梁艳春老师主页
姓 名：梁艳春
省 市：&长春
状 态：在职
如果老师信息有误
梁老师您好
我是来自辽宁沈阳的一名普通工程技术人员，现就读吉大软件工程硕士2009级，自去年听过您所教授的《计算智能》后，我对数学，特别是工程数学在实际工程当中的应用有了全新的认识，在听课和复习过程当中，眼前脑海时时闪现出进行实际工程操作时的景象，一如刚刚步入大学校门时，在学过高等数学之后对物质、精神世界有了一个全新的认识一般。
在此我仅以一名学生的身份谦卑的却是满怀感激的向您道一声谢，迫切的希望能继续在您的指导下完成学业。谢谢您。此致
学生：崔振
讲课态度认真，板书规范
不错的老师
学这门课程有价值，老师讲课也还蛮好的
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梁艳春老师个人简历
梁艳春 男，1953年11月出生，博士、教授、博士生导师。1997年于吉林大学数学系博士毕业，获理学博士学位。年到英国曼彻斯特大学做访问学者，年到新加坡国立大学做访问教授，年到新加坡高性能计算研究所做客座教授。研究方向为计算智能与智能工程，包括人工神经网络、模糊系统和进化计算相关理论、模型、算法，以及智能计算方法在组合优化、超声电机控制、微机电系统建模、金融时间序列预测、生物信息学等领域的应用。负责与完成国家自然科学基金项目4项、省部级项目6项。获省部级科技进步奖4项，享受国务院政府津贴。出版学术著作1部，发表学术论文170余篇，其中SCI收录40余篇，EI收录60余篇。
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梁艳春老师的论文吉林大学电子商务、项目管理软件工程硕士研究生班（沈阳班）_启文教育-中国在职研究生网 | 2010在职研究生报考、招生简章、报名
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吉林大学电子商务、项目管理软件工程硕士研究生班（沈阳班）
（沈阳全日制班、长春全日制班）
吉林大学是教育部直属重点大学，是国家首批正式批准设有研究生院的大学之一，学校综合实力位于我国高等院校的前列。吉林大学软件学院是首批&国家级示范性软件学院&。 根据教育部和国家发展计划委员会[2001]6号和国务院学位委员会[2002]9号文件精神，吉林大学软件学院现面向社会招收软件工程硕士研究生。
一、研究方向
　　电子商务、项目管理
二、培养目标
　　软件工程领域硕士的培养目标是面向国民经济信息化建设和发展的需要，面向企事业单位对软件工程技术人才的需求，培养高层次实用型、复合型软件工程技术和软件工程管理人才。
三、报考条件
　　具有学士学位或具有国民教育系列大学本科毕业学历的在职人员和应届本科毕业生（其中不具有学士学位的录取人数占实际录取人数的10%）。
四、项目优势
　　免国家统考：吉林大学自主命题、自主考试、自主划线、自主录取
　　全日制学习：学员可选择吉林大学、东北大学在校全日制学习
　　全方位训练：学员可接受专业技能、心智模式、管理知识、社会交往方面的综合训练
五、考试及录取&
　　入学考试由吉林大学自行组织，考试科目包括英语、数学(一)、程序设计、专业综合(面试)，录取分数线由学校自行划定，达到学校录取分数线并通过面试者，择优录取。
六、学制及学习方式
　　1、学制：2&3年。
　　2、学习方式：学习分课程学习和毕业设计两个阶段：第一年为课程学习阶段，系统学习学位课、专业课、选修课；第二年为毕业设计阶段，在导师的指导下进行毕业设计和硕士论文写作。
　　1、学位课：英语、自然辩证法、计算智能、面向对象的程序设计、人工智能原理、软件项目管理、软件工程改进与中间件技术
　　2、必修课：运筹学与决策、数据库技术、电子商务与数据挖掘、图形学与图象处理、Linux程序技术环境
　　3、专业课：计算机网络与网络程序设计、数据通信、软件体系结构、分布计算系统
　　4、选修课：管理学、市场营销、人力资源、公共关系、企业文化、演讲口才、商务谈判、项目管理、电子商务、商务礼仪、职业化修炼、创新思维、心灵成长、教练技术、公司法与合同法
　　5、拓展课：拓展训练、企业参观、商务考察、管理沙龙
八、学位授予&
　　攻读软件工程硕士学位研究生按照培养方案的要求，取得规定学分，通过学位论文(设计)答辩，经校学位评定委员会审核批准，颁发软件工程硕士学位证书。
　　学费共计50000元（其中硕士研究生学费3.2万元，专业方向实操培训费用1.8万元），教材费500元，食宿费用学生自理
十、报名及咨询：
　　报名资料：本科学历及学位证书复印件、1寸和2寸蓝底免冠照片各8张、身份证复印件2份（应届毕业生报考须经所在学校教务处或院系教务部门出具证明）、1寸和2寸蓝底免冠照片各8张、身份证复印件2份。沈阳班、长春班各招收40名学员，按报名先后顺序录取，额满为止。
