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丁晓剑
2023-05-11 14:31
  • 丁晓剑
  • 丁晓剑 - 高级工程师 硕士生导师-南京财经大学-信息工程学院-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


高级工程师,硕士生导师。2011年毕业于西安交通大学计算机科学系获工学博士学位。目前主要从事机器学习、神经网络算法研究以及在生物基因数据中的分析应用。近年来以第一作者发表期刊会议论文二十余篇。
科研项目:
1,2016.7-2019.7,江苏省青年自然科学基金项目(主持),“基于深度学习和双谱分析的雷达辐射源识别技术”(项目编号:BK20160148)

研究领域


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近期论文


1. Xiaojian Ding, Fan Yang, Yaoyi Zhong, et al. A novel recursive gene selection method based on least square kernel extreme learning machine [J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, in press.
2. Xiaojian Ding, Jian Liu, Fan Yang, et al. Random compact Gaussian kernel: Application to ELM classification and regression[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 217: 106848.
3. Xiaojian Ding, Fan Yang, Jian Liu, et al. Extreme Learning Regression for nu Regularization[J]. Applied Artificial Intelligence, 2020, 34(5): 378-395.
4. Xiaojian Ding, Yuan Lan, Zhifeng Zhang. Optimization extreme learning machine with ν regularization[J]. Neurocomputing, 2017, 261: 11-19.
5. Xiaojian Ding, Baofang Chang. Active set strategy of optimized extreme learning machine[J]. Chinese science bulletin, 2014, 59(31): 4152-4160.
6. Huang G B, Zhou H, Ding X, et al. Extreme learning machine for regression and multiclass classification[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 2011, 42(2): 513-529. (被引用次数:4660)
7. 丁晓剑, 赵银亮. 无偏置支持向量回归优化问题[J]. 软件学报. 2012, 23(9): 2336-2346.
8. 丁晓剑, 赵银亮. b对支持向量机分类问题泛化性能的影响[J]. 自动化学报. 2011, 37(9): 1105-1113.
9. 丁晓剑, 赵银亮. 优化极限学习机的序列最小优化方法[J]. 西安交通大学学报. 2011, 45(6): 7-12. (获西安交通大学学报2012最具学术影响力优秀论文和2013年度优秀学术论文,2013获领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文)
10. Huang G B, Ding X, Zhou H. Optimization method based extreme learning machine for classification[J]. Neurocomputing, 2010, 74(1-3): 155-163. (被引用次数:857)
长期担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,电子学报(英文版),电子与信息学报,控制与决策等期刊审稿人

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