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教授

时小虎

基本情况

姓名： 时小虎
性别： 男
职称： 教授
是否博导： 是
最高学历： 研究生
最高学位： 博士
Email： shixh@jlu.edu.cn

详细情况

所在学科专业： 计算机应用技术
所研究方向： 机器学习、生物信息学
讲授课程： 计算方法
               机器学习
               数学建模
               计算智能
教育经历：

  1. 2002.9–2006.6 304永利集团官网入口，计算机学院，研究生/博士学位，导师梁艳春/博士学位论文：Elman神经网络与进化算法的若干理论研究及应用

  2. 1999.9–2002.6 304永利集团官网入口，数学所，研究生/硕士学位，导师梁艳春/硕士学位论文：基于人工神经网络方法的超声马达模拟及控制

  3. 1992.9–1996.6 304永利集团官网入口，数学系，本科/学士学位/本科学位论文： 遗传算法在函数优化问题中的应用
工作经历：

  1. 2014/10 –至今 304永利集团官网入口，304永利集团官网入口，教授

  2. 2012/10 –2012/11意大利特伦托大学，计算机系，访问学者，合作导师： Maurizio Marchese

  3. 2009/05 –2010/05 美国密苏里大学，计算机系，访问学者，合作导师：许东

  4. 2008/10 –2014/09304永利集团官网入口，304永利集团官网入口，副教授

  5. 2005/01 –2008/09 304永利集团官网入口，304永利集团官网入口，讲师

  6. 2002/06 –2004/12 304永利集团官网入口，304永利集团官网入口，助教

  7. 1996/08 –1999/08 呼和浩特市河西公司，第41所，助理工程师
科研项目：

  1. 国家自然科学基金面上项目, 62272192, 基于深度学习的蛋白质磷酸化研究, 2023/01 - 2026/12, 53万元, 主持。

  2. 国家自然科学基金面上项目, 61373050, 大豆的全基因组规模代谢网络重构, 2014/01-2017/12, 76万元, 主持。

  3. 国家自然科学基金青年基金, 60703025, 基于结构Motif方法的蛋白质与DNA相互作用研究, 2008/01-2010/12, 20万元, 主持。

  4. 吉林省科技厅重点研发项目, 20210201080GX, 基于深度学习的多模态油页岩原位裂解状态识别, 2021/01-2023/12, 45万元, 主持。

  5. 吉林省发改委项目, 2021C044-1, 基于深度学习的多模态空天一体化黑臭水体监测技术, 2021/01-2023/12, 15万元, 主持。

  6. 吉林省科技厅自然科学基金项目, 201215022, 基因组条形码的若干理论研究及其在大豆数据分析中的应用, 2012/01-2014/12, 5万元， 主持。

  7. 吉林省科技发展计划青年科研基金项目, 20090512, 全基因组条形码研究及其在水稻基因组中的应用, 2009/9-2011/12, 6万元, 主持。
学术论文：

  1. Kong C, Ren LL, Shi XH, Chang ZY. Soil pesticides pollution detection and specific recognition using electronic nose. Sensors and Actuators B-Chemical, 2024, 408. (中科院1区)

  2. Shi XH, Chang Y, Fu ZQ, Zhang Y, Ma DY*, Yang Y. MuSelect Chain: trusted decentralized mutual selection through blockchain. Complex Intell. Syst. 2024 (10), 2: 2515-2529. (中科院2区)

  3. Ma DY, Yang Y, Chang Y, Liu YN, Zhang Y, Lu HM, Shi XH*. Ecoupon-Chain: Efficient decentralized e-coupon blockchain, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 2023, 101857. (中科院2区)

  4. Tao ZH, Ren ZM, Yang XL, Liang YC, Shi XH*. 2D ViT and 1D CRNN-based Heart Sound Signals Detection Model. 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2023. (CCF B类会议)

  5. Zhang TH, Gu JW, Wang ZY, Wu CG, Liang YC, Shi XH*. Protein Subcellular Localization Prediction Model Based on Graph Convolutional Network. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2022, 14(4): 937–946.

  6. Gu JW, Zhang TH, Wu CG, Liang YC, Shi XH*. Refined Contact Map Prediction of Peptides Based on GCN and ResNet. Frontiers in Genetics, 2022, 13: 859626.

  7. Tong XH, Liu SQ, Gu JW, Wu CG, Liang YC, Shi XH*. Amino acid environment affinity model based on graph attention network. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 2022, 20(1): 2150032.

  8. Ren ZM, Qiao YH, Yuan YP, Zhou Y, Liang YC, Shi XH*. Time and Time-Frequency Features Integrated CNN Model for Heart Sound Signals Detection. 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2022: 1138-1143. (CCF B类会议)

  9. Shi XH, Guo HY, Wu CG, Liang YC, Chang ZY. A block-encoding method for evolving neural network architecture. International Journal of Bio-Inspired Computation, 2021, 18 (1), pp.27-37.

