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生物智能与知识发现研究所(Institute of Bio-inspired Intelligence and Mining Knowledge)


发表日期:2017-05-11 作者:院办公室
本研究所旨在利用各种生物智能(生物现象或规律)建立高效计算模型和算法,并利用这些算法解决现实世界中的各种挑战性问题,特别是工程及生物领域中的问题。
主页:bimk.ahu.edu.cn
 
人员组成
研究所负责人

       张兴义,男,理学博士,教授、博士生导师,生物智能与知识发现研究所所长。主要研究方向为人工智能及应用,多目标优化算法及应用,社交网络及生物网络分析等。主持国家自然科学基金3项,省教育厅重点项目1项,及其它开放课题及合作研发计划若干项。目前在研国家自然科学基金项目2项,近5年来共发表学术论文30余篇,其中以第一作者SCI 检索论文20 篇,多篇论文发表于IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等计算智能领域的顶级期刊。主讲《离散数学》《智能优化算法》等本科及研究生课程。
 
主要成员:

    程凡,男,工学博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向为机器学习、信息检索等。主持教育部项目1项,省教育厅重点项目1项,省教研项目1项,参与国家自然科学基金1项。目前在研项目2项,发表论文10余篇,出版教材1部。主讲《软件工程》、《软件工程概论》、《操作系统》等本科及研究生课程。
主要成员:

    谢莹,女,工学博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向为机器学习、社会网络、计算广告等。主持国家自然科学基金《面向协作行为分类的谱系数保序优化方法》1项,省科技厅自然科学面上基金1项,教育部人文社科交叉学科1项,计算智能和信号处理教育部重点实验室开发课题1项。发表论文10余篇。主讲《大学计算机基础》、《数据库程序设计》等本科课程。
 
主要成员:

    张磊,男,工学博士,讲师,硕士生导师,生物智能与知识发现研究所副所长。主要研究方向为数据挖掘、社会网络分析、多目标优化及其应用研究等,作为负责人先后主持了国家自然科学基金青年项目、计算智能和信号处理教育部重点实验室开发课题(重点)、安徽大学引进人才基金项目。在国际学术期刊和会议上发表论文20余篇,全部SCI/EI检索,其中CCF推荐A类文章1篇,B类文章5篇;获得数据库知名国际会议CIKM 2012最佳学生论文奖 (CCF 推荐B类会议);2015安徽大学“感念师恩”最受欢迎的老师。主讲《数据库原理》《大学生计算机基础》等本科课程。
主要成员:

    苏延森,女,工学博士,副教授,硕士生导师。近三年来,在国外重要刊物上发表论文10多篇,以第一作者或通讯作者身份发表学术论文5篇。主要研究方向为,数据挖掘与应用、复杂网络及其在癌症中的应用、生物信息处理与应用。已主持完成安徽大学自主创新开放课题1项,现主持国家自然科学基金青年基金1项,并作为主要成员参加国家自然科学基金重点项目,及国家自然科学基金重点培育项目等多项。主讲本科课程《离散数学》。
 
主要成员:

    邱剑锋,男,工学博士,讲师。主要研究方向为人工智能及应用,智能优化算法及其应用,复杂网络分析等。主持或参与国家自然科学基金,省自然科学基金4项。在国内外期刊上发表学术论文20余篇,软件著作权1项,2010年安徽省科技进步奖(三等奖),2012年安徽大学第4届“青年教师教学基本功竞赛”三等奖,2015安徽省教学成果奖(二等奖)。主讲《操作系统》,《数据库原理》,《智能优化算法》等本科及研究生课程。
 
    研究所汇集和培养了一批有较高素质的研究人才,形成了一个水平较高、学风端正、学历结构合理、干劲足、和谐向上的研究群体。实验室现有固定人员6人,其中教授1人,副教授2人,讲师3人,具有博士学位6人。实验室现有研究生20余人。
 