附录：师资介绍
1、 吉林大学软件工程硕士导师简介
胡　亮：吉林大学计算机科学与技术学院院长、教授、博士生导师
刘大有：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
孙吉贵：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
周春光：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
徐高潮：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
刘衍珩：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
李文辉：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
李雄飞：吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师
梁艳春：吉林大学计算机科学与技术学院教授、硕士生导师
于海鸥：吉林大学计算机科学与技术学院教授、硕士生导师
康& 辉：吉林大学计算机科学与技术学院教授、硕士生导师
王& 矗杭执笱Ъ扑慊蒲в爰际跹г航淌凇⑺妒可际
王钲旋：吉林大学计算机科学与技术学院教授、硕士生导师
2、吉林大学软件硕士实践课指导教师简介
张国忠：辽宁省咨询与策划协会副会长
范秀莲：沈阳可口可乐公司培训总监
裴宇辉：海尔中央研究院研究员
于& 江：北方航空公司培训中心主任
李学富：东软集团人力资源专家
刘& 烨：管理培训专家
乔宪金：东方慧才经理人学院院长
刘& 颖：人民律师事务所主任
王宪君：中国十大策划专家、国学专家
季长生：东北大学教授、心理学专家
孙& 雷：东北大学教授、企业文化专家
张曼丽：沈阳电视大学教授、律师
康锦江：东北大学教授、营销专家
于永华：注册高级人力资源管理师、人力资源专家
咨询电话：400-
传真：010-
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是否博导：
最高学历：
最高学位：
Prof. Yanchun Liang, Office: A339 Computer Building, Jilin University
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：
机器学习，进化计算，计算智能
教育经历：
吉林大学数学系，本科生
吉林大学数学系，硕士生（导师：胡守信教授）
吉林大学数学系，博士生（导师：周钦德教授）
工作经历：
吉林大学数学系，助教
吉林大学数学系，讲师
吉林大学数学系，副教授
吉林大学数学系，教授
吉林大学数学系，教授、博士生导师
2001-现在 吉林大学计算机科学与技术学院，教授、博士生导师
吉林大学计算机科学与技术学院副院长
2006-现在 吉林大学计算机科学技术研究所副所长
2.02 英国曼彻斯特大学（合作研究）
1.06 新加坡国立大学（合作研究）
新加坡高性能计算研究所（合作研究，13个月）
意大利特伦托大学信息工程与计算机科学系（合作研究，8个月）
美国密苏里大学计算机科学系（合作研究，6个月）
科研项目：
承担国家自然科学基金项目、国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目、欧盟合作项目、教育部高等学校博士学科点专项科研基金等科研项目30余项。
近年主持的主要科研项目：
[1] 国家自然科学基金项目：基于农作物高通量表达谱数据的特征选择与分子网络构建的评估算法(), .
[2] 国家自然科学基金项目：农艺性状及相关基因关联网络若干基础问题研究(), .
[3] 国家自然科学基金项目：极端状况下的结构振动智能控制方法(), .
[4] 国家自然科学基金项目：微机电系统动态建模与若干基础问题研究(), .
[5] 国家高技术研究发展计划(863计划)项目：主要农作物基因组可协同功能注释与分析软件平台(), .
[6] 高等学校博士学科点专项科研基金项目：开放存取资源的数据挖掘及文献网络结构技术(94), .
[7] 吉林省科技厅国际合作项目：结肠癌与食道癌早期诊断的尿液中蛋白标志物预测(), .
[8] 吉林省科技厅国际合作项目：电网故障诊断智能化方法研究与应用(), .
近年主持的欧盟合作项目：
[1] 欧盟合作项目: Swap and Transfer (SAT, 1-001-EMA2), .
[2] 欧盟合作项目: One More Step (OMS, EM Action 2-)，.
[3] 欧盟合作项目: Bridging the Gap (BTG, 155776-EM-1-2009-1-IT-ECW-L12)，.
