计算机与信息学院

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教师材料

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、数据挖掘、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-mail dmicyhl@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;2003年合肥工业大学计算机应用技术硕士研究生毕业,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,国家自然科学基金3项,博士学科点专项科研基金1项,安徽省自然科学基金2项,近年来共发表论文40余篇。

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,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。数据挖掘与知识发现,是打开宝藏的金钥匙。



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;(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);(正在研发)
(2)2011年,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,吴信东,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,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, 吴信东, 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]肖海慧, 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, Xindong Wu, 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