李云教授
个人简介
李云，博士学位，博士研究生，教授，硕士生导师，2005年7月毕业于重庆大学计算机学院，获得计算机软件与理论专业博士学位。2005年7月到2007年9月，在上海交通大学计算机科学与技术流动站从事博士后研究，主要在上海交通大学仿脑计算与机器智能研究中心进行机器学习和模式识别的研究。2007年10月来南京邮电大学计算机学院工作至今。
目前是IEEE会员、ACM会员、中国计算机学会会员和江苏省计算机学会人工智能专委会委员。多个国内外知名刊物（如Pattern Recognition、Neurocomputing、Knowledge-Based Systems、Frontiers of Computer Science in China和自动化学报等）以及多个主流国际会议（IJCNN2010、IJCNN2011、PAKDD2010）的特约审稿人。国际智能计算与智能系统会议ICIS2009、国际神经网络研讨会ISNN2010、国际数据挖掘以及应用会议ADMA2010、国际神经信息处理会议ICONIP2011和2009、2011年江苏省人工智能会议程序委员会委员或者分组主持人。并且是国际神经信息处理会议ICONIP2011的共同出版主席之一。
参与完成了多项国家863和国家自然科学基金项目，发表学术论文二十余篇，大部分被SCI、EI检索。多篇论文发表在本领域的国内外知名期刊和会议，如Pattern Recognition，AAAI，ICPR，PAKDD和模式识别与人工智能等。目前主持国家自然科学基金面上项目和校攀登计划项目各一项，主持完成校引进人才基金和江苏省高校自然科学基金项目各一项。
研究方向及主要成果
（1） 机器学习和数据挖掘的理论、算法及应用，特别关注高维复杂数据的维数约减、大规模数据的学习、未标记数据的利用问题。并将研究成果应用到信息安全、云计算和认知无线电等；
（2）利用高性能计算或分布式计算解决机器学习的问题；
（3）模式识别，主要研究基于生物特征的信息验证技术和视频监控技术。
代表性论著：
[10] Wei Ji and Yun Li."Energy-based feature ranking for assessing the dysphonia measurements in parkinson detection", IET Signal Processing, 2012
[9] Yun Li, Suyan Gao and Songcan Chen. “Ensemble feature weighting based on local learning and diversity”. AAAI Conf. Artificial Intelligence (AAAI), Toronto, Canada, 2012
[8] Yun Li and Li-Li Feng. “Integrating feature selection and min-max modular SVM for powerful ensemble”. Int’l Joint Conf. Neural Network (IJCNN), Brisbane, Australia, 2012
[7] Yun Li and Su-Yan Gao. “Energy-based model for feature selection and its ensemble version”, Int’l Conf. Neural Information Processing (ICONIP), Lecture Notes in Computer Science(LNCS), Shanghai, China, 2011
[6] Yun Li and Bao-Liang Lu. “Feature selection based on loss-margin of nearest neighbor classification”. Pattern Recognition, 2009.
[5] Yun Li, Bao-Liang Lu and Teng-Fei Zhang. “Combining feature selection with extraction: unsupervised feature selection based on principal component analysis”. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 2009
[4] Yun Li, Su-Jun Hu, Wen-Jie Yang, et al. “Similarity-based feature selection for learning from examples with continuous values”. Pacific-Asia Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD), Lecture Notes in Artificial Intelligence(LNAI), Bangkok, Thailand, 2009.
[3]Yun Li and Zhong-Fu Wu. “Fuzzy feature selection based on min-max learning rule and extension matrix”. Pattern Recognition, 2008.
[2] Yun Li, Bao-Liang Lu and Zhong-Fu Wu, “Hierarchical fuzzy filter method for unsupervised feature selection”. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2007
[1] Yun Li, Bao-Liang Lu and Zhong-Fu Wu. “A hybrid method of unsupervised feature selection based on ranking”. Proc. of Int’l Conf. on Pattern Recognition(ICPR), Hong Kong, P.R. China, 2006.