学术论文：
在 IEEE TKDE, IEEE TSMC, IEEE TGRS, Information Sciences, BMC Bioinformatics, Bioinformatics, 《计算机学报》和《软件学报》等国内外重要期刊和学术会议上发表学术论文300余篇，其中 SCI 检索论文 110 余篇，EI 检索论文 180 余篇。
主要代表性学术论文 (单篇他引超过 100 次的论文标注*):
[1] Yang C, Bruzzone L, Guan RC, Lu, LJ, Liang YC. Incremental and decremental affinity propagation for semisupervised clustering in multispectral images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, ): .
[2] Sun XL, Dong BQ, Yin LJ, Zhang RZ, Du W, Liu DF, Shi N, Li AL, Liang YC and Mao L, PMTED: a plant microRNA target expression database. BMC Bioinformatics, 4.
[3] Wang JX, Chen L, Wang Y, Zhang JF, Liang YC, Xu D. A Computational Systems Biology Study for Understanding Salt Tolerance Mechanism in Rice. PLoS ONE. ): e64929.
[4] Ma DY, Liang YC, Zhao XS, Guan RC and Shi XH. Multi-BPexpert system for fault diagnosis of power system. Engineering Application of Artificial Intelligence, ): 937-944.
[5] Li Y, Duan M, Liang YC, Multi-scale RNA comparison based on RNA triple vector curve representation, BMC Bioinformatics 0.
[6] Guo XC, Wu CG, Marchese M, Liang YC, LS-SVR-based solving Volterra integral equations, Applied Mathematics and Computation, ): .
[7] Wang Y, Sun G, Ji ZH, Xing C, Liang YC. Weighted change-point method for detecting differential gene expression in breast cancer microarray data, PLoS ONE, ): e29860.
[8] Wang LP, Wang JX, Wang M, Li Y, Liang YC, Xu D, A comparative study on using Internet search engines to obtain medical information, Journal of Medical Internet Research, ), e74.
[9] Sun L, Yoshida S, Cheng XC, Liang YC. A cooperative particle swarm optimizer with statistical variable interdependence learning, Information Sciences. ): 20-39.
[10] Liang YC, Zhang F, Wang JX, Joshi T, Wang Y, Xu D. Prediction of drought-resistant genes in Arabidopsis thaliana using SVM-RFE. PLoS ONE, ): e21750.
[11] Wang LK, Wang XW, Wang Xi, Liang YC, Zhang XG. Observations on novel splice junctions from RNA sequencing data, Biochemical and Biophysical Research Communications, : 209-333.
[12] Wang Y, Wu CG, Ji ZH, Wang BH, Liang YC. Non-parametric change-point method for differential gene expression detection, PLoS ONE, ): e20060.
[13] Guan RC, Shi XH, Marchese M, Yang C, Liang YC. Text clustering with seeds affinity propagation, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, ), 627-637.
[14] Yang C, Bruzzone L, Sun FY, Lu LJ, Guan RC, Liang YC. A fuzzy-statistics-based affinity propagation technique for clustering in multispectral images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, ): .
[15] Zhao DY, Wang Y, Luo D, Shi XH, Wang LP, Xu D, Yu J, Liang YC.
PMirP: A pre-microRNA prediction method based on structure-sequence hybrid features, Artificial Intelligence in Medicine, ): 127-132.
[16] Zhang C, Wu CG, Blanzieri E, Zhou Y, Wang Y, Du W, Liang YC. Methods for labeling error detection in microarrays based on the effect of data perturbation on the regression model, Bioinformatics, ): .
[17] Yang C, Lu LJ, Lin HP, Guan RC, Shi XH, and Liang YC. A fuzzy-statistics-based principal component analysis (FS-PCA) method for multispectral image enhancement and display, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, ): .
[18] Guo XC, Yang JH, Wu CG, Wang CY, and Liang YC. A novel LS-SVMs hyper-parameter selection based on particle swarm optimization. Neurocomputing, -18): .
[19] Ge HW, Sun L, Liang YC, Qian F. An effective PSO-and-AIS-based hybrid intelligent algorithm for job-shop scheduling, IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, Part A, Systems and Humans, ):358-368.
[20] Ge HW, Liang YC, Marchese M. A modified particle swarm optimization-based dynamic recurrent neural network for identifying and controlling nonlinear systems, Computers & Structures, -22): .
[21] Wang SQ, Wang Y, Du W, Sun FX, Wang XM, Zhou CG and Liang YC. A multi-approaches-guided genetic algorithm with application to operon prediction, Artificial Intelligence in Medicine, ): 151-159.
[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, ): 169-176.
[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, ): 255-261.
[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, ): 603-629.
[25] Wu CG, Liang YC, Lee HP and Lu C. A generalized chromosome genetic algorithm for generalized traveling salesman problems and its applications for machining.
