戴宏亮 教授 博士生导师

通讯地址：广州市大学城外环西路230号771771威尼斯.cm大全，邮编510006

电子邮箱：Email：hldai618@gzhu.edu.cn

研究领域：机器学习与大数据分析、数据科学与人工智能

个人简介

戴宏亮，1978年5月出生，中共党员。现任771771威尼斯.cm大全统计系教授，广州学者特聘教授，博士生导师，博士后合作导师，数据科学与大数据技术专业负责人。2003年硕士毕业于武汉大学应用数学专业，2013年6月博士毕业于中山大学应用数学专业，2015年获评人工智能教授职称。2003年7月入职广东财经大学数学与计算科学学院，2017年4月调入771771威尼斯.cm大全统计系。广东财经大学第二批“优秀中青年骨干教师”，广东省“千百十工程”第六批校级培养对象。IEEE会员、ACM 学会会员和CCF会员，中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会理事，中国现场统计研究会教育统计与管理分会理事，广东省计算数学学会常务理事，广东省计算机学会大数据专业委员会委员。

近年来一直从机器学习与大数据分析等方向的研究工作，在国际著名期刊《Knowledge-Based Systems》, 《Expert Systems With Applications》,《Applied Soft Computing》,《Computers & Industrial Engineering》等杂志上独立或第一作者（通讯作者）发表了50多篇论文，其中JCR SCI Q1/Q2检索论文30篇， ESI高被引论文5篇；在国际著名出版社出版专著一本；申请发明专利3项、应用专利2项、软件著作权4项。主持完成科研项目13项，包括国家社科基金一般项目1项、全国统计科学重点项目1项，教育部人文社科基金一般项目1项、广东省自然科学基金面上项目2项、广东省教育厅科技创新项目2项、广州市科技项目3项等，参与完成科技项目8项，包括国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、教育部科技项目等。SCI 期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》,《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》,《Pattern Recognition》等多个学术期刊匿名审稿人。教育部、广东省、山东省、江西省、江苏省、河北省、四川省、广州市、佛山市等科技项目和科技奖项评审专家。

教学认真负责，讲课深入浅出，通俗易懂，教学效果好，深受学生好评，所教授的多门课程荣获771771威尼斯.cm大全星级课程。主持广东省教研教改项目1项、教育部协同育人项目2项、校级教研教改项目2项。在《电化教育研究》、《计算机教育》、《高教学刊》、《计算机时代》、《高等数学研究》等核心教研刊物上发表教学论文十多篇。获771771威尼斯.cm大全第十一届和第十二届“最受学生欢迎的老师”和广东财经大学第三届青年教师教学比赛“授课优秀青年教师”称号。获中国高校大数据挑战赛中“优秀指导老师奖”、771771威尼斯.cm大全第二届教师教学创新大赛正高组决赛三等奖、771771威尼斯.cm大全第三届教学学术论文评比三等奖、771771威尼斯.cm大全“课程思政”优秀教学案例二等奖、第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛771771威尼斯.cm大全先进个人等教学教研奖项。指导学生参加挑战杯、互联网+创新创业大赛、全国大学生数学建模竞赛、中国高校大数据挑战赛等获得国家级、省级奖励三十多项。

教育背景

2006/9-2013/6，中山大学，数学与计算科学学院，应用数学专业，博士，在职攻读博士学位，研究方向：机器学习、模式识别、数据挖掘、生物信息学 导师：戴道清先生;

2000/9-2003/6，武汉大学，数学与统计学院，应用数学专业，硕士，攻读硕士学位，研究方向：小波分析及应用，导师：羿旭明教授。

职业经历

2017.4-至今，771771威尼斯.cm大全，771771威尼斯.cm大全统计系，教授，广州学者特聘教授，博士生导师，博士后合作导师;

2003.7-2017.4，广东财经大学，数学与统计学院，助教（2003-2005）、讲师（2005-2009）、副教授（2009-2015）、教授（2015-2017）；

