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师资队伍

   

李永豪

认知计算与群智协同创新团队(CCCI

http://ccci.swufe.edu.cn

讲师、硕士生导师

E-mailliyonghao@swufe.edu.cn

教师简介

李永豪,现任西南财经大学555000a公海会员中心讲师、硕士生导师。2023年毕业于吉林大学,获工学博士学位。当前主要研究方向涉及机器学习、特征选择、多标签学习等研究领域,已发表高质量学术论文20余篇,包括IEEE TNNLSIEEE TAIPRIP&MKAISKBSINS、计算机学报等国内外权威期刊,相关工作得到了国内外学者的认可和关注,同时担任多个国内外著名期刊审稿人。

认知计算与群智协同创新团队科研氛围浓厚,每年有充足的招生名额,欢迎对科研充满热情且具有内在驱动力的同学加入团队,请有意向的同学发送个人简历等材料至本人邮箱,我会尽快回复邮件并安排面谈。

研究领域

特征选择

多标签学习

持续学习

教育背景

2020/09-2023/12 吉林大学 计算机科学与技术 博士

2017/09-2020/07 吉林大学 计算机科学与技术 硕士

职业经历

2024/07年至今 西南财经大学555000a公海会员中心 讲师

荣誉奖励

2023 吉林省自然科学奖二等奖(3/4

2022 博士研究生国家奖学金

2021 吉林大学一等研究生优秀奖学金

2020 吉林银行王湘浩助学金

研究成果

代表性学术论文

[1] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Multi-label feature selection via robust flexible sparse regularization[J]. Pattern Recognition, 2023, 134: 109074. (中科院1TOP期刊, 财大A)

[2] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Robust sparse and low-redundant multi-label feature selection with dynamic local and global structure preservation[J]. Pattern Recognition, 2023, 134: 109120. (中科院1TOP期刊, 财大A)

[3] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Label correlations variation for robust multi-label feature selection[J]. Information Sciences, 2022, 609: 1075-1097. (中科院1TOP期刊, 财大A)

[4] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Multi-label feature selection with high-sparse personalized and low-redundancy shared common features[J]. Information Processing & Management, 2024, 61(3): 103633. (中科院1TOP期刊, 财大B)

[5] Liang Hu, Yonghao Li, Wanfu Gao, Ping Zhang, Juncheng Hu. Multi-label feature selection with shared common mode[J]. Pattern Recognition, 2020,104: 107344. (中科院1TOP期刊, 财大A)

[6] Yonghao Li, Juncheng Hu, Wanfu Gao. Robust multi-label feature selection with shared label enhancement[J]. Knowledge and Information Systems, 2022, 64(12): 3343-3372. (CCF-B类期刊)

[7] 李永豪, 胡亮, 高万夫. 基于稀疏系数矩阵重构的多标记特征选择[J]. 计算机学报, 2022, 45(09): 1827-1841. (CCF-A类中文期刊,财大A)

[8] 李永豪, 胡亮, 高万夫. 基于动态图拉普拉斯的多标记特征选择方法[J]. 通信学报, 2020, 41(12): 47-59. (CCF-B类中文期刊)

[9] Wanfu Gao, Yonghao Li, Liang Hu. Multilabel Feature Selection with Constrained Latent Structure Shared Term[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, 34(3): 1253-1262. (中科院1TOP期刊, 财大A)

[10] Liang Hu, Lingbo Gao, Yonghao Li, Ping Zhang, Wanfu Gao. Feature-specific mutual information variation for multi-label feature selection[J]. Information Sciences, 2022, 593: 449-471. (中科院1TOP期刊, 财大A)

专利

[1] 高万夫, 高珺, 李永豪. 一种利用因果机制灵活探索稀疏多标签特征选择的方法. 公开号:CN202311273222.6. 已公开

[2] 高万夫, 潘涵林, 郝娉婷, 李永豪. 一种基于稀疏学习耦合互信息的多标签特征选择方法. 公开号:CN202310569454.X. 已公开

[3] 高万夫, 郝娉婷, 潘涵林, 李永豪, 胡亮. 基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用. 公开号:CN202310879609.X. 已公开

主要科研项目

[1] 吉林省自然科学基金,YDZJ202101ZYTS009,基于信息论的嵌入式多标签特征选择体系的研究,2021/012023/12,已结题,主研

[2] 教育部符号计算与知识工程重点实验室项目,93K172020K36,基于信息论的多标签特征选择体系研究,2020/12-2022/12,已结题,主研

[3] 博士后创新人才支持计划,BX20190137,基于信息论的特征选择技术在分子筛材料定向合成上的研究,2019/05-2021/05,已结题,参研

[4] 国家重点研发计划全球变化及应对专项,2017YFA0604500,地球系统模式公共软件平台研发-第四课题集成耦合系统研制与公共软件平台应用示范,2017/122021/12,已结题,参研

[5] 吉林省省校共建计划专项,远程诊疗专项,SXGJSF2017-42017/122021/12,已结题,参研

[6] 吉林省重点科技研发项目,面向云存储和大数据环境的加密访问控制系统,20180201103GX2018/122020/12,已结题,参研


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