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梁吉业
教授,博士,博士生导师,教育部重点实验室主任
研究方向:数据挖掘与机器学习,粒度计算
E-Mail:ljy@sxu.edu.cn
个人主页:http://www.jiyeliang.net
个人简介 科研项目 代表论文
个人简介

梁吉业:男,1962年1月生,博士,教授、博士生导师,太原师范学院院长,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室主任,教育部计算机类专业教学指导委员会委员,中国计算机学会理事,中国计算机学会大数据专家委员会委员,中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会副主任委员,山西省计算机学会理事长,山西省2011协同创新基地(面向信息化的大数据分析与处理)主任,享受国务院政府特殊津贴专家,担任国际学术期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge Engineering》与国内学术期刊《计算机研究与发展》编委。曾获山西省五一劳动奖章,入选山西省“新世纪学术技术带头人 333 人才工程”。

2001年西安交通大学信息与系统科学研究所获博士学位,2002年10月至2004年10月在中国科学院计算技术研究所做博士后。曾多次赴美国、德国、日本、瑞典、香港等国家和地区进行学术访问与合作研究。

梁吉业教授先后主持国家863计划项目2项,国家自然科学基金项目6项(其中重点项目2项),国家973计划前期研究专项1项,教育部博士点专项基金项目2项。主要研究领域为:计算智能、数据挖掘、智能决策。先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Data Mining and Knowledge Discovery》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 》、《Neural Networks》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics-Part A》、《Pattern Recognition》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Information Sciences》、《中国科学》、《计算机学报》等国际国内重要学术刊物上发表论文170余篇,其中SCI收录70余篇;在科学出版社出版著作2部;获发明专利8项。主持完成的“基于计算智能的数据挖掘理论与方法研究”获 2006 年度山西省科学技术奖(自然科学类)一等奖,主持研发的“智能电子板书写系统”于 2004 年获第五届中国国际发明展览会金奖,第六届中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖。

