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工学院
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孙浩军

职称:教授


孙浩军,博士,教授,1963年出生,1982年毕业于河北大学数学系,获学士学位,1982-2000年在河北大学任教,2000-2005年在加拿大舍布克大学留学,2005年获博士学位。同年回国工作,现任汕头大学工学院计算机系教授。其研究涉及了多个科学领域,其中包括数据挖掘和知识发现、模式识别、机器学习、图像处理和理解、信息系统、神经网络、信号处理等。近年来主持或作为主要研究者参与多项课题的研究,包括高维数据的聚类分析算法研究,智能汽车导航系统,用神经网络方法对模式存储、信息提取的研究,基于交叠率的聚类分析研究,在国际期刊、国际会议发表论文多篇,其中30余篇被三大索引检索。


科研课题:

1.“高维混合型数据聚类及应用研究”, 国家自然基金(61170130), 56万, 2012-2015.

2. “高维数据聚类研究及在税收管理中的应用”, 广东省自然科学基金(8151503101000016), 5万, 2008-2010.

3.“高维数据聚类分析及应用”, 广东省教育厅人才引进, 10万, 2009-2010.

4.“图像信息存储与管理软件”, 广东航宇卫星科技有限公司, 23万, 2011-2012.


发表论文:

1. H. Sun, S. Wang “A New Approach to Measure the Component Overlapping in the Gaussian Mixture Model” Data Mining and Knowledge Discovery, Volume 23,Number 3(2011),479-502(SCI)。

2. Haojun Sun, Sheng Wang, Qingshan Jiang “FCM-based Model Selection Algorithm for Determining the Number of Clusters” , Pattern Recognition, 2004, Vol. 37: 2027-2037 . (SCI)

3. Haojun Sun, Mei Sun, Zhen Mei, “Feature Selection via Fuzzy Clustering”, in Proceedings of IEEE ICMLC2006, pp. 1400-1405. (EI)

4. Haojun Sun,Longhuan Xiong “Genetic Algorithm-based High-dimensional Data Clustering Technique” The Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Aug, 2009, PP.485-489

5. Haojun Sun,Mei Sun “Trial-and-error Approach for Determining the Number of Clusters”, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2006, LNAI 3930, pp 229-238. (SCI)

6. M. Bouguessa, S. Wang, H. Sun, “An Objective Approach to Cluster Validation”,Pattern Recognition Letters, Oct. 2006,(SCI)

7. Shengrui Wang, Haojun Sun, “Measuring Overlap Rate for Cluster Merging in a Hierarchical Approach to Color Image Segmentation”, International Journal Fuzzy Systems, 2004, Vol. 6, No. 3, 147-156.(EI)

8. Haojun Sun, and Shengrui Wang, “Distinguishing Between Overlapping Components in Mixture Models” in the Proceedings of The 2nd IASTED International Conference on Neural Networks and Computational Intelligence, (Switzerland) Feb. 2004, 102-108。(EI)

9. Haojun Sun, Shengrui Wang, and Zhen Mei, “A fuzzy clustering based algorithm for feature selection” in Proceedings of IEEE ICMLC2002, (Beijing), Nov. 2002. (EI)

10. Haojun Sun,“Image Segmentation Based on Model Selection”, in Proceedings of IEEE ICMLC2006, pp 1394-1399. (EI)

11. Haojun Sun, Zhihui Liu, Lingjun Kong, “A Document Clustering Method based on Hierarchical Algorithm with Model Clustering”, The 22nd International Conference on Advanced Information Networking and Applications, Japen, March, 2008

12. 孙浩军,刘志辉,孔令俊,“一种基于交叠率聚类的改进”,仪器仪表学报, Vol. 28, No. 8, pp. 529-532,2007

13. 孙浩军,孔令俊,刘志辉,“利用高斯分布生成数据对聚类算法的比较”,仪器仪表学报, Vol. 28, No. 8, pp. 404-408,2007 (EI)

14. Haojun Sun, Mei Sun, “A Measurement of Overlap Rate between Gaussian Components”, in Proceedings of IEEE ICMLC2007,Aug. 2007.

15. Mei Sun, Lingjun Kong, Haojun Sun, “Comparison of Clustering Methods with Generating Mixture Component Data”, In Prooceding of The 2007 International Conference on Information Computing and Automation (ICICA’07), Dec. 2007.



科研项目

1.基于区域医疗数据互联共享的业务协同诊治平台

2.电子政务多证联办信息共享及系统研究

3.基于云计算的基层电子政务平台的框架研究

4.基于电子医疗平台的大数据处理理论和应用模型的研究与实现

5.广东高校数字内容版权管理及应用工程技术研究中心建设项目

6.基于信息融合的轨道交通安全数据分类方法的研究

7.区域医疗机构用血联网报销系统

8.高维混合型数据聚类及应用研究

9.广东高校软包装印刷设备工程技术研究中心建设项目

10.图像信息存储与管理软件、图像信息查询软件

11.高维混合型数据聚类及应用研究

12.高维数据聚类分析及应用

13.高维数据聚类研究及在税务管理中的应用

14.多元混合型时间序列聚类分析及应用研究


科研成果

1.基于互信息与贝叶斯网络的关系层次距离混合聚类算法

2.Using Triangles and Latent Factor Cosine Similarity Prior to Improve Community Detection in Multi-relational Social Networks

3.Holo-Entropy Based Categorical Data Hierarchical Clustering

4.基层公共服务平台行政审批系统

5.基层(区县级)公共服务平台系统设计与实现

6.基于小波分析和Gaussian回归的急性低血压预测

7.A Hierarchical Clustering for Categorical Data Based on Holo-entropy

8.一种高维混合属性数据聚类算法

9.Rolling Bearing Safety Region Estimation Based on Information Entropy

10.一种高维分类型数据的子空间聚类算法

11.Prediction of Acute Hypotensive Episodes via sliding window and genetic algorithm

12.基于熵权法的混合属性聚类算法

13.A Method for Prediction of Acute Hypotensive Episodes in ICU via PSO and K-means

14.高维分类型数据加权子空间聚类算法

15.Applied Research of PSO in Parameter Estimation of Richards Model

16.A new item clustering-based collaborative filtering approach

17.基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法

18.基于CDIO的主动式项目驱动学习——以Java类课程教学改革为例

19.Measuring the component overlapping in the Gaussian mixture model

20.CLUSTERING-BASED TOUCHING-CELLS DIVISION

21.PMC系统的软件测试

22.基于信息熵的高维分类型数据子空间聚类算法

23.重叠复用性建模方法

24.整合思维理论及其教育意义

25.一种高维数据聚类遗传算法

26.A Unified Fitness Calculation Method for Automatic Modeling Algorithms

27.A GA-based feature selection for high-dimensional data clustering(EI检索)

28.Genetic Algorithm-based High-dimensional Data Clustering Technique

29.A GA-based Feature Selection for High-dimensional Data Clustering

30.计算机专业基于课程群的EIP-CDIO项目设计

31.Genetic Algorithm-based High-dimensional Data Clustering Technique

32.Comparison of Clustering Methods with Generating Mixture Component Data

33.A Document Clustering Method based on Hierarchical Algorithm with Model Clustering

34.A Measurement of Overlap Rate between Gaussian Components(EI检索)

35.利用高斯分布生成数据对聚类算法的比较

36.一类基于交叠率聚类的改进

37.Trail-and-Error Approach for Determining the Number of Clusters(SCI检索、EI检索)

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