李凱

主要研究領域為機器學習、模式識別、數據挖掘等。 主持並參加了國家自然科學基金項目、高等學校博士學科點專項科研基金項目、河北省教育廳科研計劃項目、河北大學教學改革研究項目等研究工作；主編與參編（翻譯）《人工智能》《微積分》《高等數學（二）自學輔導》等3部。在國內外學術會議和期刊上發表學術論文30餘篇，其中13篇被SCI、EI、ISTP檢索。 ^[1] 

人工智能、模式識別、神經網絡、編譯原理、數據結構、java程序設計語言、計算方法

機器學習、模式識別、數據挖掘

一種基於聚類技術的選擇性神經網絡集成方法, 計算機研究與發展

適應於小規模數據集的神經網絡集成研究，計算機研究與發展 .

一種提高神經網絡差異性的學習方法，電子學報 .

復突觸神經網絡模型及其穩定性研究. 鐵道學報 .

支持向量機分類器的泛化性能研究.計算機科學 .

SVM增量學習算法的研究.北方交通大學學報，

基於PCA及聚類技術的支持向量機分類器設計.廣西師範大學學報，

一種新的支持向量機分類器的設計方法，河北大學學報，2002，22（4）.

神經網絡在函數逼近問題中的應用研究,計算機工程, 2001年 05期.

一種基於SVM的函數模擬方法,微機發展, 2001年 03期.