科研项目
  1. 国家自然科学基金重点项目(No. 61432011 ): 面向大数据的粒计算理论与方法, 2015.01-2019.12, (主持人);
  2. 国家自然科学基金重点项目(No. 71031006 ): 高维复杂数据分析理论及其在投资决策中的应用, 2011.01-2014.12, (主持人);
  3. 973计划前期研究专项(No.2011CB11805): 基于认知机理的高维复杂数据建模理论与方法, 2011.01-2012.12, (主持人);
  4. 高等学校博士学科点专项科研基金(No. 20101401110002): 基于粒计算的符号数据分析方法研究, 2011.01-2013.12, (主持人);
  5. 国家863计划项目(No. 2007AA01Z165): 面向高维复杂数据的粒度计算理论与算法研究, 2007.10-2009.12, (主持人);
  6. 国家863计划项目(No. 2004AA115460): 专家系统及计算机软硬件系统评价技术研究, 2004.10-2005.12, (主持人) ;
  7. 国家自然科学基金项目(No. 70971080 ): 面向复杂数据的粗糙集多属性/多准则决策分析研究, 2010.01-2012.12, (主持人);
  8. 国家自然科学基金项目(No. 60773133): 复杂信息系统的粒度结构与知识获取研究, 2008.01-2010.12, (主持人);
  9. 国家自然科学基金项目(No. 70471003): 基于软计算技术的不确定性决策方法研究, 2005.01-2007.12, (主持人);
  10. 国家自然科学基金项目(No. 60275019): 粗糙集理论中的不确定性、模糊性与知识获取, 2003.01-2005.12, (主持人) ;
  11. 高等学校博士学科点专项科研基金(No. 20050108004): 基于软计算技术的粒度计算理论和方法的研究, 2006.01-2008.12, (主持人) ;
  12. 教育部科学技术研究重点项目: 基于粒度计算的不确定性信息处理的理论与方法研究, 2006.01-2008.12, (主持人)。
代表论文
[1]  Yunsheng Song,Jiye Liang,Jing Lu,Xingwang Zhao. An efficient instance selection algorithm for k nearest neighbor regression, Neurocomputing, 2017, 251:26-34.
[2]  Xingwang Zhao,Jiye Liang,Chuangyin Dang. Clustering ensemble selection for categorical data based on internal validity indices, Pattern Recognition, 2017, 69:150–168.
[3]  Jifang Pang,Jiye Liang,Peng Song. An adaptive consensus method for multi-attribute group decision making under uncertain linguistic environment, Applied Soft Computing, 2017, 58:339-353.
[4]  Liang Bai,Xueqi Chen,Jiye Liang,Huawei Shen,Yike Guo. Fast density clustering strategies based on the k-means algorithm, Pattern Recognition, 2017, 71:375–386.
[5]  Liang Bai,Xueqi Cheng,Jiye Liang,Yike Guo. Fast graph clustering with a new description model for community detection, Information Sciences, 2017, 388-389:37–47.
[6]  Fuyuan Cao,Joshua Zhexue Huang,Jiye Liang. A fuzzy SV-k-modes algorithm for clustering categorical data with set-valued attributes, Applied Mathematics and Computation, 2017, 295:1–15.
[7]  Yuhua Qian,Honghong Cheng, Jieting Wang,Jiye Liang,Witold Pedrycz,Chuangyin Dang. Grouping granular structures in human granulation intelligence, Information Sciences, 2017, 382-383:150–169.
[8]  Feijiang Li,Yuhua Qian,Jieting Wang,Jiye Liang. Multigranulation information fusion: A Dempster-Shafer evidence theory-based clustering ensemble method, Information Sciences, 2017, 378:389–409.
[9]  Fuyuan Cao,Liqin Yu,Joshua Zhexue Huang,Jiye Liang. k-mw-modes: an algorithm for clustering categorical matrix-object data, Applied Soft Computing, 2017, 57:605-614.
[10]  Yuhua Qian,Xinyan Liang,Guoping Lin,Qian Guo,Jiye Liang. Local multigranulation decision-theoretic rough sets, International Journal of Approximate Reasoning, 2017, 82:119-137.
[11]  梁吉业,钱宇华,李德玉,胡清华. 面向大数据的粒计算理论与方法研究进展, 大数据, 2016, 4:13-23.
[12]  梁吉业,冯晨娇,宋鹏. 大数据相关分析综述, 计算机学报, 2016, 39(1):1-18.
[13]  Yanli Sang,Jiye Liang,Yuhua Qian. Decision-theoreticroughsetsunderdynamicgranulation, Knowledge-Based Systems, 2016, 91:84-92.
[14]  GuopingLin,Jiye Liang,Yuhua Qian,JinjinLi. A fuzzy multigranulation decision-theoretic approach to multi-source fuzzy information systems, Knowledge-Based Systems, 2016, 91:102-113.
[15]  Yinfeng Meng,Jiye Liang,Yuhua Qian. Comparison study of orthonormal representations of functional data in classification, Knowledge-Based Systems, 2016, 97:224–236.
[16]  Feng Wang,Jiye Liang. An efficient feature selection algorithm for hybrid data, Neurocomputing, 2016, 193:33–41.
[17]  Zhiqiang Wang,Jiye Liang,Ru Li,Yuhua Qian. An approach to cold-start link prediction:establishing connections between non-topological and topological information, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2016, 28(11):2857- 2870.
[18]  史倩玉,梁吉业,赵兴旺. 一种不完备混合数据集成聚类算法, 计算机研究与发展, 2016, 53(9):1979-1989.
[19]  赵兴旺,梁吉业. 一种基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法, 计算机研究与发展, 2016, 53(5):1018-1028.
[20]  王宝丽,梁吉业,胡运红. 基于粒计算的犹豫模糊多准则决策方法, 模式识别与人工智能, 2016, 29(3):252-262.