  10. Gao R, Zhu YY, Li MY, Li SF and Shi XH*. Encoder–Decoder Couplet Generation Model Based on ‘Trapezoidal Context’ Character Vector. The Computer Journal, 2021, 64(3): 286-295. (CCF B)

  11. Gao R, Li SF, Shi XH*, Liang YC, Xu D*. Overlapping Community Detection Based on Membership Degree Propagation. Entropy, 2021, 23(1): 15.

  12. Kong H, Shi XH, Wang LM*, Liu Y, Mammadov M, Wang GJ. Averaged tree-augmented one-dependence estimators. Applied Intelligence, 2021, 51 (7): 4270-4286. (学生1作，中科院2区)

  13. 吕坤儒，吴春国，梁艳春，袁宇平，任智敏，周柚，时小虎*. 融合语言模型的端到端中文语音识别算法. 电子学报. 2021,49(11): 2177-2185. (CCF A)

  14. Xu GP, Cui QL, Shi XH, Ge HW, Zhan ZH, Lee HP, Liang YC, Tai R, Wu CG, Particle swarm optimization based on dimensional learning strategy, Swarm and Evolutionary Computation, 2019, 45: 33-51. (中科院1区, Cited by 167 times in Web of Science)

  15. Bai XY, Yang PL, Shi XH*. An overlapping community detection algorithm based on density peaks. Neurocomputing, 2017, 226: 7-15. (中科院2区, Cited by 80 times in Web of Science)

  16. Li Y, Shi XH, Liang YC, Xie J, Zhang Y, Ma Q. RNA-TVcurve: a Web server for RNA secondary structure comparison based on a multi-scale similarity of its triple vector curve representation. BMC bioinformatics, 2017, 18(1):  51.

  17. Qian Y, Liang YC, Li M, Feng GX, Shi XH*. A resampling ensemble algorithm for classification of imbalance problems. Neurocomputing, 2014, 143: 57–67. (中科院2区, Cited by 72 times in Web of Science)

  18. Guan RC, Yang C, Marchese M, Liang YC, Shi XH*. Full Text Clustering and Relationship Network Analysis of Biomedical Publications. PLoS ONE, 2014, 9(9): e108847. doi:10.1371/journal.pone.0108847

  19. Ma DY, Liang YC, Zhao XS, Guan RC and Shi XH*, Multi-BP expert system for fault diagnosis of power system. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2013, 26: 937–944. (中科院2区, Cited by 66 times in Web of Science)

  20. Guan RC, Shi XH, Marchese M, Yang C, Liang YC. Text Clustering with Seeds Affinity Propagation, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2011, 23(4): 627-637. (CCF A, Cited by 90 times in Web of Science)

  21. Yang JH, Shi XH, Marchese M and Liang YC. An ant colony optimization method for generalized TSP problem. Progress in Natural Science, 2008, 18 (11): 1417-1422. (Cited by 157 times in Web of Science)

  22. Shi XH, Liang YC, Lee HP, Lu C and Wang QX, Particle swarm optimization- based algorithms for TSP and generalized TSP, Information Processing Letters, 2007 (103): 169-176.  (Cited by 299 times in Web of Science)

  23. Shi XH, Liang YC, Lee HP, Lu C and Wang LM. An improved GA and a novel PSO-GA-based hybrid algorithm. Information Processing Letters, 2005, 93 (5): 255-261.  (Cited by 286 times in Web of Science)

  24. Shi XH, Liang YC, Lee HP, Lin WZ, Xu X, Lim SP. Improved Elman networks and applications for controlling ultrasonic motors. Applied Artificial Intelligence, 2004, 18 (7): 603-629. (Cited by 61 times in Web of Science)

  25. 时小虎, 梁艳春,  徐旭. 改进的Elman模型与递归反传控制神经网络. 软件学报, 2003年Vol. 14, No. 6, p. 1110-1119. (CCF A)
著作教材：

  1. 时小虎，孙延风，丰小月，梁艳春，管仁初。计算方法，人民邮电出版社，北京，2020年8月。

  2. 梁艳春，吴春国，时小虎，葛宏伟，群智能优化算法理论与应用，科学出版社，2009年9月。
获奖情况：

  1. 时小虎(2/8)，智能计算若干方法研究，2014年教育部自然科学奖二等奖。证书编号：2014-062

  2. 时小虎(3/15)，基于计算智能的系统控制与优化方法及应用研究，2010年全国商业科技进步奖一等奖。

  3. 时小虎(7/15)，若干仿生计算技术及应用研究，2008年商业部科技进步一等奖。

  4. 时小虎(4/15)，智能计算建模及应用研究，2007年吉林省科技进步一等奖。
社会兼职：

  1. 中国运筹学会计算系统生物学分会 理事

  2. 人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会 委员

  3. Journal of Bioinformatics and Intelligent Control 编委
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