玲玲,王浩,姚宏亮.基于改进SEM算法的基因调控网络构建方法. 计算机应用, 2010,27(2):450-452
  [8] Hongliang Yao, Chang Jian,Wang Hao. Junction Tree Factored Particle Inference Algorithm for Multi-Agent Dynamic Influence Diagrams[C]. The Third International Frontiers of Algorithmics, LNCS5598, 2009.6:228-236
  [9] 张润梅,姚宏亮.引入分割团BK推理算法及其在Robocup中的应用[J]. 计算机科学, 2009, 36(6):214-234
  [10] 王浩, 杨 峰, 姚宏亮. 基于MPI的主从式并行MCMC[J]. 系统仿真学报, 2009, 22(4): 1926 -1929
  [11]张润梅, 王浩, 姚宏亮, 方长胜. 基于内部结构MPOMDP模型的策略梯度学习算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(7): 20-23
  [12] 姚宏亮, 王浩, 张佑生. 多Agent动态影响图及其一种近似推理算法研究[J]. 计算机学报, 2008, 31(2): 236-244
  [13] 姚宏亮, 王浩, 汪荣贵. 多Agent动态影响图的近似计算方法[J]. 计算机研究与发展, 2008, 45(3): 487 -495
  [14] 俞奎, 王浩, 吴信东, 姚宏亮. 贝叶斯网络的并行EM学习算法研究[J]. 模式识别与人工智能. 2008, 21(5):670-676
  [15]肖海慧, 俞奎, 姚宏亮. 一种基于混合遗传的贝叶斯网络分解算法[J]. 计算机仿真, 2008,(11):183-186
  [16]王浩,何海燕,姚宏亮.IE_-K2:一种基于贝叶斯网络的高效基因调控网络构建方法.大连海事大学学报[J].2008,34(3):111-114
  [17]王浩, 杨峰, 姚宏亮. 一种多样性引导的进化粒子滤波[J]. 小型微型计算机系统. 2008, 29(5):867-870.
  [18] 王浩, 杨峰, 姚宏亮. 离散动态贝叶斯网络的进化粒子滤波推理算法[J]. 计算机研究与发展, 2008, 45(s1): 295-299
  [19] 莫富强,王浩, 姚宏亮, 俞奎. 基于领域知识的贝叶斯网络结构学习算法[J]. 计算机工程与应用. 2008,44(16):34-41
  [20] 姚宏亮, 张佑生, 王浩, 汪荣贵. 基于PS-EM算法和BP神经网络的影响图模型选择[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(2): 185-190
  [21] 姚宏亮, 王浩,张佑生, 俞奎. 多Agent动态影响图及其概率分布的近似方法[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(4):525-532
  [22] 姚宏亮, 王浩, 张佑生, 方宝富. 基于多Agent动态影响图的协作实现[J]. 系统仿真学报, 2007, 19(14): 3270-3275
  [23]姚宏亮, 王浩, 张佑生. 一种基于结构分解的影响图模型选择算法[J]. 计算科学, 2007, 34(1):133-135
  [24] Hao Wang, Kui Yu, Xindong Wu, Hongliang Yao. Triangulation of Bayesian Networks using an adaptive genetic algorithm. Proceedings of the 16th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2006) [C], LNAI4203, 2006: 127-136
  [25] 俞奎,王浩, 姚宏亮. 并行贝叶斯网络学习算法[J].小型微型计算机系统,2007,28 (11):1972-1975
  [26]Hao Wang, Kui Yu, Hongliang Yao. Learning Dynamic Bayesian Networks Using eolutionary MCMC. Proc.of the on Computational Intelligence and Security (CIS’2006), 2006:45-50.
  [27]陈栋梁,王浩,姚宏亮,俞奎.基于自适粒子滤波的动态贝叶斯网络推理算法[J].计算机应用,2007,27(2):369-372
 

添加合肥工业大学学姐微信,或微信搜索公众号“考研派之家”,关注【考研派之家】微信公众号,在考研派之家微信号输入【合肥工业大学考研分数线、合肥工业大学报录比、合肥工业大学考研群、合肥工业大学学姐微信、合肥工业大学考研真题、合肥工业大学专业目录、合肥工业大学排名、合肥工业大学保研、合肥工业大学公众号、合肥工业大学研究生招生)】即可在手机上查看相对应合肥工业大学考研信息或资源

合肥工业大学考研公众号 考研派之家公众号

本文来源:http://m.okaoyan.com/hefeigongye/daoshi_505854.html