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李海林

发布日期:2017-05-10    点击:[]

 

           

                                                                            

个人简介

 

      李海林,男,福建龙岩人,博士,副教授、硕士生导师,信管管理系主任。 在《Knowledge-based Systems》、《Expert Systems with Applications》、《Journal of Intelligent Information Systems》、《系统工程理论与实践》、《电子学报》、《模式识别与人工智能》和《控制与决策》等国内外重要刊物以及在SIGKDD,ICDM和PAKDD等国际数据挖掘会议发表论文50余篇,其中大部分被SCI和EI收录。主持项目7项,2项国家自然科学基金,3项省部级项目,同时参与完成国家级科研项目多项。另外,2016年度"福建省高校新世纪优秀人才支持计划",2014年度“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”和2014年度“辽宁省优秀博士学位论文”, 2014-2016年度华侨大学“学术英才” 。

 

联系方式

1.办公地址:华侨大学经管楼404

2.办公电话:059522692731

3.电子邮箱:hailin@mail.dlut.edu.cn

主要研究与教学领域

1. 研究方向:数据挖掘、决策支持与企业管理等。目前研究时间序列数据聚类及金融应用、面向期刊数据的挖掘与分析等。

2.教学领域:《数据挖掘》、《统计学》、《数据库原理》、《高级程序设计》、《管理信息系统》与《网站建设与Web设计》等多门课程。

教育、工作与研修经历

 

1.  2009年09月至2012年10月,大连理工大学 系统工程研究所 管理科学与工程专业,获工学博士学位;

2.2012年10月至2013年12月,华侨大学工商管理学院,讲师;

3.2014年01月至今,华侨大学工商管理学院,副教授(破格);

4.2017年01月至2018年01月,台湾大学,访问学者。

 

承担或参与的项目

[1] 主持,国家自然科学基金面上项目, 《高维时间序列数据聚类分析及应用研究》(71771094),201801-202112,在研;

[2] 主持,福建省社会科学规划一般项目, 《基于时间序列数据挖掘的期刊参考文献和引证文献分析研究》(FJ2017B065),201709-2019-09,在研
[3]
主持,国家自然科学基金青年项目,《多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究》(61300139),2014.1-2016.12,结题

[4] 主持,福建省社会科学规划一般项目,《时间序列数据挖掘中的聚类算法及其金融应用研究》(FJ2016B076 (2016.8-2017.6),结题

[5] 主持,福建省社会科学规划青年项目,《金融时间序列数据挖掘中的特征表示方法研究》(2013C018)(2013.6-2014.12),结题

[6] 主持,福建省中青年教师教育科研杰青项目,《时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量研究》(JAS14024)(2014.7-2016.6),结题

[7] 主持,华侨大学中青年教师科技创新资助计划项目,《时间序列数据挖掘中的若干关键技术研究》(ZQN-PY220)(2014.7-2018.6),结题

[8] 主持,华侨大学哲学社会科学青年学者成长工程,《基于PCAICA的多元金融时间序列数据特征表示》(12SKGC-QG03)(2013.1-2014.12), 结题

[9] 参与,国家自然科学基金面上项目,《动态数据挖掘中的演化聚类模型与算法研究》(71171030)(2012.1-2015.12),结题

[10] 参与,福建省自然科学基金面上项目,《基于动力系统理论的P2P网络借贷平台成长模型研究》(2015J01581)(2015.4-2018.1),在研;

[11]参与,福建省社会科学规划青年项目,大数据时代消费者隐私关注的新机理和社会影响研究》(2013C017)(201306-201412),结题

[12]参与,福建省自然科学基金面上项目,《基于动态聚类的跨境电子商务物流信息匹配研究》(2016J01336)(2016.4-2019.4),结题

主要论文、著作与教材

[1] Hailin Li*, Distance measure with improved lower bound for multivariate time series. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2017, 468(1):622-637. SCI,EI.

[2] Hailin Li*. Accurate and efficient classification based on common principal components analysis for multivariate time series. Neurocomputing, 2016, 171(01):744-753. SCI, EI.

[3] Hailin Li*. Piecewise aggregate representations and lower-bound distance functions for multivariate time series. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2015, 427(1):10-25. SCI, EI.

[4] Hailin Li*. On-line and dynamic time warping for time series data mining. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2015, 6(1):145-153. SCI, EI.

[5]Hailin Li*, Libin Yang. Extensions and relationships of some existing lower-bound functions for dynamic time warping. Journal of Intelligent Information Systems, 2014, 43:59-79. SCI, EI.

[6] Hailin Li*. Asynchronism-based principal component analysis for time series data mining. Expert systems with Applications, 2014, 41(6): 2842–2850. SCI, EI.

[7] Hailin Li* Libin Yang,   Chonghui Guo. Improved   piecewise vector quantized approximation based on normalized time   subsequences. Measurement (Journal of the International   Measurement Confederation), 2013, 46:   3429–3439. SCI, EI.

[8] Hailin Li*, Libin Yang. Time series visualization based on shape features. Knowledge-Based Systems, 2013, 41:43-53. SCI, EI.