Physical Review E, 2004, (70): -13.
[26] Liang YC, Feng DP, Liu GR, Yang XW and Han X. Neural identification of rock parameters using fuzzy adaptive learning parameters. Computers & Structures, -25): .
[27] Xu X, Liang YC, Lee HP, Lin WZ, Lim SP, Lee KH and Shi XH. Mechanical modeling of a longitudinal oscillation ultrasonic motor and temperature effect analysis. Smart Materials and Structures. ): 514-523.
[28] Xu X, Liang YC, Lee HP, Lin WZ, Lim SP, Lee KH and Shi XH. Identification and speed control of ultrasonic motors based on neural networks. Journal of Micromechanics and Microengineering. 2003, Vol.13, No. 1, p.104-114.
[29] Liang YC, Lin WZ, Lee HP, Lim SP, Lee KH and Sun H, Proper orthogonal decomposition and its application - Part II: Model reduction for MEMS dynamical analysis. Journal of Sound and Vibration, 2002, Vol. 256, No. 3, p. 515-532.
[30] *Liang YC, Lee HP, Lim SP, Lin WZ, Lee KH and Wu CG. Proper orthogonal decomposition and its applications - Part I: theory.
Journal of Sound and Vibration, 2002, Vol. 252, No. 3, p.527-544.
[31] Liang YC, Feng DP, Lee HP, Lim SP and Lee KH. Successive approximation training algorithm for feedforward neural networks. Neurocomputing, 2002, Vol. 42, p. 311-322.
[32] Liang YC, Lin WZ, Lee HP, Lim SP, Lee KH and Feng DP. A neural-network-based method of model reduction for dynamic simulation of MEMS. Journal of Micromechanics and Microengineering, 2001, Vol. 11, No. 3, p. 226-233.
[33] Liang YC, Zhou CG, Wang ZS, Lee HP and Lim SP. An equivalent genetic algorithm based on extended strings. Information Sciences, 2001, Vol. 138, No.1-4, p. 119-135.
[34] Liang YC, Feng DP, Cooper JE. Identification of restoring forces in nonlinear vibration systems based on improved fuzzy adaptive BP algorithm. Journal of Sound and Vibration. 2001, Vol. 242, No.1, p. 47-58.
[35] 吴春国, 梁艳春等. 关于SVD与PCA 等价性的研究. 计算机学报, ): 286-288.
[36] 徐旭，梁艳春，时小虎. 延时-回归神经网络及在超声马达速度控制中的应用. 电子学报，): .
[37] 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, ): .
[38] 梁艳春等. 基于扩展串的等价遗传算法的收敛性. 计算机学报, ): 686-694.
[39] 梁艳春等. 基于遗传算法的Rosenbrock函数优化问题的研究. 软件学报, ): 701-708.
著作教材：
[1] 梁艳春，张琛，杜伟，吴春国，曹忠波. 生物信息学中的数据挖掘方法及应用，科学出版社，2011年.
[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.
[3] 吴微，周春光，梁艳春. 智能计算 (“十一五”国家级规划教材), 高等教育出版社，2009年.
[4] 周春光, 梁艳春. 计算智能，吉林大学出版社，2001年第1版，2005年第2版，2009年第3版.
获奖情况：
一、主要的省部级科技进步奖：
[1] 梁艳春等，智能计算建模及应用研究，2007年吉林省科技进步一等奖.
[2] 梁艳春等，若干仿生计算技术及应用研究，2008年全国商业科技进步一等奖.
[3] 梁艳春等，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一等奖.
[4] 梁艳春等，基于计算智能的振动系统仿真建模研究，2003年吉林省科技进步二等奖.
二、荣誉称号：
[1] 2002年享受国务院政府特殊津贴
[2] 2006年被评为吉林省第九批有突出贡献的中青年专业技术人才
[3] 2007年被评为吉林省第二批拔尖创新人才
[4] 2008年被评为第二批吉林省高级专家
[5] 2011年被评为第三批吉林省高级专家
社会兼职：
[1] J. Computer Science and Technology 编委(2012-现在)
[2] Int. J. Computational Methods 编委(2004-现在)
[3] Int. J. Functional Informatics and Personalised Medicine 编委(2010-现在)
[4] 欧盟SAT项目评估委员会成员()
[5] 信息产业部信息产业科技发展“十一五”计划研究与编制工作组 计算机技术专家组成员(2004)
治学格言：
锲而不舍，孜孜以求
版权所有：吉林大学计算机科学与技术学院 &
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