大连理工大学新增博士生指导教师.doc

大连理工大学新增博士生指导教师审 批 表姓名 郭崇慧申请人院系 管理学院一级学科 管理科学与工程申请学科二级学科 管理科学与工程大连理工大学学位委员会办公室制二六年四月学科专业名称管理科学与工程姓名郭崇慧性别：男专业技术职务：副教授是否兼职否出生年月：1973年5月定职时间：2004年7月最后学位国内：工学博士学位，2002年7月毕业于大连理工大学管理科学与工程专业参加何学术团体、担任何职务中国运筹学会会员；中国开放教育协会高级会员；数学中国VIP会员；International Journal of Production Economics、系统工程理论与实践、系统工程学报等国内外重要期刊审稿人；ICNC05-FSKD05 “Pattern Recognition and Trend Analysis” Session Chair主要研究方向系统优化方法及应用；数据挖掘与统计分析；经济系统分析与优化近五年科研教学情况（2002.12007.5）汇总： 在国内外重要刊物上发表学术论文共 32 篇，其中以第一、二作者的有 22 篇。被SCI收录论文 7 篇，被EI收录论文 11 篇，被ISTP收录论文 3 篇； 获科研成果奖共 1 项，其中：国家级 项，部（省）级 项；目前承担的科研项目共 5 项，其中：国家级 2 项，省部级 。 近五年科研经费实际到款共 46.3 万元。一、培养硕士生、协助指导博士生情况年度研究方向人数本人担任工作备注04-07经济系统分析与优化3副导师博士生（已毕业）06-07数据挖掘与统计分析3副导师博士生（在读）04-07系统优化方法及应用1副导师博士生（即将毕业）04-06系统优化方法及应用3协助指导博士生（已毕业）04-06经济系统分析与优化3副导师硕士生（已毕业）05-07系统优化方法及应用2指导教师硕士生（即将毕业）06-07数据挖掘与统计分析3指导教师硕士生（在读）04-06软件工程5指导教师工程硕士（已毕业）二、主讲研究生课程情况课程名称时间课时授课对象生物信息学2005年秋季32学时博士生生物信息学2006年秋季32学时博士生知识系统工程2007年春季32学时硕士生三、最有代表性的论文、专著情况论文序号论文、专著、获奖项目名称发表刊物或出版单位、时间被SCI、EI索引时间署名次序1Channel coordination and volume discounts with price-sensitive demand.International Journal of Production Economics, 2007, 105(1): 43-53SCI, EI第三作者2Entropy optimization of scale-free networks robustness to random failuresPhysica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2006, 363(2): 591-596SCI, EI第三作者3A new algorithm for computing the minimal enclosing sphere in feature spaceLecture Notes in Artificial Intelligence, 2005, 3614: 196-204SCI, EI第一作者4A SVM method for web page categorization based on weight adjustment and boosting mechanismLecture Notes in Artificial Intelligence, 2005, 3614: 801-810SCI, EI第二作者5A Modified Evolutionary Algorithm for Global OptimizationJournal of Systems Engineering and Electronics, 2004, 15(1), 1-6.EI第一作者6Asymptotic stability and balanced growth of the singular dynamic input-output systemJournal of Systems Science and Information, 2004, 2(1), 19-25.第一作者7Optimization models and algorithms of inverse problem for input-output analysisOR Transaction，2002，6（2），1-8第一作者8Stability analysis of the dynamic input-output systemAppl. Math. J. Chinese Univ. Ser. B，2002，17（4），473-478第一作者9广义支持向量机优化问题的极大熵方法系统工程理论与实践，2005，25(6), 25-32.EI第一作者10预测型数据挖掘中的优化方法工程数学学报，2005，22(1), 25-29.