• 教师信息个人照片
    姓    名姚宏亮性    别  男
    出生年月1972.9最终学位博士
    毕业学校合肥工业大学
    从事专业大数据分析、机器学习顺发彩票最新网址、数据挖掘顺发彩票最新网址、金融证券数据分析职    务副教授
    所属院系计算机学院
    所属科室(研究所)人工智能与数据挖掘研究室职     称副教授
    联系方式
    办公电话13965133722
    E-maildmicyhl@163.com
    通讯地址
    邮  编
    简    历

    姚宏亮, 男, 1972年9月出生。1997年安徽大学数学系数理统计专业毕业,获理学学士学位顺发彩票最新网址;2003年合肥工业大学计算机应用技术硕士研究生毕业顺发彩票最新网址,获工学硕士学位。2007年合肥工业大学计算机应用技术专业博士研究生毕业,获工学博士学位。主持国家自然科学基金1项、合肥工业大学科学研究发展基金1项、博士专业基金1项、国家重点基础研究发展计划子项(合工大光伏合作项目)1项、企业合作项目多项;作为主要成员参加了973前期预研项目1项顺发彩票最新网址,国家自然科学基金3项顺发彩票最新网址,博士学科点专项科研基金1项,安徽省自然科学基金2项顺发彩票最新网址,近年来共发表论文40余篇顺发彩票最新网址。

    主要研究方向:
    (1)数据分析
    (2)大数据挖掘
    (3)机器学习
    (4)金融证券数据分析
    (5)互联网+大数据顺发彩票最新网址,创新应用

    开发了金融互联网数据分析处理平台
    具体见:http://www.ihdsj.com
    研究方向

    在信息时代、互联网时代和大数据时代,数据就是宝藏。数据会告诉人们哪儿有风险,哪儿有机会、哪儿有财富顺发彩票最新网址。数据挖掘与知识发现,是打开宝藏的金钥匙顺发彩票最新网址。



    研究室的相关研究项目(正在研发和已完成的项目,包括主导和参与的项目)

    应用类型项目:
    (1)证券数据智能计算与分析系统;(正在研发)
    (2)智能中文文本语意解析系统;(正在研发)
    (3)中文法律案例搜索系统顺发彩票最新网址;(已完成)
    (4)电力系统信誉评级;(已完成)
    (5)智能微网能量管理系统;(已完成)

    国家级的理论类型课题:
    (1)2013年,国家重点基础研究发展计划(973)项目的一个课题:“社交网络群体影响力及交互作用”(项目编号:2013CB329604)顺发彩票最新网址;(正在研发)
    (2)2011年顺发彩票最新网址,国家自然科学基金资助的课题“基于动态灵敏性分析和隐变量发现的复杂系统脆弱性演化机制研究”(项目编号:61175051);(正在研发)
    (3)2010年,国家自然科学基金资助的课题“动态环境下复杂系统因果关系发现与稳健性推理研究”(项目编号:61070131); (已完成)

    省部级的理论类型课题:
    (1)2007年,安徽省自然科学基金资助的课题“基于动态影响图的多Agent建模与决策研究”(项目编号:070412064);
    (2)2005年,教育部博士点专项科研基金资助的课题“一种新型概率图模型-对象概率模型研究与实现” (项目编号:20050359012);(已完成)
    (3)2003年,获得安徽省自然科学基金资助的课题“基于贝叶斯网技术的智能Agents 自组织和学习的研究”(项目编号:03042305);(已完成)


    产业动态:
    第109期双清论坛“大数据与管理决策的重大基础问题”在京召开
    http://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab38/info40304.htm