2017.11-2020.3统计系副主任；2009.1-2013.6 院科研秘书；2009.9-2013.8院工会主席；2005.9-2008.8 院工会文体委员。

教授课程

本科生： 机器学习、云计算技术、大数据案例分析、数学分析、解析几何与高等代数、数据挖掘、数据科学与大数据技术专业导论、学科前沿研讨、运筹学、数学建模、高等数学、概率论与数理统计、统计学、线性代数、微积分

研究生： 数据挖掘中的统计方法（博士）、统计机器学习（硕士生）、数据挖掘（硕士生）、高等数理统计（硕士生）、数据挖掘与机器学习（应用统计专硕）、数据科学导论（会计专硕）

科研服务

1 科研项目

面向软件大数据的联邦深度预测模型与算法研究，2024年度广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金面上项目，项目编号： 起止时间：2024年1月1日-2026年12月30日，主持；

数字贸易核算与全球产业链重构统计研究，项目编号：23&ZD127，项目起止时间：2023-12_2027-10，国家社会科学基金重大项目，子课题负责人；

面向大数据的分布式多核学习及应用研究，项目编号：18BTJ029，起止时间：2018-06-21_2021-12-31，国家社会科学基金一般项目，主持完成（结项“良好”）；

面向不平衡高维数据的多核全间隔支持向量机及应用研究，项目编号：14YJCZH019，起止时间：2014-07-03_2017-07-03，教育部人文社会科学交叉学科/综合研究青年项目，主持完成；

面向征信大数据的自适应多核学习及应用研究, 项目编号：2020LZ10， 起止时间：2020-10_2022-12，全国统计科学研究项目重点项目，主持完成;

基于稀疏多核学习集成的高光谱遥感图像分类算法研究，项目编号：2016A030313710，起止时间：2016-06-01_2019-06-01，广东省自然科学基金-自由申请项目，主持完成；

基于集成多核学习的不平衡高维数据分类算法研究，项目编号：2015A030313624，起止时间：2015-08-01_2018-08-01，广东省自然科学基金-自由申请项目，主持完成；

数据价值链效能识别与统计测度研究，项目编号：22&ZD163，立项时间：202212，项目起止时间：202212-202610，国家社会科学基金重大项目，参与;

图小波及稀疏概率图模型在重构高精度蛋白质网络中的应用，项目编号：11401110，起止时间：2014-08-25_2017-12-31，国家自然科学基金项目2014年项目，第一参与人；

面向高维数据的稀疏正则化方法及应用，项目编号：10771220，起止时间：2012-01-01_2015-12-31，国家自然科学基金项目2011年项目，参与人；

基于压缩感知模型的面像识别与理解，项目编号：90920007，起止时间：2010-01-01_2012-12-31，国家自科科学基金2009年重点项目培育项目，参与人；

基于改进支持向量机模型在RNA 结构中的应用，项目编号：2010GN-C021，起止时间：2010-09-21_2013-06-30，广州市科技计划项目，主持完成；

云计算环境下面向海量高维数据的稀疏多核学习及应用研究，项目编号：201607010170，起止时间：2016-04-01_2019-3-31，广州市2016年科学（技术）研究一般项目，主持完成；

基于改进多核多任务学习的高光谱遥感图像分类算法研究，项目编号：2013KJCX0083，起止时间：2014-01-01_2015-12-31，广东省教育厅科技创新项目，主持完成；

支持向量机及其在RNA 结构相关问题中的应用，项目编号：LYM09083，起止时间：2010-07-01_2011-12-31，广东省教育厅2009 年广东高校优秀青年创新人才培育项目，主持完成；

项目名称：数据科学创新团队, 项目类别：创新团队科研项目, 项目

编号：202235324, 起止时间: 2023-01_2024-12, 2022年广州市教育

局高校科研项目，主持。

2 教研项目

新工科背景下理学特色大数据专业人才培养模式探索与实践, 2021年广东省高等教育教学改革项目,立项单位：广东省教育厅, 发文编号：粤教高函[2021]29号，主持；