第一作者11动态投入产出模型的解及灵敏度分析大连理工大学学报，2004，44（1），151153第一作者12多项式核支持向量机文本分类器泛化性能研究计算机研究与发展，2004，41(8)，1321-132EI第二作者13修订直接消耗系数的熵优化模型与算法系统工程学报，2003，18（5），431-437第一作者14一种改进的进化规划算法及其收敛性高校计算数学学报，2002，24（1），51-56第一作者15干线公路网等级结构优化模型与算法运筹学学报，2002，6（4），69-74第一作者专著1数据挖掘教程清华大学出版社，2005年第一（主译）2数学模型引论(第三版)（国家级“十五”规划教材）高等教育出版社，2005年参编3实用最优化方法（第三版）大连理工大学出版社，2004年参编4神经信息学科学出版社，2007年第三四、奖励（含教学成果、教材奖）、鉴定项目及发明专利奖励级别名称时间奖励名称及级别署名次序国家级省部级别演化策略的全局收敛性2005年12月辽宁省数学会学术年会优秀论文一等奖1大连市鉴定级别成果名称鉴定日期鉴定单位署名次序国际领先或先进国内领先或先进发明专利名称获得时间所属国家署名次序五、目前科研项目、经费（按国家级、省部级、其它分类）项目来源项目名称起讫时间总经费本人承担任务或排序国家自然科学基金资助项目（10571018）独立成分分析的有效算法及应用研究2006年1月-2008年12月28万负责人国家自然科学基金资助项目（60403021）面向大规模流数据的完备性挖掘方法研究2005年1月-2007年12月23万排名第二大连理工大学青年教师培养基金资助项目数据挖掘与机器学习中的优化方法研究2005年12月-2007年12月2.5万负责人大连理工大学985学科建设项目大规模演化优化模型、方法及应用研究2005年7月-2007年7月20万实际负责人大连理工大学985学科建设项目生物系统的建模、仿真及可视化研究2005年7月-2007年7月16万负责人中国博士后科学基金（2003033153）支持向量机优化模型与算法研究2003年7月-2004年7月1万负责人填表说明：1、字体建议用5号字，如需要，也可放大或缩小；代表性论文和专著分别不超过10篇和5部。2、请用A4纸打印，装订要整齐3、请附代表性论文的第一页、专著的封面（复印件）、在研项目合同书或批准通知等相关证明、获奖项目需填写项目简介表4、时间限制为2002年1月起至2007年5月止。六、本人从事的主要研究方向及意义：（应填写本人在科研和培养研究生工作中，从事的相对稳定并富有成果的主要研究方向，与同行相比所具有的特色和所处学术地位，主要研究内容和成果水平，对当前与长远的社会、经济、科学及文化发展的作用和意义），限填1页。本人在科研和培养研究生工作中，从事的相对稳定并取得一定成果的主要研究方向有：系统优化方法及应用；数据挖掘与统计分析；经济系统分析与优化。最优化方法在各种工程系统、经济系统，乃至社会系统中得到了广泛的应用。以梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。目前由于所研究实际系统的规模越来越大，约束条件增多，系统结构越来越复杂，多准则、非线性、不可微、不确定已成为这些复杂系统的基本特征，致使系统的数学建模难度越来越大，探寻适合解决复杂的大规模系统中的计算问题且具有智能特征的优化方法成为相关学科的研究热点和重要研究方向。智能优化算法主要包括进化算法、模拟退火算法、人工神经网络、禁忌搜索算法、差分演化算法、微粒群算法等，它们主要用于解决大量具有重要意义的实际应用问题。近几年本研究小组以国内外已有的工作为基础，对多种智能优化算法及其应用（供应链优化和复杂网络优化）进行了较深入的研究，得到了一些较好的结果，已在国内外重要刊物上发表论文10余篇，特别是给出了一种新的证明进化算法收敛性的简洁方法，对随机性全局优化算法的收敛性分析产生了一定的推动作用，引起了国内外一些学者的关注，实际负责完成了“985”学科建设项目大规模演化优化模型方法及应用研究。复杂网络是近年来新兴的研究领域，显示了极强的生命力，引起了国内外学者的广泛重视，所使用的主要方法是数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和社会网络分析方法。为了深入研究这一新兴领域，急需引入和开发新的数学工具和研究方法。我们利用智能优化算法探讨了复杂网络研究中的优化问题。利用信息论中熵的概念研究了无标度网络的容错能力。通过优化度分布的熵，当满足一定的约束条件时，形成了一个混合整数规划问题，通过求解该问题，得到了一个具有高度容错能力的无标度网络的可能设计方案。探讨了网络的拓扑结构和网络的同步能力之间关系研究。讨论了网络的拓扑性质如何影响网络的同步能力。利用随机搜索算法，通过优化描述网络同步能力的指标量，我们得到了一个具有较强同步能力的网络所具有的拓扑统计性质，发现一个具有较低集聚系数和较小模块性、网络中节点之间负相关的网络的同步能力相对较强。研究成果已在Physica A、Chinese Physics Letters等国内外重要期刊发表论文近10篇。