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李金海

(昆明理工大學數據科學研究中心副主任)

鎖定
昆明理工大學數據科學研究中心副主任 [1]  ,學報編輯部副主任 [32]  ,理學院教授,博士生導師,博士後合作導師,西北農林科技大學客座教授 [29] 
中文名
李金海 [2] 
國    籍
中國
民    族
畢業院校
西安交通大學 [1] 
學位/學歷
博士 [1] 
職    業
教師
專業方向
大數據環境下的數據挖掘技術 [2] 
職    務
昆明理工大學數據科學研究中心副主任 [2] 
發表論文數目
41篇(截至2019年7月) [3] 

李金海人物介紹

李金海,博士畢業於西安交通大學數學與統計學院。現為昆明理工大學數據科學研究中心副主任,學報編輯部副主任 [32]  ,教授 [4]  ,博士生導師 [5]  ,博士後合作導師 [6] 昆明理工大學系統分析與集成二級學科博士點負責人 [7] 西北農林科技大學客座教授 [29]  ,雲南省中青年學術和技術帶頭人後備人才 [8]  ,雲南省萬人計劃青年拔尖人才 [9]  ,雲南省引進高層次人才享受政府購房補貼和工作經費資助 [10] 中國人工智能學會粒計算與知識發現專委會常務委員 [11]  ,知識工程與分佈智能專委會常務委員 [30]  ,國際粗糙集學會(IRSS)高級會員 [12]  ,CCF B類期刊《International Journal of Approximate Reasoning》領域主編 [34]  ,SCI期刊《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》、《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》 [33]  ,以及昆明理工大學學報(自然科學版)副主編 [13]  [32]  ,EI 期刊《International Journal of Intelligent Information Technologies》編委。

李金海學習工作經歷

2021.8至今 昆明理工大學學報編輯部副主任; [32] 
2017.8至今 昆明理工大學理學院教授; [32] 
2016.6至今 昆明理工大學數據科學研究中心副主任; [32] 
2014.8-2017.7 昆明理工大學理學院副教授; [32] 
2013.1-2014.7 昆明理工大學理學院講師; [32] 
2009.9-2012.12 博士畢業於西安交通大學應用數學專業; [32] 
2006.9-2009.7 碩士畢業於廣西大學應用數學專業。 [32] 

李金海研究成果

主要研究興趣為大數據環境下的數據挖掘技術、概念認知學習、粒計算 [31]  、智能系統分析與集成 [14-15]  [31]  ,曾獲陝西省優秀博士學位論文獎 [16]  ,主持國家自然科學基金4項(含子項目) [15]  [32] 
近年來,在國際知名期刊IEEE TKDE [17]  、IEEE TCYB [18]  、 IEEE TFS [19]  、IEEE SMC: Systems [20]  、Omega、PR、INS [21]  ,以及國內一級學報《計算機學報》、《電子學報 [29]  》、《計算機研究與發展》等 [22-23]  上發表學術論文40餘篇 [32]  ,其中ESI高被引論文6篇(含3篇ESI-Hot Paper) [24]  [32]  ,這些成果被SCI引用 3000餘次 [15]  [25]  [35] 

李金海主要貢獻

李金海教授自2016年初起在昆明理工大學數據科學研究中心擔任“概念認知學習”特色研究方向的負責人 [26]  ,經過近幾年的努力,在概念認知機理的公理化、大數據環境下的漸進式認知理論與方法等方面的研究取得進展 [27]  ,相關成果刊登在計算機學報 [28]  、IEEE TKDE [17]  、IEEE TCYB [18]  、IEEE TFS [19]  、IEEE SMC: Systems [20]  等國內外具有一定影響力的期刊上。

李金海代表作

[1] 李金海*, 米允龍, 劉文奇. 概念的漸進式認知理論與方法. 計算機學報,2019, 42(10): 2233-2250 [35] 
[2] 智慧來,李金海*. 基於必然屬性分析的粒描述. 計算機學報,2018,41(12):2702-2719 [35] 
[3] 米允龍,李金海*, 劉文奇, 等. MapReduce框架下的粒概念認知學習系統研究.電子學報, 2018, 46(2): 289-297 [35] 
[4] 智慧來,張麗,李金海*. 旁觀者視角下粒的多層次描述.電子學報, 2022, 50(11): 2568-2574 [35] 
[5] 李金海*,李玉斐,米允龍,吳偉志. 多粒度形式概念分析的介粒度標記方法. 計算機研究與發展, 2020, 57(2): 447-458 [35] 
[6] 閆夢宇,李金海*,劉文奇,張文修. 帶對象結構信息形式背景的概念知識發現與演化. 電子學報, 2022, doi: 10.12263/DZXB.20211559 [35] 
[7] Huilai Zhi, Jinhai Li*, Yinan Li. Multilevel conflict analysis based on fuzzy formal contexts. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(12): 5128-5142 [35] 
[8] Niaojiao Niu, Degang Chen, Jinhai Li, Hui Wang. Fuzzy rule based classification method for incremental rule learning. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(9): 3748-3761 [35] 
[9] Yunlong Mi, Wenqi Liu, Yong Shi*, Jinhai Li*. Semi-supervised concept learning by concept-cognitive learning and concept space. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, 34(5): 2429-2442 [35] 
[10] Xiao Zhang, Changlin Mei, Degang Chen, Yanyan Yang, Jinhai Li. Active incremental feature selection using a fuzzy-rough-set-based information entropy. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2020, 28(5): 901-915 [35] 
[11] Yong Shi, Yunlong Mi , Jinhai Li, Wenqi Liu. Concept-cognitive learning model for incremental concept learning. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(2): 809-821 [35] 
[12] Yunlong Mi, Yong Shi, Jinhai Li, Wenqi Liu, Mengyu Yan. Fuzzy-based concept learning method: Exploiting data with fuzzy conceptual clustering. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(1): 582-593 [35] 
[13] Xiao Zhang, Changlin Mei, Jinhai Li, Yanyan Yang, Ting Qian. Instance and feature selection using fuzzy rough sets: A bi-selection approach for data reduction. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, doi: 10.1109/TFUZZ.2022.3216990 [35] 
[14] Xiao Zhang, Changlin Mei, Degang Chen, Jinhai Li. Feature selection in mixed data: A method using a novel fuzzy rough set-based information entropy. Pattern Recognition, 2016, 56: 1-15 [35] 

李金海主講課程

認知科學方法、人工智能、算法導論、學科前沿講座。 [32] 

李金海指導學生競賽

指導研究生獲得全國研究生數學建模競賽全國一等獎、二等獎、三等獎。 [32] 
參考資料
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