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马千里 Qian-li Ma
博士,副教授

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个人简介

       马千里,博士,副教授,硕士生导师,1980年4月生于甘肃省宕昌县。2008年6月于华南理工大学获得工学博士学位,同年7月留校任教。2012年被批准为广东省高等学校“千百十工程”校级培养对象。2016年3月至2017年3月,为美国加州大学(圣地亚哥分校)访问学者。主持国家级项目1项,省部级项目6项,参与国家及省部级项目10余项。曾获得广东省科技进步奖自然科学三等奖,华南理工大学教学优秀奖一等奖,申请发明专利2项,取得软件版权登记证书5项。担任中国人工智能学会青年工作委员会常务委员,中国人工智能学会机器学习专业委员会通讯委员,广东省计算机学会计算智能专业委员会秘书长,国家自然科学基金同行通讯评审专家广东省科技厅项目评审专家IEEE Transactions on Cybernetics,Information Sciences,自动化学报审稿人等社会和学术兼职。

研究兴趣:机器学习、数据挖掘、神经网络、时序数据分析等

讲授课程:离散数学、操作系统

获奖:华南理工大学教学优秀奖一等奖

社会兼职:
中国计算机学会高级会员,ACM 会员,IEEE 会员
中国人工智能学会青年工作委员会常务委员
中国人工智能学会机器学习专业委员会通讯委员
广东省计算机学会计算智能专业委员会秘书长


论文:

  • Qianli Ma, Lifeng Shen, Enhuan Chen, et al. WALKING WALKing walking: Action Recognition from Action EchoesInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2017), Melbourne, 2017,  to appear.
  • Qianli Ma, Lifeng Shen, Weibiao Chen, et al. Functional echo state network for time series classification. Information Sciences, 2016, 373: 1-20.
  • Wei Jia, Meng Meng, Wang Jiabing, Ma Qianli, Wang Xuan. Adaptive Semi-Supervised Dimensionality Reduction with Sparse Representation Using Pairwise Constraints. Neurocomputing, 2016, 177 (2): 564–571, SCI索引.
  • Jinfeng Yang, Yong Xiao, Jiabing Wang, Qianli Ma, and Yanhua Shen. A Fast Clustering Algorithm for Data with a Few Labeled Instances. Computational Intelligence and Neuroscience, 2015, 196098:1-10, SCI索引.
  • Meng Meng, Wei Jia, Wang Jiabing, Ma Qianli, Wang Xuan. Adaptive semi-supervised dimensionality reduction based on pairwise constraints weighting and graph optimizing. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2015: 1-13.
  • Qianli Ma, Weibiao Chen, Jia Wei, Zhiwen Yu. Direct Model of Memory Properties and the Linear Reservoir Topologies in Echo State Networks. Applied Soft Computing, 2014, 22(9): 622-628, SCI索引.
  • Qian-Li Ma, Wei-Biao Chen. Modular state space of echo state network. Neurocomputing, 2013, 122: 406-417,SCI索引.
  • Qianli Ma, Weibiao Chen. Determining Reservoir Topologies from Short-Term Memory in Echo State Networks, Pattern Recognition, Communications in Computer and Information Science, Springer, 2012, Volume 321, Part 1, CCPR 2012, Beijing, China, September 24-26, 64-71. EI索引.
  • 马千里,郑启伦,彭宏,覃姜维. 基于模糊边界模块化神经网络的混沌时间序列预测[J]. 物理学报,2009, 58(3): 1410-1419. SCI索引.
  • Ma Qian-Li, Zheng Qi-Lun, Peng Hong, Multi-step-prediction of Chaotic Time Series Based on Co-evolutionary Recurrent Neural Network[J]. Chinese Physics B, 2008, 17(2):536-542, SCI索引.
  • 张春涛,马千里,彭宏. 基于信息熵优化相空间重构参数的混沌时间序列预测[J]. 物理学报,2010, 59(11): 7623-7629. SCI索引.
  • 张春涛,马千里,彭宏,姜友谊. 基于条件熵扩维的多变量混沌时间序列相空间重构[J]. 物理学报,2011, 60(2)020508. SCI索引.
  • Wei-Biao Chen, Qian-Li Ma, Hong.Peng, Shared Reservoir Modular Echo State Networks for Chaotic time series prediction, Proceedings of Ninth IEEE International Conference on Machine Learning and Cybernetics(ICMLC2010) [C], 2010, 7: 2439-3443, EI索引. Corresponding Author.
  • 马千里,林古立. 基于聚类和用户点击的在线多样化排序算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2011, 39(12): 70-99, EI索引.
  • 马千里,李世群, 赵雨清. 树的一种矩阵判断方法[J], 计算机科学, 2010,37(7)supp:5-7.
  • Qian-Li Ma, Qi-Lun Zheng, Hong Peng, Zhong Tan-Wei, Qin Jiang-Wei. Chaotic time series prediction based on evolving recurrent neural networks[A].  Proceedings of Sixth IEEE International Conference on Machine Learning and Cybernetics(ICMLC2007) [C], Hong Kong, 2007, 6: 3496-3500, EI索引.
  • 马千里,郑启伦,彭宏,钟谭卫. 基于相空间重构理论与递归神经网络相结合的股票短期预测方法[J].计算机应用研究, 2007, 24(4): 239-245.
  • 马千里,郑启伦,彭宏,钟谭卫. 基于动态递归神经网络模型的混沌时间序列预测[J].计算机应用, 2007, 27(1): 40-43.
  • Guoxian Yu, Hong Peng, Jia Wei and Qianli Ma, Enhanced Locality Preserving Projections with Robust Path based Similarity[J]. Neurocomputing, 2011, 74 (4): 598-605. SCI索引.
  • Zhiwen Yu, Hau-San Wong, Hong Peng, Qianli Ma. ASM: An adaptive simplification method for 3D point-based models [J]. Computer-Aided Design, 2010, 42: 598-612. SCI索引.
  • Guoxian Yu, Hong Peng, Jia Wei and Qianli Ma, Mixture Graph based Semi-Supervised Dimensionality Reduction[J]. Pattern Recognition and Image Analysis, 2010, 20 (4): 536-541. EI索引.
  • 覃姜维, 韦佳, 马千里, 林古立, 郑启伦. 多步桥接精化迁移学习[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2011,39(5): 108-114. EI索引.