数据挖掘是近年兴起的一门信息技术领域的前沿技术，它是在数据和数据库急剧增长远远超过人们对数据处理和理解能力的背景下产生的，也是数据库、机器学习、统计学、计算技术等多学科发展融合的结果。支持向量机（SVM）和独立成分分析（ICA）是统计机器学习领域中两种新工具，前者主要用于解决数据挖掘中常见的模式分类与非线性回归问题，后者主要用于解决信号处理领域中的盲源分离问题。近几年本研究小组针对SVM和ICA中出现的优化问题（模型与算法）进行了较为深入细致的研究，针对文本数据分析、经济预测、生物信息学、神经信息学等领域中的实际问题，设计了几类新算法，并进行了理论分析和实际应用，取得了较好的效果，已在国内外重要刊物上发表论文多篇，目前正在主持国家自然科学基金面上项目独立成分分析的有效算法及应用研究，主持完成了中国博士后科学基金项目支持向量机优化模型与算法研究、参与完成了国家973重点基础研究发展项目子课题万维网上的数据集成、数据仓储及知识发现的有效算法与软件系统和国家自然科学基金重大项目子课题与宏观经济决策有关的认知与知识发现技术（KDD）研究。投入产出方法是经济系统分析的有力工具，已广泛应用于经济预测、决策与发展规划等领域。半个多世纪以来，经过各国经济学家的研究和应用，投入产出分析的理论和方法已日趋成熟，其深度和广度均有很大发展。目前的主要研究趋势包括由静态模型向动态模型发展、投入产出系数的修订和预测、投入产出优化模型的研究、投入产出分析应用领域的扩展等。对上述几类问题，本研究小组都进行了一些研究，在国内外重要刊物上发表论文10余篇。作为主要参加人员参与完成了国家自然科学基金面上项目多目标动态投入产出优化模型与算法研究、大连市计委项目大连市“十五”时期经济发展分析和预测研究和河南省交通厅项目河南省“十五”时期及2015年公路交通基础产业发展研究。七、二OO二年以来，本人最具代表性的科研成果简介（包括该成果的主要内容介绍、获奖、转载或其它社会评价，限三项。请将此表与相应获奖项目的奖励证书复印件订在一起）名称智能优化算法及其收敛性分析完成时间或获奖2005年获奖智能优化算法的理论基础研究无疑是当前备受关注的热点课题，它不仅受理论探索自身的促动，而且也是解决智能优化算法发展与应用诸多瓶颈问题的关键所在。针对连续函数全局优化问题，我们在研究进化策略、进化规划以及模拟退火算法的收敛性时给出了一种新方法，从理论上证明了算法在较弱的条件下的全局收敛性（以概率1收敛）。在证明过程中考虑了智能算法常隐含的两个让步策略，因此这种收敛性证明方法具有一定的普适性，为证明随机性全局优化方法的收敛性提供一种新的较好的途径。对随机性全局优化算法的收敛性分析产生了一定的推动作用，引起了国内外一些学者的关注，已被系统工程理论与实践、计算数学、计算机学报、软件学报、电子学报、工程数学学报等刊物引用50余次，并被高隽所著智能信息处理方法导论（机械工业出版社，2004）和陈卫东所著工程优化方法（哈尔滨工程大学出版社，2006）二本书中多处系统地引用，该成果部分内容荣获2005年辽宁省数学会优秀论文一等奖。将智能优化算法应用于复杂网络优化和供应链优化，取得了较好效果，在SCI-E数据库中被引用5次。研究成果已在Journal of Systems Engineering and Electronics、Chinese J. Num. Math.& Appl.、Physica A、计算数学、运筹学学报、高校计算数学学报等国内外刊物上发表论文10余篇。名称支持向量机的有效算法与应用研究完成时间或获奖2006年完成支持向量机（SVM）作为一种新的数据挖掘与机器学习方法，正在成为继神经网络研究之后新的研究热点，并将推动预测型数据挖掘理论和技术的重大发展。针对大规模数据的模式分类问题，我们将极大熵方法应用于求解广义SVM优化问题的求解，数值实验表明极大熵方法用于求解广义SVM优化问题是可行的、有效的。我们利用SVM方法对文本分类和文本摘要进行了较深入研究，在严密理论分析和大量数值实验基础上，讨论了支持向量机的泛化能力以及分类精度，得到了特征抽取有助于提高支持向量机的泛化能力和分类器组合有助于提高分类精度的结论。将支持向量机用于聚类，核心在于有效求解高维空间最小闭包球问题，为此我们设计了求解高维特征空间中最小闭包球问题的熵优化模型，并给出了一种不动点算法及理论分析与数值结果。研究成果已在Lecture Notes in Artificial Intelligence、系统工程理论与实践、电子学报、计算机研究与发展、工程数学学报等国内外刊物上发表论文10余篇，在中国期刊全文数据库中被引用10余次。名称投入产出模型的理论与应用研究完成时间或获奖2004年完成对动态投入产出模型、投入产出系数的修订和预测、投入产出优化模型与应用进行了研究。在相对较弱的条件下，证明了动态投入产出系统不是渐近稳定的。并在相同条件下，证明了封闭动态投入产出模型存在具有经济意义的均衡增长解；对动态投入产出模型的解及其灵敏度问题进行了分析，给出了动态模型初始条件和外生变量变动时对国民经济各部门总产出的传递效应的计算公式。根据信息论中的最小叉熵原理，按照已知信息的