新工科背景下数据科学与大数据技术人才培养模式研究, 项目编号：202002315008，项目类型：新工科、新医科、新农科、新文科建设，公司名称：郑州云海科技有限公司，起止时间：2020.12-2022.12，2020年教育部第一批产学合作协同育人项目，发文编号：教高司函〔2021〕3号, 主持；

新工科背景下数据科学与大数据技术专业教学内容与课程体系改革研究, 项目编号：201802056009，项目类型：教学内容和课程体系改革，公司名称：北京聚源锐思数据科技有限公司，起止时间：2019.6-2021.6，2018年教育部第二批产学合作协同育人项目，主持;

新工科背景下数据科学与大数据技术专业建设探索与实践,771771威尼斯.cm大全2019年度教育教学改革类项目，主持；

数学建模与素质教育，广东财经大学2007年度第五届教学研究立项，起止时间：2007-07-01_2008-07-01，主持.

研究成果

1 科研成果

Hong-Liang Dai (通讯作者), Chu-Xin Liang, Hong-Ming Dai, Cui-Yin Huang, Rana Muhammad Adnan, An online portfolio strategy based on trend promote price tracing ensemble learning algorithm，Knowledge-Based Systems，2022, 239(107957): 1-10.（中国科学院SCI Q1，JCR SCI Q1，Impact Factor: 8.8）

Muhammad Imran, Hong-Liang Dai (通讯作者), Fatima Sehar Zaidi, Xuelong Hu, Kim Phuc Tran, Jinsheng Sun, Analyzing out-of-control signals of T2 control chart for compositional data using artificial neural networks, Expert Systems With Applications, 2024, 238 (122165): 1- 16. （中国科学院 SCI Q1，JCR SCI Q1，Impact Factor: 8.5）

Muhammad Imran, Hong-Liang Dai (通讯作者), Fatima Sehar Zaidi, Kim Phuc Tran, Zameer Abbas, Hafiz Zafar Nazir, Incorporating principal component analysis into Hotelling T2 control chart for compositional data monitoring, Computers & Industrial Engineering, 2023,186(109755) : 1-16. (中国科学院SCI Q1, JCR SCI Q1，Impact Factor: 7.9)

Hong-Liang Dai (通讯作者), Class imbalance learning via a fuzzy total margin based support vector machine, Applied Soft Computing, 2015，31：172-184, 2015/3/27.（中国科学院SCI Q1，JCR SCI Q1，Impact Factor: 8.7）

Yesen Sun, Hong-Liang Dai (通讯作者), Hossein Moayedi, Binh Nguyen Le, Rana Muhammad Adnan, Predicting steady-state biogas production from waste using advanced machine learning-metaheuristic approaches, Fuel, 2024, 355 ( 129493): 1-19. （中国科学院 SCI Q1, JCR SCI Q1， Impact Factor: 7.4）

Fatima Sehar Zaidi, Hong-Liang Dai (通讯作者), Muhammad Imran and Kim Phuc Tran, Analyzing Abnormal Pattern of Hotelling T 2 Control Chart for Compositional Data using Artificial Neural Networks，Computers & Industrial Engineering, 2023, 180(109254): 1-12. (中国科学院SCI Q1, JCR SCI Q1，Impact Factor: 7.9)

Fatima Sehar Zaidi, Hong-Liang Dai (通讯作者), Muhammad Imran，Monitoring Autocorrelated Compositional Data Vectors using an Enhanced Residuals Hotelling T2 Control Chart, Computers & Industrial Engineering, 2023, 181(109280): 1-14. (中国科学院SCI Q1, JCR SCI Q1，Impact Factor: 7.9)

Rana Muhammad Adnan, Reham R. Mostaf, Hong-Liang Dai (通讯作者), Salim Heddam, Alban Kuriqi, and Ozgur Kisi，Pan evaporation estimation by relevance vector machine tuned with new metaheuristic algorithms using limited climatic data, Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 2023, 17（1）：2192258.（中国科学院SCI Q1，JCR SCI Q1，Impact Factor: 6.1, ESI 高被引论文）

