李玲 - 吉林大学 - 通信工程学院

个人简介

主要学历： 1983.09-1987.07 长春邮电学院计算机应用专业学士 1991.08-1994.03 吉林工业大学计算机应用专业硕士主要学术经历： 1995.1 长春邮电学院讲师 1999.1 长春邮电学院副教授 2000.1 吉林大学副教授承担的教学任务及授课对象：研究生课程：网络协议分析与设计、宽带IP网络技术、云计算与数据挖掘；本科生课程：程序设计与编程、算法与数据结构、计算思维、云计算与数据挖掘。培养研究生情况：在读硕士7人。毕业硕士38人。承担过的主要科研项目： 1. 基于多模态机器学习的生殖医疗大数据关键技术研究，吉林省科技发展计划（科技攻关），编号：20190302073GX，2019/01-2021/12，70万元，在研，主持 2. 吉林省科技发展计划（基础）：面向卷积神经网络的算法及优化模型研究，编号：20170101140JC，2017/01-2019/12，10万，在研，主持 3. 吉林大学盐城智能终端产业研究院项目（重点项目）：基于深度学习的生殖医学辅助诊断系统，编号：ZNZDYJY-2019-004，2019 /03-2021/2，127万，在研，主持 4. 基于多模态机器学习方法的生殖医疗大数据，吉林省发改委预算内基本建设资金，编号：2019C052-6，2019/01-2020/12，10万元，在研，主持 5. 基于深度学习的唐氏筛查辅助分析系统，吉林大学第一医院成果转化基金资助项目，编号：JDYYZH-1902012，2019.01-2020.12，8万元，在研，第二参加人 6. 基于智能辅助筛查的精子形态监测系统，吉林大学第一医院成果转化基金资助项目，编号：JDYYZH-1902054，2019.03-2021.03，5万元，在研，第二参加人 7. 基于机器学习的振幅整合脑电图智能辅助诊断系统，吉林大学第一医院成果转化基金资助项目，编号：JDYYZH-20xxxxx，2019.10-2021.10，6万元，在研，第二参加人 8. 教育部产学研合作项目：云计算及数据挖掘，编号： 201701003023 ，2017/10-2018/09，5万，已结题，主持 9. 吉林省科技发展计划（科技攻关）：移动云计算多模式应用框架设计及关键技术研究，编号：20150204008GX，2015/01-2017/12，25万元，已结题，主持 10. 国家自然科学基金，面向大规模物联网的路由策略与优化模型研究,编号：61371092，2014/01-2016/12，87万元，已结题，第四参加人 11.吉林省教育厅“十二五”科学技术（重点攻关）：基于Hadoop云平台的本体多媒体数据检索系统研究，编号：[2014]第B006号，2015/01-2016/12，5万元，已结题，主持 12.国家自然科学基金：机器类通信（MTC）网络建模和性能评价，编号： 61071074，2011/01-2013/12，34万元，已结题，第二参加人 13.吉林省科技发展计划（基础）：基于优化的Hadoop云平台的社交网络服务推荐方法的研究，编号：201215016，2012/01-2014/12，5万元，已结题，主持 14.网络舆情、新闻聚类分析系统开发，编号：2013220101000991，网络舆情、新闻聚类分析系统开发，2013/06-2014/05，7万元，已结题，主持发明专利（近5年） 1.计算密集型任务向云中卸载的方法，专利号：ZL201610213792.X,李玲，汤海燕，陈典书，杨秀华，王祝琳，范闯闯，骆宝童，宋莹炜，高华照，张海蓉，授权公告日：2019.3.22，授权公告号：CN105786610B 2.命名数据网络下的一种实时流数据分发的方法，专利号：专利号：ZL201710095399.X,李玲，范闯闯，杨秀华，汤海燕，骆宝童，高华照，佟余琪，顾琳，渠云龙，刘丹，授权公告日：2020.2.14，授权公告号：CN106878310B 3.基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测系统，专利申请号：201810416949.8 4.基于机器学习的孕前期及孕中期唐氏综合征筛查方法，专利申请号：201810436034.3 5.一种基于深度学习的小样本图像识别方法，专利申请号：201910065984.4 6.一种基于深度学习的医学精子图片识别系统，专利申请号：201910940562.7

研究领域

云计算应用研究、机器学习与人工智能算法在通信网络、医学及其他领域中的应用。

近期论文

查看导师最新文章（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）

[1]Ling Li, Wanying Liu, Hongguo Zhang, Yuting Jiang, Xiaonan Hu, Ruizhi Liu，Down Syndrome Prediction Using a Cascaded Machine Learning Framework Designed for Imbalanced and Feature-correlated Data[J].IEEE Access. v 7(12), p 97582-97593, 2019.SCI检索 [2]Ling Li, Sida Dai, Zhiwei Cao, Jinghui Hong, Shu Jiang & Kunmeng Yang,Using Improved Gradient Boosted Decision Tree Algorithm Based On Kalman Filter (GBDT-KF) In Time Series Prediction[J], The Journal of Supercomputing, DOI 10.1007/s11227-019-03130-y SCI检索 [3]Ling Li, Haiyan Tang,A Time-efficient Algorithm of Task Offloading for Computation-Intensive Applications in Mobile Cloud Computing[J],ICIC Express Letters,Part B:Applications,7(9):2016:1863-1869.EI检索 [4]Ling Li,Yingwei Song,et al. A novel FCM algorithm incorporating spatial information for color image segmentation [J], International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol 9,No 8 August 2016.EI检索 [5]Li Ling,Song Ying-Wei,Yang Xiu-Hua,Chen Yi-Jie.Image semantic annotation of CMRM based on graph learning[J]. Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering, 2016(1).EI检索 [6]Li Ling, Fu Yuan, Optimization Data Redundancy Strategy Based on HDFS [J]. Journal of Information & Computational Science 12(16),2015:6089-6098,2015.EI检索 [7]Ling Li,Wantong Li,et al. Research on Semantic Web Based on Hadoop[J],Journal of Computational Information Systems, v10, n24, p10731-10738, December 15, 2014.EI检索 [8]Li Ling, CHEN He. A Fast Ant Colony Optimization Based Embedding Algorithm for Virtual Network [J].Journal of Computational Information Systems ,2013.9.EI检索