    我们现在正在进行的产业性方向是:大数据与金融风险
    教学工作

    本科:程序设计基础

    研究生:人工智能

    获奖情况


    主要论著

    [1]姚宏亮, 王秀芳, 王浩. 多Agent动态影响图一种混合近似推理算法[J]. 计算机研究与发展. (2011.4)
    [2]胡春玲,胡学钢,姚宏亮. 基于贝叶斯网的频繁模式兴趣度计算及剪枝[J]. 软件学报(已录用)
    [3] 胡春玲,胡学钢,姚宏亮. 一种改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法. 模式识别与人工智能顺发彩票最新网址,已录用
    [4] 姚宏亮,苌健,王浩.基于灵敏性分析的因果网络参数的扰动学习研究. 中国机器学习会议(CCML2011), (已投稿)
    [5] 姚宏亮,王秀芳,王浩. 一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法. 全国智能信息处理(NCIIP2011),(已投稿)
    [6]戚围,王浩,姚宏亮.动态贝叶斯网络一种自适应的局部抽样粒子滤波算法[J].计算机应用,2010,27(4):1304-1307
    [7]葛玲玲,王浩,姚宏亮.基于改进SEM算法的基因调控网络构建方法. 计算机应用, 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] 张润梅,姚宏亮.引入分割团BK推理算法及其在Robocup中的应用[J]. 计算机科学, 2009, 36(6):214-234
    [10] 王浩, 杨 峰, 姚宏亮. 基于MPI的主从式并行MCMC[J]. 系统仿真学报, 2009, 22(4): 1926 -1929
    [11]张润梅, 王浩, 姚宏亮, 方长胜. 基于内部结构MPOMDP模型的策略梯度学习算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(7): 20-23
    [12] 姚宏亮, 王浩, 张佑生. 多Agent动态影响图及其一种近似推理算法研究[J]. 计算机学报, 2008, 31(2): 236-244
    [13] 姚宏亮, 王浩, 汪荣贵. 多Agent动态影响图的近似计算方法[J]. 计算机研究与发展, 2008, 45(3): 487 -495
    [14] 俞奎, 王浩, 姚宏亮. 贝叶斯网络的并行EM学习算法研究[J]. 模式识别与人工智能. 2008, 21(5):670-676
    [15]肖?;? 俞奎, 姚宏亮. 一种基于混合遗传的贝叶斯网络分解算法[J]. 计算机仿真, 2008,(11):183-186
    [16]王浩,何海燕,姚宏亮.IE_-K2:一种基于贝叶斯网络的高效基因调控网络构建方法.大连海事大学学报[J].2008,34(3):111-114
    [17]王浩, 杨峰, 姚宏亮. 一种多样性引导的进化粒子滤波[J]. 小型微型计算机系统. 2008, 29(5):867-870.
    [18] 王浩, 杨峰, 姚宏亮. 离散动态贝叶斯网络的进化粒子滤波推理算法[J]. 计算机研究与发展, 2008, 45(s1): 295-299
    [19] 莫富强,王浩, 姚宏亮, 俞奎. 基于领域知识的贝叶斯网络结构学习算法[J]. 计算机工程与应用. 2008,44(16):34-41
    [20] 姚宏亮, 张佑生, 王浩, 汪荣贵. 基于PS-EM算法和BP神经网络的影响图模型选择[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(2): 185-190
    [21] 姚宏亮, 王浩,张佑生, 俞奎. 多Agent动态影响图及其概率分布的近似方法[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(4):525-532
    [22] 姚宏亮, 王浩, 张佑生, 方宝富. 基于多Agent动态影响图的协作实现[J]. 系统仿真学报, 2007, 19(14): 3270-3275
    [23]姚宏亮, 王浩, 张佑生. 一种基于结构分解的影响图模型选择算法[J]. 计算科学, 2007, 34(1):133-135
    [24] Hao Wang, Kui Yu, 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. 并行贝叶斯网络学习算法[J].小型微型计算机系统,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]陈栋梁,王浩,姚宏亮,俞奎.基于自适粒子滤波的动态贝叶斯网络推理算法[J].计算机应用,2007,27(2):369-372


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