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李雲

（南京郵電大學教授，博士生導師）

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李雲，男，漢族，1974年出生，安徽省望江縣人，工學博士，上海交通大學計算機系博士後，美國亞利桑那州立大學電子、計算機和能量工程學院訪問學者，江蘇省大數據安全與智能處理重點實驗室大數據挖掘方向帶頭人。現為南京郵電大學計算機學院教授，博士生導師。 [3] 
主要從事機器學習和數據挖掘的理論、算法及應用，特別關注高維複雜數據的維數約簡、大規模數據的學習、安全機器學習和未標記數據的利用問題研究。 [1] 
中文名
李雲
國    籍
中國
民    族
漢族
出生地
安徽省望江縣
出生日期
1974年 [2] 
畢業院校
重慶大學
學位/學歷
工學博士
職    業
教師

目錄

  1. 1 教育背景
  2. 2 工作經歷
  3. 3 科研項目
  1. 4 科研論文
  2. 5 研究方向
  3. 6 學術兼職
  1. 7 獲獎記錄

李雲教育背景

1995年7月，安徽大學，無線電技術專業，獲工學學士學位； [1] 
2002年7月，重慶郵電大學，計算機應用技術專業，獲工學碩士學位；
2005年7月，重慶大學，計算機軟件與理論專業，獲工學博士學位。

李雲工作經歷

2005年7月-2007年9月：上海交通大學，計算機系，博士後，合作導師：呂寶糧；
2007年9月-2013年8月：南京郵電大學，計算機學院、軟件學院，副教授；
2012年8月-2013年7月：美國亞利桑那州立大學，電子、計算機和能量工程學院，訪問學者；
2013年8月-至今：南京郵電大學，計算機學院，教授，博士生導師。

李雲科研項目

1、國家重點研發計劃課題，2018YFB1003702，大規模雲數據中心運行能效評估與預測關鍵技術，2018/05-2021/04，在研，主持。
2、國家自然科學基金面上項目，61772284，隱私保護的對抗性特徵選擇及其拓展研究，2018/01-2021/12，在研，主持。
3、國家自然科學基金青年基金項目，61603197，基於局部學習的集成特徵選擇穩定性及其拓展研究，2017/01-2019/12，在研，參與（2/10）。
4、江蘇省自然科學基金青年基金項目，BK20140885，穩定集成特徵選擇的分層過濾器模型研究，2014/07-2017/06，結題，參與（2/9）。
5、江蘇省自然科學基金面上項目，BK20131378，基於多核Map-Reduce的半監督模塊化集成學習研究，2013/07-2016/06，已結題，主持。 [1] 
6、國家自然科學基金面上項目，61073114，基於能量學習的特徵選擇方法及其應用研究，2011/01-2013/12，已結題，主持。
7、江蘇省高校自然科學基金，08KJB520008，大規模分類問題的集成學習方法研究，2009/01-2010/12，已結題，主持。

李雲科研論文

[1] Keji Han, Yun Li, and Jie Hang: Adversary Resistant Deep Neural Networks via Advanced Feature Nullification, Knowledge-Based Systems, 179, 108-116, 2019
[2] Kejia Chen, Hao Lu, Yun Li, and Bin Liu: On Relationship Formation in Heterogeneous Information Networks: An Inferring Method based on Multi-Label Learning, Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 12(3), 157-167, 2019
[3] Yunyun Wang, Jie Zhai, Yun Li, Kejia Chen, and Hui Xue: Transfer Learning with partial related “instance-feature” knowledge. Neurocomputing, 310, 115-124, 2018
[4] Wei Ji, Yixiang Huang, Baohua Qiang, and Yun Li: Min-Max Ensemble Feature Selection, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 33(6), 3441-3450, 2017
[5] Yunyun Wang, Yan Meng, Yun Li, Songcan Chen, Zhenyong Fu, and Hui Xue: Semi-supervised manifold regularization with adaptive graph construction, Pattern Recognition Letters, 98, 90-95, 2017
[6] Yun Li, Tao Li, and Huan Liu: Recent advances in feature selection and its applications Knowledge and Information Systems, 53(3): 551-577, 2017
[7] Yun Li, Jun Yang, Wei Ji: Local learning-based feature weighting with privacy preservation, Neurocomputing, 174, 1107-1115, 2016
[8] Wei Ji, Kejia Chen, Guojing Zhou, Yun Li: Local energy-basedframework for feature ranking, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 28(4), 1565-1575, 2015
[9] Yun Li, Jennie Si, Guojing Zhou, Shasha Huang, and Songcan Chen: FREL:A stable feature selection algorithm, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 26(7), 1388-1402, 2014
[10] Wei Ji, and Yun Li: Energy-based feature ranking for assessing the dysphonia measurements in Parkinson detection, IET Signal Processing, 6(4), 300-305, 2012 [1] 

李雲研究方向

1、機器學習和數據挖掘的理論、算法及應用，特別關注高維複雜數據的維數約減、大規模數據的學習和未標記數據的利用問題。並將研究成果應用到信息安全、雲計算和認知無線電等。
2、模式識別，主要研究基於生物特徵的信息驗證技術和視頻監控技術。

李雲學術兼職

1、IEEE數據挖掘和大數據分析技術委員會（DMBDTC），成員；
2、中國人工智能學會機器學習專委會，委員；
3、中國計算機學會人工智能與模式識別專委會，委員；
4、江蘇省計算機學會大數據專家委員會副主任，委員；
5、江蘇省計算機學會人工智能專委會，委員；
6、江蘇省人工智能學會數據挖掘與應用專委會，秘書長；
7、江蘇省人工智能學會機器學習專委會，常務委員；
8、國際智能系統與知識工程會議ISKE2017程序委員會，主席。

李雲獲獎記錄

2012年，江蘇省“青藍工程”優秀青年骨幹教師；
2016年，江蘇省“青藍工程”中青年學術帶頭人；
2019年，第九屆吳文俊人工智能科學技術獎三等獎（自然科學獎）。 [1] 
參考資料