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      專家信息 科學(xué)研究 論文專著 社會(huì)任職 榮譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì) 媒體報(bào)道

      專家信息:


      唐珂,男,1981年7月出生,博士,F(xiàn)任中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授、自然計(jì)算與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任。

      教育及工作經(jīng)歷:

      1998年9月至2002年7月華中科技大學(xué)控制科學(xué)與工程系,獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位。

      2003年8月至2006年12月新加坡南洋理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,獲博士學(xué)位。

      2006年12月至2007年6月中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)系講師。

      2007年6月至今中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授。

      教學(xué)情況:

      主講課程:

      碩士研究生課程“模式識別”。

      培養(yǎng)研究生情況:

      指導(dǎo)碩士研究生5人。

      資料更新中……

      科學(xué)研究:


      研究方向:

      主要從事計(jì)算智能、演化計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的研究。

      承擔(dān)科研項(xiàng)目情況:

      主持國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金-廣東省聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目子課題、歐盟第七框架計(jì)劃國際合作研究與交流項(xiàng)目、教育部留學(xué)回國科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目各一項(xiàng);并作為骨干先后參加完成了國家自然科學(xué)基金、863項(xiàng)目、安徽省國際科技合作計(jì)劃項(xiàng)目各一項(xiàng)。

      1. 國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目:基于演化多目標(biāo)優(yōu)化的多類類別不平衡學(xué)習(xí)算法研究(編號:60802036),2009年1月至2011年12月,主持。

      2. 國家自然科學(xué)基金委-廣東省聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目子課題:面向數(shù)字家庭的職能計(jì)算基礎(chǔ)理論體系研究(編號:U0835002),2009年1月至2012年12月,主持。

      3. 教育部留學(xué)回國人員科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目一項(xiàng),主持。

      4. 安徽省國際科技合作項(xiàng)目:基于自然計(jì)算技術(shù)的淮河流域防洪智能決策支持系統(tǒng)(編號:08080703016),2008年1月至2009年12月,參加。

      5. 國家自然科學(xué)基金委海外青年學(xué)者合作研究基金(“杰B”)項(xiàng)目:演化算法分析與設(shè)計(jì)(編號:60428202),2005年1月至2007年12月,參加。

      科研成果:

      1. 就集成學(xué)習(xí)中的一個(gè)關(guān)鍵問題:組件分類器的差異度度量進(jìn)行了理論分析,證明了現(xiàn)有的多種度量之間的等價(jià)性.該成果發(fā)表于國際知名期刊《Machine Learning》。

      2. 提出了一種基于負(fù)相關(guān)學(xué)技術(shù)的增量式學(xué)習(xí)算法,該成果發(fā)表于國際期刊《Neurocomputing》。

      3. 利用協(xié)同演化的思想在世界上首次提出可同時(shí)優(yōu)化1000個(gè)決策變量的演化算法,顯著提高了演化算法的可擴(kuò)展性。在此之前,絕大多數(shù)相關(guān)研究僅局限于同時(shí)優(yōu)化100個(gè)決策變量。該項(xiàng)成果發(fā)表于國際期刊《Information Sciences》。

      4. 圍繞組合優(yōu)化中的路徑規(guī)劃(Arc Routing)問題開展了一系列研究,設(shè)計(jì)了一種不可行解的修復(fù)算子以及一種新的文化演化算法(Memetic Algorithm),該算法在幾乎所有已知的標(biāo)準(zhǔn)問題集上都獲得了比已知算法更好的結(jié)果。相關(guān)成果已被《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》錄用。

      發(fā)明專利:

      1. 用于路徑規(guī)劃的搜索方法 梅一; 唐珂; 姚新; 傅浩波 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 【中國專利】中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010-02-17

      論文專著:


      在國內(nèi)外主要學(xué)術(shù)刊物和學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文50余篇。

      出版專著:

      資料更新中……

      發(fā)表英文論文:

      1. T. Chen, K. Tang, G. Chen and X. Yao, "A Large Population Size Can Be Unhelpful in Evolutionary Algorithms," Theoretical Computer Science, accepted in February 2011.

      2. T. Weise and K. Tang, "Evolving Distributed Algorithms with Genetic Programming," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, accepted in January 2011.

      3. Z. Yang, K. Tang and X. Yao, "Scalability of Generalized Adaptive Differential Evolution for Large-Scale Continuous Optimization," Soft Computing, in press.

      4. X. Yu, K. Tang and X. Yao, "Immigrant Schemes for Evolutionary Algorithms in Dynamic Environments: Adapting the Replacement Rate," Science in China Series F: Information Sciences, in press.

