大连交通大学 - 刘立伟

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1数据挖掘：数据挖掘是从海量数据中找到有意义的模式或知识，涉及到很多的算法，如机器学习的神经网络，基于统计学习理论的支持向量机等等。现在，数据挖掘不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，如生物信息大数据。目前，数据分析行业规模不断扩大。 2 深度学习：深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，是神经网络技术的一种。我们主要应用深度学习预测生物信息学问题。 3 生物信息学：生物信息学综合利用数学、计算机科学来揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。我们的研究目标是生物数据，使用的工具方法是数学、计算机。大家不必担心缺乏生物学知识，我们主要进行基于数学、信息科学基础理论 ( 包括算法理论、机器学习理论 )的生物信息学研究。这不仅仅是利用现有理论和算法去解决生物学问题，还针对特定生物学问题而建立数学模型，进行理论分析和算法开发，并应用到实际的生物数据。 1. Liwei Liu , Tomoya Mori , Yang Zhao , Morihiro Hayashida ， Tatsuya Akutsu ., Euler string-based compression of tree-structured data and its application to analysis of RNAs,Current Bioinformatics, 13 ， (201 8 ), 25 - 33 . (SCI) 2. 刘立伟 , 么会丽. 利用改进的3DMax算法重构染色体3D结构. 生物信息学, 2021, 19(4):6. 3 . 刘立伟，张琦，白凤兰，基于曲面拟合重建单细胞染色体三维结构 . Hans Journal of Computational Biology , 9 , （201 9 ）， 1 – 7 . (2) A relative Lempel–Ziv complexity: Application to comparing biological sequences, 辽宁省自然科学学术成果二等奖， 2012 (3) Protein Structural Class Assignment Based on a Mixed Method, 大连市自然科学优秀学术论文三等奖， 2012