厦门大学自动化系导师介绍：罗林开

         姓名：罗林开　　
　　 性别：男　　
　　 职称：教授
　　 所获学位：博士
　　 授予大学：厦门大学　
　　 学院：信息科学与技术学院
　　 研究方向：模式识别与机器学习,数据挖据及应用,机器视觉
　　 学科专长：数据挖掘，机器学习
　　 联系电话: 0592-2580036
　　 电子邮件: luolk@xmu.edu.cn.
　　 通信地址：厦门大学自动化系
　　 邮编：361005
　　
　　个人中文简介
　　罗林开，男，教授，博士，模式识别与智能系统研究所副所长，厦门大学中青年骨干教师。1986年7月厦门大学数学系数学专业本科毕业;1991年7月厦门大学运筹学与控制论专业硕士研究生毕业，获理学硕士学位;2007年11月厦门大学控制理论与控制工程专业机器学习方向博士研究生毕业，获工学博士学位。 1986年8月至1988年8月，在集美航海专科学校基础部数学教研室工作，从事高等数学的教学和辅导工作;1991年8月至1994年11月，在公司从事计算机软件的开发工作;1994年底调入厦门大学自动化系任教至今(其中，2006年2月至2006年8月，在新加坡国立大学做访问学者，从事数据挖据与机器学习等方面的研究工作）。福建省自动化学会理事。在国内外学术刊物上发表学术论文30余篇，其中SCI/EI收录20多篇;主持和参与多项国家级、省部级和重大横向项目的研究工作，获2010年福建省科技进步二等奖1项。研究方向：模式识别与机器学习，数据挖掘及应用，图像处理与机器视觉等。招收模式识别与智能系统方向、控制工程(专业学位）方向的研究生。
　　
　　近期承担的科研项目
　　（1）2013-2016，组中选优机器学习问题建模和算法研究，国家自然科学基金面上项目(项目批准号：61271337），项目负责人;
　　（2）2013-2015，高维数据特征选择的稳定性研究，国家自然科学基金青年项目，第1合作者;
　　（3）2011-2014, 支持向量机的模型参数选择,福建省自然科学基金项目(项目批准号： 2011J01373），项目负责人;
　　（4） 2011-2013，高维小样本基因表达谱的特征选择和分类输出置信度研究，教育部重点实验室“系统控制与信息处理”开放课题基金资助项目(项目批准号：SCIP2011004），项目负责人;
　　（5）2011-2012,视频智能监控基础工具包开发,横向,项目组主要成员;
　　（6）2010-2011，基于随机森林技术的电力系统故障诊断，项目负责人;
　　（7）2010-2010，我国汇率利率协调机制及广州产业结构升级策略研究，项目负责人;
　　（8）2009-2009，广东省高技能人才工资收入高级数据挖掘研究,广东省劳动和社会保障厅委托项目,项目负责人;
　　（9）2008-2009,航空公司团队管理中间件系统研制,重大横向,项目负责人;
　　（10）2008-2010，一类非最小相位非线性系统的H无穷控制问题研究，国家自然科学基金(项目批准号：60704042），项目组主要成员;
　　（11）2008-2011, 复合非线性反馈控制技术在伺服控制问题中的应用,福建省自然科学基金(项目批准号：2008J0033），项目组主要成员.
　　（12）2005-2007，高级数据挖掘研究，项目负责人.
　　
　　代表性成果
　　论文发表：
　　（1） Integrating Piecewise Linear Representation and Weighted Support Vector Machine for Stock Trading Signal Prediction，Applied Soft Computing，2013年02月
　　（2） Margin Optimization based Pruning for Random Forest，Neurocomputing，2012年10月
　　（3） Background Subtraction Method Based on Block-wise Mixture Models，CCPR2012，2012年09月
　　（4） Methods of Forward Feature Selection based on the Aggregation of Classifiers Generated by Single Attribute ，Computers in Biology and Medicine，2011年07月
　　（5） Maximum Robustness Criterion on Kernel Selection of Support Vector Machine，Journal of Convergence Information Technology，2011年01月
　　（6） Improving the Computational Efficiency of Recursive Cluster Elimination for Gene Selection，IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics，2011年01月
　　（7） 给定经验风险水平的支持向量回归机，华中科技大学学报(自然科学版），2010年10月
　　（8） A New Parameter Selection Method for Support Vector Machine Based on the Decision Value ，Journal of Convergence Information Technology，2010年10月
　　（9） L无穷范数软间隔支持向量分类机，东南大学学报(自然科学版），2010年09月
　　（10） Some New Support Vector Machine Models under Given Empirical Risk，Proceeding of the 4th IEEE Conference on Industrial Informatics，2006年08月
　　（11） 基于支持向量机的中国上市公司财务困境预测，计算机应用，2006年06月
　　  　　
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