      5. Y. Mei, K. Tang and X. Yao, "Decomposition-Based Memetic Algorithm for Multi-Objective Capacitated Arc Routing Problem," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, in press.

      6. Z. Wang, K. Tang and X. Yao, "A Memetic Algorithm for Multi-level Redundancy Allocation," IEEE Transactions on Reliability, 59(4): 754-765, December 2010.

      7. Z. Wang, K. Tang and X. Yao, "Multi-objective Approaches to Optimal Testing Resource Allocation in Modular Software Systems," IEEE Transactions on Reliability, 59(3): 563-575, September 2010.

      8. F. Peng, K. Tang, G. Chen and X. Yao, "Population-based Algorithm Portfolios for Numerical Optimization," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 14(5): 782-800, October 2010.

      9. T. Chen, K. Tang, G. Chen and X. Yao, "Analysis of Computational Time of Simple Estimation of Distribution Algorithms," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 14(1): 1-22, February 2010.

      10. K. Tang, Y. Mei and X. Yao, "Memetic Algorithm with Extended Neighborhood Search for Capacitated Arc Routing Problems," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 13(5): 1151-1166, October 2009.

      11. K. Tang, G. Pugalenthi, P. N. Suganthan, C. J. Lanczycki and S. Chakrabarti, "Prediction of functionally important sites from protein sequences using sparse kernel least squares classifiers," Biochemical and Biophysical Research Communications, 384(2): 155-159, June 2009.

      12. G. Pugalenthi, K. Tang, P. N. Suganthan and S. Chakrabarti, "Identification of structurally conserved residues of proteins in absence of structural homologs using neural network ensemble," Bioinformatics, 25(2): 204-210, 2009. (doi:10.1093/bioinformatics/btn618)

      13. Y. Mei, K. Tang and X. Yao, "A Global Repair Operator for Capacitated Arc Routing Problem," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Part B, 39(3): 723-734, June 2009.

      14. X. Yu, K. Tang, T. Chen and X. Yao, "Empirical Analysis of Evolutionary Algorithms with Immigrants Schemes for Dynamic Optimization," Memetic Computing, 1(1): 3-24, 2009. (doi: 10.1007/s12293-008-0003-6)

      15. K. Tang, M. Lin, F. L. Minku and X. Yao, "Selective Negative Correlation Learning Approach to Incremental Learning," Neurocomputing, 72(13-15): 2796-2805, August, 2009.

      16. Z. Yang, K. Tang and X. Yao, "Large Scale Evolutionary Optimization Using Cooperative Coevolution," Information Sciences, 178(15): 2985-2999, 2008.

      17. available as a PDF here, source code of DECC-G can be downloaded here

      18. G. Pugalenthi, K. Tang, P. N. Suganthan, G. Archunan and R. Sowdhamini, "A Machine Learning Approach for the Identification of Odorant binding Proteins from Sequence-derived Properties," BMC-Bioinformatics, 8:351, September 2007. (Co-first author with G. Pugalenthi)

      19. E. K. Tang, P. N. Suganthan, X. Yao, "Gene Selection Algorithms for Microarray Data Based on Least Square Support Vector Machine," BMC-Bioinformatics, 7:95, 27 February 2006.

      20. E. K. Tang, P. N. Suganthan, X. Yao, "An Analysis of Diversity Measures," Machine Learning, 65: 247-271, 2006.

      21. E. K. Tang, P. N. Suganthan, X. Yao and A. K. Qin, "Linear Dimensionality Reduction Using Relevance Weighted LDA," Pattern Recognition, 38(4):485-493, April 2005.

      22. K. Tang, R. Wang and T. Chen, "Towards Maximizing The Area Under The ROC Curve For Multi-class Classification Problems," accepted by The Twenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2011), San Francisco, USA, 7-11 August 2011.

      23. T. Chen, P. K. Lehre, K. Tang and X. Yao, "When Is an Estimation of Distribution Algorithm Better than an Evolutionary Algorithm?," in Proceedings of the 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2009), Trondheim, Norway, 2009, IEEE Press, pp. 1470-1477.

      24. Z. Yang, K. Tang and X. Yao, "Self-adaptive Differential Evolution with Neighborhood Search," in Proceedings of the 2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2008), Hongkong, China, 2008, pp. 1110-1116.

      25. Z. Yang, K. Tang and X. Yao, "Multilevel Cooperative Coevolution for Large Scale Optimization," in Proceedings of the 2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2008), Hongkong, China, 2008, pp. 1663-1670.

