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郭虎升
副教授,博士
研究方向:机器学习、数据挖掘、支持向量机
E-Mail:guohusheng@sxu.edu.cn
个人简介 科研项目 代表论文
个人简介

郭虎升:男,1986年10月生,山西太谷人,工学博士。2014年毕业于山西大学系统工程专业,获工学博士学位。主要研究方向为:机器学习、数据挖掘与支持向量机。2010年获得教育部宝钢教育基金优秀学生奖。近年来主持山西省研究生优秀创新重点支持项目1项、山西省研究生优秀创新项目1项,并作为主要研究人员参与国家自然科学基金项目2项和省部级项目多项。先后在《Neurocomputing》、ICMLC2009、《软件学报》、《计算机研究与发展》、《计算机科学与探索》、《模式识别与人工智能》等国内外期刊和会议发表学术论文多篇。学术论文分别获得Agent2012学术会议优秀学生论文奖、CCML2013学术会议优秀学生论文提名奖。

科研项目
  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)。
代表论文
[1]  Husheng Guo,Wenjian Wang. Support vector machine based on hierarchical and dynamical granulation, Neurocomputing, 2016, 211:22–33.
[2]  Husheng Guo,Wenjian Wang. An active learning-based SVM multi-class classification model, Pattern Recognition, 2015, 48:1577–1597.
[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.
[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.
[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.
[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.
[9]  Wenjian Wang,Husheng Guo,Yuanfeng Jia,Jingye Bi. Granular support vector machine based on mixed measure, Neurocomputing, 2013, 101:116–128.
[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.
[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, 山西大学学报(自然科学版), 2009, 32(4):535-540.