研究方向
☆ 人工智能及应用
☆ 多目标优化算法及应用
☆ 非传统计算模型与算法
☆ 社交及生物网络分析
☆ 生物信息
☆ 数据挖掘
☆ 机器学习
 
科研项目
☆  基于脉冲神经膜系统的故障诊断模型研究,国家自然科学基金面上项目(NO. 61672033),2017/01/01-2020/12/31
☆  网状结构膜计算模型的计算理论及其若干应用研究,国家自然科学基金面上项目(NO. 61272152),2013/01/01-2016/12/31
☆  网状结构膜计算模型研究,国家自然科学基金青年项目(No. 61003038),2010/01/01-2010/12/31
☆  分子层次上肺癌子型标记物识别的计算模型研究,国家自然科学基金青年基金(No. 61502004), 2016/01/01-2018/12/31
 
论文发表(近三年)

· 2016
1. Xingyi Zhang, Ye Tian, Ran Cheng*, Yaochu Jin. A decision variable clustering based evolutionary algorithm for large-scale many-objective optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2016, in press. (SCI Indexed, IF 5.55, JCR 1 class)
2. Xingyi Zhang, Jun Li and Lei Zhang*, A Multi-objective Membrane Algorithm Guided by Skin Membrane, Natural Computing, doi:10.1007/s11047-016-9572-3, 2016.(SCI)
3. Xingyi Zhang, Ye Tian, Yaochu Jin. Approximate non-dominated sorting for evolutionary many-objective optimization. Information Sciences, 2016, doi:10.1016/j.ins.2016.06.007, in press. (SCI Indexed, IF 3.89, JCR 1 class)
4. Fan Cheng, Yuan Zhou, Jian Gao, Shuangqiu Zheng. Efficient Optimization of F-measure with Cost-Sensitive SVM [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2016, vol. (SCI期刊).
5. Fan Cheng*, Yuan Zhou, Jian Gao, Shuang-qiu Zheng. Efficient Optimization of F-measure with Cost-Sensitive SVM. Mathematical Problems in Engineering, 2016,(SCI Indexed, IF:0.644,JCR 3 class)
6. Fan Cheng*, Ying Wang, Jing-Song Wang. Direct Optimization of Partial AUC with Tighter Non-convex Loss, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2016,13(1):928-935, (EI Indexed)
7. Lei Zhang, Ping Luo, Enhong Chen, Min Wang, Revisiting bound estimation of pattern measures: A generic framework. Information Sciences, 2016, 339(1):254–273 (CCF B, SCI)
8. 张兴义, 蒋小三, 张磊*. 基于权值向量的偏好多目标优化方法, 电子学报, 2016,已录用.(EI检索)
9. 张兴义, 郑雯, 王丛涛, 丁转莲, 苏延森*. 基于单步添加团的重叠社团检测算法. 华南理工大学学报(自然科学版), 2016, 已录用. (EI检索)

· 2015
1. Lei Zhang, Ping Luo, Linpeng Tang, Enhong Chen, Qi Liu, Min Wang, Hui Xiong, Occupancy-based frequent pattern mining. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2015, 10(2): 14:1-14:33. (CCF B, SCI)
2. Yiming Yang, Lei Zhang, Guiquan Liu and Enhong Chen. UPCA: An efficient URL-Pattern based algorithm for accurate web page classification, FSKD 2015, Pages: 1475 – 1480. (EI)
3. Xingyi Zhang, Linqiang Pan*, Andrei Pǎun. On universality of axon P systems. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2015, 26(11): 2816-2829 (SCI Indexed, IF 4.37, JCR 1 Class)
4. Xingyi Zhang, Ye Tian, Yaochu Jin*. A knee point driven evolutionary algorithm for many-objective optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2015, 19(6):761-776. (SCI Indexed, IF 5.55, JCR 1 Class)
5. Xingyi Zhang, Ye Tian, Ran Cheng, Yaochu Jin*. An efficient approach to non-dominated sorting for evolutionary multi-objective optimization.
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2015, 19(2): 201-213. (SCI Indexed, IF 5.55,JCR 1 Class)
6. Fan Cheng*, Kang Yang, Lei Zhang. A Structural SVM Based Approach for Binary Classification under Class Imbalance, Mathematical Problems in Engineering, 2015.(SCI Indexed, IF:0.644,JCR 3 class)
7. Fan Cheng*, Deng-Di Sun, Ying Xie. TopRank: A Novel Top-k Ranking Method Based on Rank Aggregation, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 2015,11(2):759-772, (EI Indexed)
8. Hui Yu, Anwen Shen, Yansen Su*. Continuous motion planning in complex and dynamic underwaterenvironments, International Journal of Robotics and Automation, 2015, 30(2): 1-13. (SCI Indexed)