Rana Muhammad Adnan Ikram , Hong-Liang Dai (通讯作者) , Mohammadreza

mirshekari chargari, Mohammed Al-Bahrani, Mina Mamlooki,Prediction of the FRP reinforced concrete beam shear capacityby using ELM-CRFOA, Measurement, 2022, 205(112230):1-14. （中国科学院Q2, JCR SCI Q1，Impact Factor: 5.6）

Hong-Liang Dai (通讯作者), The fuzzy Laplacian classifier, Neurocomputing, 2013，111：43-53.（中国科学院SCI Q2，JCR SCI Q2，Impact Factor: 6）

Rana Muhammad Adnan, Hong-Liang Dai (通讯作者), Reham R. Mostafa, Abu Reza Md. Towfiqul Islam, Ozgur Kisi, Ahmed Elbeltagi, Mohammad Zounemat‑Kermani，Application of novel binary optimized machine learning models for monthly streamflow prediction, AppliedWater Science, 2023, 13:110（. 中国科学院SCI Q3, JCR Q1, Impact Factor：5.5, ESI 高被引论文）

Rana Muhammad Adnan, Hong-Liang Dai (通讯作者), Alban Kuriqib, Ozgur Kisid, Mohammad Zounemat-Kermanif, Improving drought modeling based on new heuristic machine learning methods, Ain ShamsEngineering Journal, Available online 6 February 2023, 102168.（中国科学院 SCI Q3, JCR Q1, Impact Factor: 6, ESI 高被引论文）

Rana Muhammad Adnan, Hong-Liang Dai (通讯作者), Reham R. Mostafa, Abu Reza Md. Towfiqul Islam, Ozgur Kisi, Salim Heddam and Mohammad Zounemat-Kermani, Modelling groundwater level fluctuations by ELM merged advanced metaheuristic algorithms using hydroclimatic data, Geocarto International, 2023, 38:1, 2158951. （中国科学院Q2, JCR SCI Q2，Impact Factor: 3.8, ESI 高被引论文）

Rana Muhammad Adnan Ikram, Hong-Liang Dai (通讯作者), Ahmed A. Ewees, Jalal Shiri, Ozgur Kisi, Mohammad Zounemat-Kermani, Application of improved version of multi verse optimizer algorithm for modeling solar radiation，Energy Reports, 2022, 8: 12063 – 12080.（中国科学院Q4, JCR SCI Q2，Impact Factor: 4.937, ESI 高被引论文）

Rana Muhammad Adnan, Reham R. Mostafa, Hong-Liang Dai (通讯作者), Salim Heddam, Adil Masood, Ozgur Kisi, Enhancing accuracy of extreme learning machine in predicting river flow using improved reptile search algorithm，Stochastic Environmental Research and Risk Assessment，2023, 37: 3063–3083. (中国科学院Q3, JCR SCI Q1，Impact Factor:3.821）

Hong-Liang Dai (通讯作者), Cui-Yin Huang, Hong-Ming Dai, Fei-Tong Lai, Xiao-Ting Lv, Rana Muhammad Adnan, A novel adjusted learning algorithm for online portfolio selection using peak price tracking approach, Decision Analytics Journal, 2023, Online.（中国科学院Q4, JCR SSCI Q4，Impact Factor: 1.7）

Hong-Liang Dai (通讯作者), Imbalanced protein data classification with ensemble FTMSVM, IEEE Transactions on Nanobioscience, 2015，14(4)：350-359. (中国科学院SCI Q3，JCR SCI Q2，Impact Factor:3.9)

Li H., Deng X., and Hong-Liang Dai, Structural damage detection using the combination method of EMD and wavelet analysis, Mechanical Systems and Signal Processing, 21(1), pp 298-306, 2007/1.（中国科学院SCIQ1，JCR SCI Q1，Impact Factor: 8.4）