[9]Hailin Li, Chonghui Guo*, Wangren Qiu. Similarity measure based on piecewise linear approximation and derivative dynamic time warping for time series mining. Expert Systems with Applications, 2011, 38(12): 14732-14743. SCI, EI.

[10] Hailin Li, Chonghui Guo*. Piecewise cloud approximation for time series mining. Knowledge-Based Systems, 2011, 24(4): 492-500. SCI, EI.

[11] Wangren Qiu*, Xiaodong Liu, Hailin Li. High-Order Fuzzy Time Series Model Based on Generalized Fuzzy Logical Relationship, Mathematical Problems in Engineering, 2013, 13(1), pp 1-11, SCI, EI.

[12] Wangren Qiu*, Xiaodong Liu, Hailin Li. A generalized method for forecasting based on fuzzy time series. Expert Systems with Applications, 2011, 38:14732-14743. SCI, EI.

[13] Hailin Li, Xiaoji Wan, Ye Liang, Shile Gao. Dynamic time warping based on cubic spline interpolation for time series data mining. Proeedings of the 9th International Workshop on Spatial and Spatio-Temporal Data Mining In Cooperation with 2014 IEEE International Conference on Data Mining (SSTDM/ICDM 2014), Shenzhen, China, 2014. EI.

[14]Hailin Li. Accurate and fast dynamic time warping. Proceedings of the 9th International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA 2013), Zhejiang University, Hangzhou, China, 2013. EI.

[15] Hailin Li, Chonghui Guo*. Similarity search for time series based on efficient warping measure. Proceedings of 18th ACM SIGKDD Workshop on Knowledge Management and Data Mining, Beijing, China, 2012. EI.

[16] Hailin Li, Chonghui Guo*, Libin Yang. A method of similarity measure and visualization for long time series using binary patterns. Proceedings of the 15th PAKDD Workshop on Behavior Informatics, Shenzhen, China , 2011. EI.

[17]李海林*,王成*,邓晓懿. 基于分量属性近邻传播的多元时间序列数据聚类方法. 控制与决策, 优先出版:1-8. EI.

[18] 李海林*,邹金串.基于分类词典的文本相似性度量方法智能系统学报2017, 12(4):556-562. CSCD-C.

[19] 李海林*, 万校基. 基于簇中心群的时间序列数据分类方法. 电子科技大学学报, 2017,46(03):625-630. EI.

[20]李海林*, 梁叶. 基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法. 控制与决策, 2017, 32(3): 451-458. EI.

[21] 李海林*, 郭崇慧, 杨丽彬. 基于时间序列数据挖掘的发动机故障检测方法. 数据采集与处理2016, 31(4):782-790.  CSCD-C.

[22] 李海林*,梁叶. 基于分段聚合近似和数值导数的动态时间弯曲方法.智能系统学报2016,11(2):1-11. CSCD-C.

[23] 李海林*,梁叶. 基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究. 数据采集与处理2016, 31(1):117-129.  CSCD-C.

[24] 李海林*, 郭韧, 万校基. 基于特征矩阵的多元时间序列最小距离度量方法. 智能系统学报, 2015, 10(3): 442-447. CSCD-C.

[25] 李海林. 基于变量相关性的多元时间序列特征表示方法. 控制与决策, 2015, 30(3): 441-447. EI.

[26] 李海林*, 杨丽彬. 时间序列数据降维及特征表示方法. 控制与决策, 2013, 28(11): 1718-1722. EI.

[27] 李海林*, 杨丽彬. 基于增量动态时间弯曲的时间序列相似性度量方法. 计算机科学, 2013, 40(4):227-230. CSCD-C.

[28] 李海林*, 郭崇慧. 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量. 系统工程理论与实践, 2013, 33(4):1024-1034.  EI.

[29] 李海林*, 郭崇慧, 邱望仁. 正态云模型相似度计算方法. 电子学报, 2011, 39(11):2561-2567. EI.

[30] 李海林*, 郭崇慧. 基于云模型的时间序列分段聚合近似方法. 控制与决策, 2011, 26 (10):1525-1529. EI.

[31] 李海林*, 郭崇慧. 基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法. 模式识别与人工智能, 2011, 24(5): 665-672. EI.

[32]李海林*, 郭崇慧, 杨丽彬.基于分段聚合时间弯曲距离的时间序列挖掘. 山东大学学(工学版),2011, 41(5):57-62.

[33]柳炳祥, 李海林*, 杨丽彬. 云决策分析方法. 控制与决策, 2009, 24(6):957-960. EI.

[34]柳炳祥, 李海林*. 基于模糊粗糙集的因素权重分配方法. 控制与决策, 2007, 22(12):1437-1440. EI.

获奖情况

 

(1) 2014-2016年度首届华侨大学学术英才

(2) 2016年度福建省高校新世纪优秀人才支持计划

(3) 2014年度福建省高校杰出青年科研人才培育计划

(4) 2014年度辽宁省优秀博士学位论文

(5) 2014年度大连理工大学优秀博士学位论文

(6) 2014-2016学年 华侨大学优秀班主任荣誉称号;

(7) 2015 华侨大学优秀共产党员

(8) 2015 华侨大学教师教学课件制作大赛二等奖