· 2014
1. Xin Li, Lei Zhang, Ping Luo, Enhong Chen, Guandong Xu, Yu Zong and Chu Guan. Mining User Tasks from Print Logs, IJCNN 2014, Pages: 1250 – 1257. (CCF C, EI)
2. Lili Zhou, Hanchao Wang , Lei Zhang, Enhong Chen, Jun Chen, Xin Li and Qi Liu., A Novel Knowledge Network Framework for Financial News Navigation , WAIM 2014,Pages: 723-727(CCF C,EI)
3. Hanchao Wang, Lili Zhou, Lei Zhang, Yu Zong, Enhong Chen, Xin Li and Jun Chen. An Intelligent Search Platform for Business News, WAIM 2014,Pages: 744-755 (CCF C,EI)
4. Jing Wang, Lei Zhang, Guiquan Liu,Qi Liu and Enhong Chen, On top-k closed sequential patterns mining, IEEE FSKD 2014, Pages: 295 – 300. (EI)
5. Xingyi Zhang, Yanjun Liu, Bin Luo, Linqiang Pan*. Computational power of tissue P systems for generating control languages. Information Sciences, 2014, 278(10):285-297.(SCI Indexed, IF 3.89, JCR 1 Class)
6. Xingyi Zhang, Bangju Wang, Linqiang Pan*. Spiking neural P systems with a generalized use of rules. Neural Computation, 2014, 26(12): 2925-2943. (SCI Indexed, IF 1.69, JCR 3 Class)
7. Xingyi Zhang, Xiangxiang Zeng, Bin Luo, Linqiang Pan*. On some classes of sequential spiking neural P systems. Neural Computation, 2014, 26(5): 974-997. (SCI Indexed, IF 1.69, JCR 3 Class)
8. Xingyi Zhang, Bangju Wang, Zhuanlian Ding, Jin Tang*, Juanjuan He. Implementation of membrane algorithms on GPU. Journal of Applied Mathematics, 2014, Article ID 307617. (SCI Indexed, IF 0.834, JCR 3 Class)
9. Xingyi Zhang, Xiangxiang Zeng, Linqiang Pan*. Weighted spiking neural P systems with rules on synapses. Fundamenta Informaticae, 2014, 134(1): 201-218. (SCI Indexed)
10. Xingyi Zhang, Zhuanlian Ding, Jin Tang*, Bin Luo. A joint strength based genetic algorithm for network clustering. Journal of Computational Information Systems, 2014, 10(14): 5915-5922. (EI Indexed)
11. Xiangxiang Zeng, Xingyi Zhang, Tao Song, Linqiang Pan*. Spiking neural p systems with thresholds. Neural Computation, 2014, 26(7): 1340-1361. (SCI Indexed, IF 1.69, JCR 3 Class)
12. Rongbin Xu ,Xiao Liu,Ying Xie(*),Dong Yuan,Yun Yang,A Gaussian Fields based Mining Method for Semi-automating Staff Assignment in Workflow Application,Proceedings of the 2014 International Conference on Software and System Process. ACM,2014.5.26-2014.5.28
13. Rongbin Xu ,Xiao Liu,Futian Wang,Cheng Zhang,Yun Yang,Ying Xie(*). Logistics Scheduling based on Cloud Business Workflows,Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD),Proceedings of the 2014 IEEE 18th International Conference on,2014.5.21-2014.5.23
14. Guangming Guo, Lei Zhang, Qi Liu, Enhong Chen, Feida Zhu and Chu Guan, High Utility Episode Mining Made Practical and Fast, ADMA 2014, Pages: 71-84. (EI)
15. Yansen Su*, Linqiang Pan*. Identification of logic relationships between genes and subtypes ofnon-small cell lung cancer, Plos One, 2014, 9(4):e94644. (SCI Indexed, JCR 2 Class)
16. Tao Song, Xun Wang, Yansen Su. A novel approach to identify protein coding domains by sampling binaryprofiles from genome,Journal of Computational and TheoreticalNanoscience, 2014, 11(1): 147-152.(SCI Indexed)