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郭虎升

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  • 郭虎升

    最终学历:研究生

    研究方向:机器学习、数据挖掘

    电子邮箱:guohusheng@sxu.edu.cn

  • 最终学位:博士

    研究生导师:硕士生导师

    联系电话:0351-7010566

个人简介

博士,副教授,硕士生导师,研究方向为机器学习、大数据、数据挖掘等。中国计算机学会人工智能与模式识别专委会通讯委员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会青年委员。近年来,主持 1 项国家自然科学基金和1 项山西省自然科学基金,并参与了多项国家自然科学基金项目,先后在《Pattern Recognition》、《Neurocomputing》、《Artificial Intelligence Review》、《PloS One》、ICMLC、《软件学报》、《计算机研究与发展》等国内外期刊和会议发表论文多篇。曾获得教育部宝钢教育基金,Agent2012会议优秀学生论文奖,CCML2013会议优秀学生论文提名奖,ACM理事会太原分会优秀博士学位论文奖。

主持或参与项目
    1. 山西省研究生优秀创新重点支持项目(No.20133001):面向复杂数据的支持向量机建模及应用研究,(主持人);

    2. 山西省研究生优秀创新项目(No.20103021):粒度支持向量机建模及应用研究,(主持人);

    3. 国家自然科学基金(No.61273291):提高支持向量机处理复杂数据效能的方法研究,(第五参与人);

    4. 国家自然科学基金(No.60975035):粒度支持向量机学习方法及应用研究,(第五参与人);

    5. 国家自然科学青年基金(No.61303091):面向高维信息的非线性维数约简问题研究,(第七参与人)。


发表论文

    [1]      Husheng Guo,Wenjian Wang. Support vector machine based on hierarchical and dynamical granulation, Neurocomputing, 2016, 211:22–33.点击阅览

    [2]      Husheng Guo,Wenjian Wang. An active learning-based SVM multi-class classification model, Pattern Recognition, 2015, 48:1577–1597.点击阅览

    [3]      郭虎升,王文剑. 基于主动学习的模式类别挖掘模型, 计算机研究与发展, 2014, 51(10):2148-2159.

    [4]      郭虎升,王文剑,白龙飞. 基于向量余弦的支持向量机主动学习策略, 计算机科学与探索, 2014, 8(7):868-876.点击阅览

    [5]      程凤伟,王文剑,郭虎升. 一种动态粒度SVM算法, 模式识别与人工智能, 2014, 27(4):372-377.点击阅览

    [6]      李珍香,王文剑,郭虎升. 处理多类不平衡数据的SVM分类算法, 计算机工程与设计, 2014, 35(7):2499-2503.

    [7]      郭虎升,王文剑. 动态粒度支持向量回归机, 软件学报, 2013, 24(11):2535?2547.点击阅览

    [8]      郭虎升,王文剑. 基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法, 计算机研究与发展, 2013, 50(11):2315~2324.点击阅览

    [9]      Wenjian Wang,Husheng Guo,Yuanfeng Jia,Jingye Bi. Granular support vector machine based on mixed measure, Neurocomputing, 2013, 101:116–128.点击阅览

    [10]      赵世琛,王文剑,郭虎升. 基于风险决策的文本特征选择方法, 计算机科学与探索, 2013, 7(10):933-941.点击阅览

    [11]      潘世超,王文剑,郭虎升. 基于概率密度估计的增量支持向量机算法, 南京大学学报(自然科学), 2013, 49(5):603-610.

    [12]      张宇,王文剑,郭虎升. 基于粒分布的SVM加速训练方法, 南京大学学报(自然科学), 2013, 49(5):644-649.

    [13]      白龙飞,王文剑,郭虎升. 一种基于支持向量机的主动学习方法, 南京大学学报(自然科学), 2012, 48(2):60-67.

    [14]      郭虎升,亓慧,王文剑. 一种处理非平衡数据的粒度SVM学习算法, 计算机工程, 2010, 36(2):181-183.

    [15]      郭虎升,王文剑,张鑫. 基于粒度核的支持向量机学习算法, 计算机科学, 2009, 36(8A):95-97, 155.

    [16]      Husheng Guo,Wenjian Wang,Changqian Men. A novel learning model-kernel granular support vector machine, Proceedings of 2009 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2009, 2:930-935.

    [17]      郭虎升,王文剑. 基于神经网络的支持向量机学习方法研究, 计算机工程与应用, 2009, 45(2):51-54.

    [18]      王文剑,郭虎升. 粒度支持向量机学习模型, det365网页版学报(自然科学版), 2009, 32(4):535-540.