合肥工業(yè)大學計算機與信息學院導師:姚宏亮

發(fā)布時間:2021-10-28 編輯:考研派小莉 推薦訪問:
合肥工業(yè)大學計算機與信息學院導師:姚宏亮

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合肥工業(yè)大學計算機與信息學院導師:姚宏亮 正文

  
  姓名:姚宏亮
  性別:男
  出生年月:1972.9
  職稱:副教授
  學院:計算機與信息學院
  研究方向:
  低功耗嵌入式系統(tǒng)、VLSI設計與測試、嵌入式智能系統(tǒng)等 
  
  簡歷
  姚宏亮, 男, 1972年9月出生安徽桐城,博士,副教授,碩士生導師。1997年安徽大學數(shù)學系數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)畢業(yè),獲理學學士學位;2003年合肥工業(yè)大學計算機應用技術碩士研究生畢業(yè),獲工學碩士學位。2007年合肥工業(yè)大學計算機應用技術專業(yè)博士研究生畢業(yè),獲工學博士學位。主要研究領域是復雜系統(tǒng)建模、智能信息處理、生物信息、智能搜索和多智能系統(tǒng)的應用研究。主持合肥工業(yè)大學科學研究發(fā)展基金1項、博士專業(yè)基金1項、國家重點基礎研究發(fā)展計劃子項(合工大光伏合作項目)1項、企業(yè)合作項目多項;作為主要成員參加了973前期預研項目1項,國家基然科學基金3項,博士學科點專項科研基金1項,安徽省自然科學基金2項,近年來共發(fā)表論文30余篇。
  
  研究方向
  機器學習和數(shù)據(jù)挖掘:從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有價值的知識,主要從事不確性問題的知識表示、分析和應用研究
  復雜系統(tǒng)與科學:復雜系統(tǒng)和復雜網絡的建模,推演及演化機制分析與發(fā)現(xiàn)
  人工智能:多智能體的決策、推理、自學習及應用

  教學工作
  本科:程序設計基礎
  研究生:人工智能

  獲獎情況
   

  主要論著
  [1]姚宏亮, 王秀芳, 王浩. 多Agent動態(tài)影響圖一種混合近似推理算法[J]. 計算機研究與發(fā)展. (2011.4)
  [2]胡春玲,吳信東,胡學鋼,姚宏亮. 基于貝葉斯網的頻繁模式興趣度計算及剪枝[J]. 軟件學報(已錄用)
  [3] 胡春玲,胡學鋼,姚宏亮. 一種改進的基于鄰接樹的貝葉斯網絡推理算法. 模式識別與人工智能,已錄用
  [4] 姚宏亮,萇健,王浩.基于靈敏性分析的因果網絡參數(shù)的擾動學習研究. 中國機器學習會議(CCML2011), (已投稿)
  [5] 姚宏亮,王秀芳,王浩. 一種基于結構分解和因子分析的貝葉斯網絡隱變量發(fā)現(xiàn)算法. 全國智能信息處理(NCIIP2011),(已投稿)
  [6]戚圍,王浩,姚宏亮.動態(tài)貝葉斯網絡一種自適應的局部抽樣粒子濾波算法[J].計算機應用,2010,27(4):1304-1307
  [7]葛玲玲,王浩,姚宏亮.基于改進SEM算法的基因調控網絡構建方法. 計算機應用, 2010,27(2):450-452
  [8] Hongliang Yao, Chang Jian,Wang Hao. Junction Tree Factored Particle Inference Algorithm for Multi-Agent Dynamic Influence Diagrams[C]. The Third International Frontiers of Algorithmics, LNCS5598, 2009.6:228-236
  [9] 張潤梅,姚宏亮.引入分割團BK推理算法及其在Robocup中的應用[J]. 計算機科學, 2009, 36(6):214-234
  [10] 王浩, 楊 峰, 姚宏亮. 基于MPI的主從式并行MCMC[J]. 系統(tǒng)仿真學報, 2009, 22(4): 1926 -1929
  [11]張潤梅, 王浩, 姚宏亮, 方長勝. 基于內部結構MPOMDP模型的策略梯度學習算法[J]. 計算機工程與應用, 2009, 45(7): 20-23
  [12] 姚宏亮, 王浩, 張佑生. 多Agent動態(tài)影響圖及其一種近似推理算法研究[J]. 計算機學報, 2008, 31(2): 236-244
  [13] 姚宏亮, 王浩, 汪榮貴. 多Agent動態(tài)影響圖的近似計算方法[J]. 計算機研究與發(fā)展, 2008, 45(3): 487 -495
  [14] 俞奎, 王浩, 吳信東, 姚宏亮. 貝葉斯網絡的并行EM學習算法研究[J]. 模式識別與人工智能. 2008, 21(5):670-676
  [15]肖?;? 俞奎, 姚宏亮. 一種基于混合遺傳的貝葉斯網絡分解算法[J]. 計算機仿真, 2008,(11):183-186
  [16]王浩,何海燕,姚宏亮.IE_-K2:一種基于貝葉斯網絡的高效基因調控網絡構建方法.大連海事大學學報[J].2008,34(3):111-114
  [17]王浩, 楊峰, 姚宏亮. 一種多樣性引導的進化粒子濾波[J]. 小型微型計算機系統(tǒng). 2008, 29(5):867-870.
  [18] 王浩, 楊峰, 姚宏亮. 離散動態(tài)貝葉斯網絡的進化粒子濾波推理算法[J]. 計算機研究與發(fā)展, 2008, 45(s1): 295-299
  [19] 莫富強,王浩, 姚宏亮, 俞奎. 基于領域知識的貝葉斯網絡結構學習算法[J]. 計算機工程與應用. 2008,44(16):34-41
  [20] 姚宏亮, 張佑生, 王浩, 汪榮貴. 基于PS-EM算法和BP神經網絡的影響圖模型選擇[J]. 模式識別與人工智能, 2007, 20(2): 185-190
  [21] 姚宏亮, 王浩,張佑生, 俞奎. 多Agent動態(tài)影響圖及其概率分布的近似方法[J]. 模式識別與人工智能, 2007, 20(4):525-532
  [22] 姚宏亮, 王浩, 張佑生, 方寶富. 基于多Agent動態(tài)影響圖的協(xié)作實現(xiàn)[J]. 系統(tǒng)仿真學報, 2007, 19(14): 3270-3275
  [23]姚宏亮, 王浩, 張佑生. 一種基于結構分解的影響圖模型選擇算法[J]. 計算科學, 2007, 34(1):133-135
  [24] Hao Wang, Kui Yu, Xindong Wu, Hongliang Yao. Triangulation of Bayesian Networks using an adaptive genetic algorithm. Proceedings of the 16th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2006) [C], LNAI4203, 2006: 127-136
  [25] 俞奎,王浩, 姚宏亮. 并行貝葉斯網絡學習算法[J].小型微型計算機系統(tǒng),2007,28 (11):1972-1975
  [26]Hao Wang, Kui Yu, Hongliang Yao. Learning Dynamic Bayesian Networks Using eolutionary MCMC. Proc.of the on Computational Intelligence and Security (CIS’2006), 2006:45-50.
  [27]陳棟梁,王浩,姚宏亮,俞奎.基于自適粒子濾波的動態(tài)貝葉斯網絡推理算法[J].計算機應用,2007,27(2):369-372
 

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