合肥工业大学计算机与信息学院导师：姚宏亮

发布时间：2021-10-28 编辑：考研派小莉推荐访问：

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合肥工业大学计算机与信息学院导师：姚宏亮正文

　　
　　姓名：姚宏亮
　　性别：男
　　出生年月：1972.9
　　职称：副教授
　　学院：计算机与信息学院
　　研究方向：
　　低功耗嵌入式系统、VLSI设计与测试、嵌入式智能系统等　
　　
　　简历
　　姚宏亮, 男, 1972年9月出生安徽桐城，博士，副教授，硕士生导师。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。主要研究领域是复杂系统建模、智能信息处理、生物信息、智能搜索和多智能系统的应用研究。主持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，国家基然科学基金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30余篇。
　　
　　研究方向
　　机器学习和数据挖掘：从大规模数据中提取有价值的知识，主要从事不确性问题的知识表示、分析和应用研究
　　复杂系统与科学：复杂系统和复杂网络的建模，推演及演化机制分析与发现
　　人工智能：多智能体的决策、推理、自学习及应用

　　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

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