Rana Muhammad Adnan, Reham R. Mostafa, Hong-Liang Dai (通讯作者), Ehsan Mansouri, Ozgur Kisi , Mohammad Zounemat-Kermani, Comparison of improved relevance vector machines for streamflow predictions, Journal of Forecasting, 2023:1–23. （中国科学院SSCI Q4, JCR Q2, Impact Factor:3.4）

Yesen Sun, Hong-Liang Dai (通讯作者), Lei Xu, Abed Asaditaleshi, Atefeh Ahmadi Dehrashid, Rana  Muhammad Adnan Ikram, Hossein Moayedi, Hossein Ahmadi Dehrashid, Quynh T. Thi, Development of the artifcial neural network’s swarm‑based  approaches predicting East Azerbaijan landslide susceptibility mapping, Environment, Development and Sustainability, 2023, 1-38.  (中国科学院SCI Q3, JCR SCI Q2，Impact Factor: 4.9）

Rana Muhammad Adnan, Payam Khosravinia, Ozgur Kisi, Mohammad Reza Nikpour, Hong-Liang Dai (通讯作者), Mazyar Osmani, Seyyede Aniseh Ghazaei,  Predicting discharge coefcient of weir–orifce in closed conduit using a neuro‑fuzzy model improved by multi‑phase PSOGSA, Applied Water Science, 2024, 14(40): 1-16. （中国科学院SCI Q3, JCR Q1, Impact Factor：5.5）

Yingying Chen, Xiaowei Yang, Hong-Liang Dai, Cost-sensitive continuous ensemble kernel learning for imbalanced data streams with concept drift, Knowledge-Based Systems, 2024, 284(111272): 1-15. （中国科学院SCI Q1，JCR SCI Q1，Impact Factor: 8.8）

Rana Muhammad Adnan, Hong‑Liang Dai, Ozgur Kisi, Salim Heddam, Sungwon Kim, Christoph Kulls, Mohammad Zounemat‑Kermani，Modelling biochemical oxygen demand using improved neuro‑fuzzy approach by marine predators algorithm, Environmental Science and Pollution Research, 2023：1-22. (中国科学院Q3, JCR SCI Q1，Impact Factor: 5.8）

2 教研成果

戴宏亮，戴宏明，新工科背景下理学大数据专业建设的探索与实践，计算机时代，2022,1: 86-89.

戴宏亮，戴宏明，以“学生为中心”的课堂教学模式探索与实践，高教学刊,2022年第20期.

戴宏亮, 戴宏明，新工科背景下理学大数据专业人才培养方案设计探讨,科教文汇, 2021,27: 1-5.

戴宏明，戴宏亮，“一点四面八结合”的高职新工科人才培养模式探索，计算机教育，2023，7: 10-15.

戴宏明，戴宏亮，新工科背景下基于CDIO理念的软件工程应用型人才培养方案研究，计算机教育2020, 301(01)：64-67.

戴宏明，戴宏亮，基于CDIO理念的《HTML5网站设计》课程教学模式构建，现代计算机，2019，28：52-56.

戴宏明，戴宏亮，基于HTML5 大型营销型网站设计研究，软件，2019, 40（11）：57-61.

戴宏亮, 运用多媒体改革高等数学课堂教学的实践和认识, 《高等数学研究》,2006（6）：54-56.

戴宏亮, 数学建模与创新教育,《教学管理与教学改革探索》,东北财经大学出版社, 2007年6月.

戴宏亮, 运用网络辅助教学改革大学数学课堂教学的研究与实践,《信息技术支持下的高等教学改革研究与实践》,暨南大学出版社,2007年10月.

戴宏亮，论大学数学教师的修养，《法商高教研究》，2011年9月.

戴宏亮, 运用多媒体优化高等数学课堂教学,《法商高教研究》,2004年4月.

戴宏亮, 数学文化与文科大学数学教学,《法商高教研究》, 2007年6月.