合肥工業大學計算機與信息學院導師：姚宏亮 正文

　　
　　姓名：姚宏亮
　　性別：男
　　出生年月：1972.9
　　職稱：副教授
　　學院：計算機與信息學院
　　研究方向：
　　低功耗嵌入式系統、VLSI設計與測試、嵌入式智能系統等　
　　
　　簡歷
　　姚宏亮, 男, 1972年9月出生安徽桐城，博士，副教授，碩士生導師。1997年安徽大學數學系數理統計專業畢業，獲理學學士學位；2003年合肥工業大學計算機應用技術碩士研究生畢業，獲工學碩士學位。2007年合肥工業大學計算機應用技術專業博士研究生畢業，獲工學博士學位。主要研究領域是復雜系統建模、智能信息處理、生物信息、智能搜索和多智能系統的應用研究。主持合肥工業大學科學研究發展基金1項、博士專業基金1項、國家重點基礎研究發展計劃子項（合工大光伏合作項目）1項、企業合作項目多項；作為主要成員參加了973前期預研項目1項，國家基然科學基金3項，博士學科點專項科研基金1項，安徽省自然科學基金2項，近年來共發表論文30余篇。
　　
　　研究方向
　　機器學習和數據挖掘：從大規模數據中提取有價值的知識，主要從事不確性問題的知識表示、分析和應用研究
　　復雜系統與科學：復雜系統和復雜網絡的建模，推演及演化機制分析與發現
　　人工智能：多智能體的決策、推理、自學習及應用

　　教學工作
　　本科：程序設計基礎
　　研究生：人工智能

　　獲獎情況
　　　

　　主要論著
　　[1]姚宏亮, 王秀芳, 王浩. 多Agent動態影響圖一種混合近似推理算法[J]. 計算機研究與發展. (2011.4)
　　[2]胡春玲,吳信東,胡學鋼,姚宏亮. 基于貝葉斯網的頻繁模式興趣度計算及剪枝[J]. 軟件學報(已錄用)
　　[3] 胡春玲,胡學鋼,姚宏亮. 一種改進的基于鄰接樹的貝葉斯網絡推理算法. 模式識別與人工智能，已錄用
　　[4] 姚宏亮,萇健,王浩.基于靈敏性分析的因果網絡參數的擾動學習研究. 中國機器學習會議(CCML2011), (已投稿)
　　[5] 姚宏亮,王秀芳,王浩. 一種基于結構分解和因子分析的貝葉斯網絡隱變量發現算法. 全國智能信息處理(NCIIP2011),(已投稿)
　　[6]戚圍,王浩,姚宏亮.動態貝葉斯網絡一種自適應的局部抽樣粒子濾波算法[J].計算機應用,2010,27(4):1304-1307
　　[7]葛玲玲,王浩,姚宏亮.基于改進SEM算法的基因調控網絡構建方法. 計算機應用, 2010,27(2):450-452
　　[8] Hongliang Yao, Chang Jian,Wang Hao. Junction Tree Factored Particle Inference Algorithm for Multi-Agent Dynamic Influence Diagrams[C]. The Third International Frontiers of Algorithmics, LNCS5598, 2009.6:228-236
　　[9] 張潤梅,姚宏亮.引入分割團BK推理算法及其在Robocup中的應用[J]. 計算機科學, 2009, 36(6):214-234
　　[10] 王浩, 楊 峰, 姚宏亮. 基于MPI的主從式并行MCMC[J]. 系統仿真學報, 2009, 22(4): 1926 -1929
　　[11]張潤梅, 王浩, 姚宏亮, 方長勝. 基于內部結構MPOMDP模型的策略梯度學習算法[J]. 計算機工程與應用, 2009, 45(7): 20-23
　　[12] 姚宏亮, 王浩, 張佑生. 多Agent動態影響圖及其一種近似推理算法研究[J]. 計算機學報, 2008, 31(2): 236-244
　　[13] 姚宏亮, 王浩, 汪榮貴. 多Agent動態影響圖的近似計算方法[J]. 計算機研究與發展, 2008, 45(3): 487 -495
　　[14] 俞奎, 王浩, 吳信東, 姚宏亮. 貝葉斯網絡的并行EM學習算法研究[J]. 模式識別與人工智能. 2008, 21(5):670-676
　　[15]肖海慧, 俞奎, 姚宏亮. 一種基于混合遺傳的貝葉斯網絡分解算法[J]. 計算機仿真, 2008,(11)：183-186
　　[16]王浩,何海燕,姚宏亮.IE_-K2:一種基于貝葉斯網絡的高效基因調控網絡構建方法.大連海事大學學報[J].2008,34(3):111-114
　　[17]王浩, 楊峰, 姚宏亮. 一種多樣性引導的進化粒子濾波[J]. 小型微型計算機系統. 2008, 29(5):867-870.
　　[18] 王浩, 楊峰, 姚宏亮. 離散動態貝葉斯網絡的進化粒子濾波推理算法[J]. 計算機研究與發展, 2008, 45(s1): 295-299
　　[19] 莫富強,王浩, 姚宏亮, 俞奎. 基于領域知識的貝葉斯網絡結構學習算法[J]. 計算機工程與應用. 2008,44(16):34-41
　　[20] 姚宏亮, 張佑生, 王浩, 汪榮貴. 基于PS-EM算法和BP神經網絡的影響圖模型選擇[J]. 模式識別與人工智能, 2007, 20(2): 185-190
　　[21] 姚宏亮, 王浩,張佑生, 俞奎. 多Agent動態影響圖及其概率分布的近似方法[J]. 模式識別與人工智能, 2007, 20(4):525-532
　　[22] 姚宏亮, 王浩, 張佑生, 方寶富. 基于多Agent動態影響圖的協作實現[J]. 系統仿真學報, 2007, 19(14): 3270-3275
　　[23]姚宏亮, 王浩, 張佑生. 一種基于結構分解的影響圖模型選擇算法[J]. 計算科學, 2007, 34(1):133-135
　　[24] Hao Wang, Kui Yu, Xindong Wu, Hongliang Yao. Triangulation of Bayesian Networks using an adaptive genetic algorithm. Proceedings of the 16th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2006) [C], LNAI4203, 2006: 127-136
　　[25] 俞奎,王浩, 姚宏亮. 并行貝葉斯網絡學習算法[J].小型微型計算機系統,2007,28 (11):1972-1975
　　[26]Hao Wang, Kui Yu, Hongliang Yao. Learning Dynamic Bayesian Networks Using eolutionary MCMC. Proc.of the on Computational Intelligence and Security (CIS’2006), 2006:45-50.
　　[27]陳棟梁,王浩,姚宏亮,俞奎.基于自適粒子濾波的動態貝葉斯網絡推理算法[J].計算機應用,2007,27(2):369-372
 

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