      26. E. K. Tang, P. N. Suganthan, X. Yao, "Feature Selection for Microarray Data Using Least Squares SVM and Particle Swarm Optimization," in Proceedings of the 2005 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB05), San Diego, USA, November 2005, pp. 9-17

      發(fā)表中文論文:

      1 一種挑戰(zhàn)環(huán)境下中基于點(diǎn)到點(diǎn)的可靠傳輸確認(rèn)機(jī)制 唐珂; 馬柯 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 【期刊】數(shù)據(jù)通信 2010-08-28

      2 雙能γ射線穿透法煤灰分分析系統(tǒng) 唐珂; 孫金華; 文靜宜; 王明謙 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué); 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué); 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 合肥 【期刊】核技術(shù) 1998-10-10

      3 低軌道衛(wèi)星路由算法與傳輸機(jī)制研究 唐珂 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 【碩士】中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010-05-15

      社會(huì)任職:


      國際學(xué)術(shù)會(huì)議任職:

      1. Program Co-chair of the 2010 IEEE Congress of Evolutionary Computation (CEC2010), Barcelona, Spain.

      2. Publicity Co-Chair of the 2009 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation (CIRA 2009), November 15-18, 2009, Jeju Island, Korea.

      3. Co-Chair of the 2008 International Workshop on Nature Inspired Computation and Applications (IWNICA’08), May 25-27, 2008, Hefei, China.

      4. PC member of the 7th European Workshop on Evolutionary Algorithms in Stochastic and Dynamic Environments (EvoSTOC2009), 7-9 April, 2010, Istanbul, Turkey.

      5. PC member of the 2009 International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL’09), September 23-26, Burgos, Spain.

      6. PC member of the 2009 International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR’09), December 4-7, Malacca, Malaysia.

      7. PC member of the 2009 World Congress on Nature and Biological Inspired Computing (NABIC’09), December 9-11, 2009, Coimbatore, India.

      8. PC member of the 8th International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC’09), July 12-15, 2009, Baoding, Hebei, China.

      9. PC member of the 4th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS’09), June 10-12, 2009, Salamanca, Spain.

      10. PC member of the 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’09), May 18-21, 2009, Trondheim, Norway.

      11. PC member of the 2nd European Workshop on Bio-inspired algorithms for continuous parameter optimization (EvoNUM’09), April 15-17, 2009, Eberhard Karls Universität, Tübingen, Germany.

      12. PC member of the 2009 IEEE Workshop on Memetic Algorithms (WOMA’09), March 30-April 2, 2009, Nashville, TN, USA.

      13. PC member of the 15th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP’08), November 25-28, 2008, Auckland, New Zealand.

      14. PC member of the 7th International Conference on Simulated Evolution And Learning (SEAL’08), December 7-10, 2008, Melbourne, Australia.

      15. PC member of the 7th IEEE International Conference on Cybernetic Intelligent Systems, September 9-10, 2008, London, UK.

      16. PC member of the 7th International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC’08), July 12-15, 2008, Kunming, China.

      17. PC member of the 3rd International Workshop on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS’08), September 24-26, Burgos, Spain.

      18. PC member of Workshop cum Summer School on Evolutionary Computing (WSSEC’08), August 18-22, 2008, Northern Ireland.

      19. PC member of the 21st International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA-AIE’08), June 18-20, 2008, Wroclaw, Poland.

      20. PC member of the First European Workshop on Bio-inspired Algorithms for Continuous Parameter Optimisation (EvoNUM’08), March 26-28, 2008, Napoli, Italy.

      21. PC member of IEEE SMC UK&RI 6th Conference on Cybernetic Systems, September 6-7, 2007, Dublin, Republic of Ireland.

      22. PC member of the 6th International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC’07), August 19-22, 2007, Hong Kong, China.

      榮譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì):


      1. 2009年獲中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)校友基金會(huì)優(yōu)秀青年教師獎(jiǎng)。

      資料更新中……

      媒體報(bào)道:


      唐珂:爭做演化計(jì)算先鋒

      他叫唐珂,是位“80后”的年輕教授,從事著同樣年輕的計(jì)算機(jī)研究。

      2007年6月,26歲的唐珂獲得新加坡南洋理工大學(xué)博士學(xué)位。同年進(jìn)入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)系,被評為副教授。自此,他先后獲得國家自然科學(xué)基金、教育部留學(xué)歸國人員科研啟動(dòng)基金以及歐盟第七科技框架計(jì)劃(FP7)國際合作項(xiàng)目的資助,并作為研究骨干參加了國家自然科學(xué)基金委—廣東省聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目和安徽省國際科技合作項(xiàng)目,其主要研究方向?yàn)檠莼?jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)。在研究中,他遵循“基礎(chǔ)理論—算法設(shè)計(jì)—實(shí)際應(yīng)用”的研究路線,力求從基礎(chǔ)理論的層面探索智能算法的工作原理,并以此為手段,設(shè)計(jì)更加適用于計(jì)算資源受限情況下的新型智能算法,以解決現(xiàn)實(shí)生活中具有若干非線性、不可導(dǎo)、多尺度、多區(qū)域等特點(diǎn)的大規(guī)模復(fù)雜問題。

      其實(shí),在智能算法領(lǐng)域已存在許多成功的計(jì)算模型,但唐珂明白,任何一個(gè)智能計(jì)算模型都必有其弱點(diǎn),如何選擇合適的算法并對其進(jìn)行合適的調(diào)整,往往成為將智能算法應(yīng)用于實(shí)際問題甚至進(jìn)一步產(chǎn)業(yè)化所難以逾越的鴻溝。為解決這一問題,他提出了一種新的智能算法設(shè)計(jì)框架,從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面深入分析了這一技術(shù)路線的可信性,發(fā)現(xiàn)在保持問題求解時(shí)間不變的基礎(chǔ)上,該框架通過有機(jī)融合具有不同特性的智能算法,其性能足以超越所有組件算法,即達(dá)到“1+1>2”的效果,為算法組合提供了初步的理論基礎(chǔ)。此外,針對演化算法時(shí)間復(fù)雜度較高的缺陷,唐珂在世界上首次系統(tǒng)性地提出了利用協(xié)同演化思想解決大規(guī)模優(yōu)化問題的思路,顯著提高了演化算法的可擴(kuò)展性。

      目前,唐珂及其所在課題組的工作已獲得了國際同行的廣泛關(guān)注。自2004年至今,他發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文50余篇,其中SCI檢索20篇,他引100余次。此外,他還先后30余次擔(dān)任國際學(xué)術(shù)會(huì)議程序委員會(huì)成員,并出任IEEE計(jì)算智能學(xué)會(huì)會(huì)刊Computational Intelligence Magazine副編輯,以及包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation在內(nèi)的20余個(gè)國際知名學(xué)術(shù)期刊審稿人之職。而在IEEE計(jì)算智能學(xué)會(huì)專門成立的大規(guī)模全局優(yōu)化工作組中,他也被任命為首位主任。

      據(jù)介紹,唐珂與其合作者已取得的科研成果可以應(yīng)用在不確定環(huán)境下的智能數(shù)據(jù)分析、車輛路徑規(guī)劃、渦輪機(jī)葉片仿真設(shè)計(jì),以及智能家庭環(huán)境等諸多方面。其中,在車輛路徑規(guī)劃問題上取得的成果,對物流、交通管理以及城市規(guī)劃等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值,已有數(shù)家海外公司對類似產(chǎn)品表現(xiàn)出濃厚興趣。此外,對于課題組在實(shí)值優(yōu)化技術(shù)以及其在汽車渦輪機(jī)葉片設(shè)計(jì)方面取得的最新成果,日本本田公司也與其達(dá)成長期合作研究的意向。在與國外學(xué)者的合作過程中,他們不僅輸出技術(shù),還從中學(xué)習(xí),取長補(bǔ)短,利用智能計(jì)算模型解決數(shù)據(jù)分析問題,與新加坡及印度的生物學(xué)家合作,提出了一種利用蛋白質(zhì)序列信息辨識嗅覺結(jié)合蛋白的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。相關(guān)論文發(fā)表后迅速獲得同行關(guān)注和引用。2009年3月,知名的科學(xué)趨勢觀察網(wǎng)站也將其作為熱點(diǎn)文章進(jìn)行了報(bào)道。

      2010年,唐珂受邀擔(dān)任了演化計(jì)算領(lǐng)域規(guī)模最大的國際性學(xué)術(shù)會(huì)議之一 ——Congress on Evolutionary Computation的程序委員會(huì)共同主席。初出茅廬,便身手不凡,在演化計(jì)算領(lǐng)域,年輕的唐珂已經(jīng)站住了一個(gè)高度,他的下一站高度又將在何時(shí)出現(xiàn)呢?

      文章來源:《科學(xué)時(shí)報(bào)》2011-3-9

      文章錄入:zgkjcx    責(zé)任編輯:zgkjcx 
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