项目:

  • 国家自然科学基金项目,“多尺度模块网络下的储备池神经计算模型及算法研究”,编号:61502174,项目起止时间:2016年1月-2018年12月。
  • 广州市科技计划项目-产学研协同创新重大专项,“基于深度学习的商业智能分析平台关键技术研发”,编号:201704030051,项目起止时间:2017年5月-2019年12月。
  • 广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金项目,“基于高维随机投影的深度学习模型及其在时序大数据中的应用”,编号:2017014,项目起止时间:2017年1月-2018年12月。
  • 广东省自然科学基金项目,“基于短时记忆能力的储备池计算性能分析”,编号:S2012010009961,项目起止时间:2012年10月-2014年9月,已结题。
  • 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目,“基于随机游走基的储备池计算模型",编号:20110172120027,项目起止时间:2012年1月-2014年12月,已结题。
  • 广东省教育部产学研结合项目,“基于专利内容语义挖掘的企业技术创新决策支持系统",编号:2011B090400032, 项目起止时间:2011年12月-2013年12月,已结题。
  • 广东省工业科技攻关计划项目,“基于网络短文本的服务评价挖掘系统及其在移动互联网中的应用”,编号:2011B0102000042,项目起止时间:2011年9月-2013年12月,已结题。
  • 广东省电子商务市场应用技术重点实验室开放基金资助项目,“基于电子商务中网络短评的挖掘系统研究”,编号:2011GDECOF01,项目起止时间:2011年10月-2013年12月,已结题。
  • 中央高校基本科研业务费-重点项目,“基于随机游走基的储备池计算模型及应用",  编号: 2012ZZ0064, 项目起止时间:2012年1月-2013年12月, 已结题。
  • 广东省自然科学基金项目, "基于模块化神经网络群的多变量混沌时间序列预测研究", 编号:451064101003233, 项目起止时间:2009.10-2011.9, 已结题。
  • 中央高校基本科研业务费自主选题-面上项目,“基于子空间的多变量混沌时间序列分析与预测研究”,编号:2009ZM0125,起止时间:2010.1-2011.12,已结题。
  • 中国南方电网公司科技项目,"基于分布式计算的智能用电大数据处理与分析技术研究与实现",编号:K-GD2013-0517-001,起止时间:2013.10-2014.12,已结题。

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学生:

在读研究生

2017 余柳红 庄万青 李森​

2016 陈恩欢​ 田帅

2015 沈礼锋

已毕业研究生
​2012 蒋佳军(@百度)
2010 陈威彪(@中国民航局)
2009 林泽鑫(联合指导,@易方达基金)   周卫敏(联合指导,@中兴)
2008 吴广财(联合指导,@广东电网)   郑杰生(联合指导,@广东电网)


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招生要求(本科生SRP、实习、研究生等):

1.对人工智能领域感兴趣;成绩好;逻辑思维清晰;算法编程能力强;能不太困难的阅读英文文献;能吃苦
2.修读或自学过以下课程:
   线性代数
   概率统计
   算法分析与设计

   机器学习

3.掌握至少一门工具:C++、JAVA、Python、Matlab

4.参加过ACM竞赛、数模竞赛等(此项非必备条件)