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罗 健
时间:2014年12月08日 信息来源:本站原创 点击:

罗 健
教师简介
        江西抚州人,2007年于武汉大学数学与统计学院获理学学士学位,并保送本校攻读硕士学位 。2009年获得武汉大学应用数学专业的理学硕士学位。2009年8月到2010年7月在美国佛罗里达州立大学(Florida State University)高性能材料研究所从事研究助理工作。2010年8月起师从美国工业工程院院士方述诚教授在美国北卡罗莱纳州立大学 (North Carolina State University)攻读博士学位,于2014年12月获得该校工业与系统工程系的博士学位。2015年来校任教,获得2017-2021年 International Institute of Forecasters (IIF)  Approved Program of Student Award。
 
教师概况
☆ 出生年月:1988年12月
☆ 职 称:副教授
☆ 学 位:博士
☆ 研究方向:机器学习及其应用、
金融预测与风险管控、能源预测、大数据分析与模式识别。
☆ 电子邮箱:luojian546@dufe.edu.cn, luojian546@hotmail.com
 
发表论著
以第一作者或者通讯作者发表(含接收)如下英文学术论文:(其中被SCI收录12篇,EI收录1篇)

[1] Robust regression models for load forecasting. Accepted by IEEE Transactions on Smart Grids, 2018. (中科院SCI一区, Impact Factor: 7.364)
[2] A new approach for reject inference in credit scoring using kernel-free fuzzy quadratic surface support vector machines. Applied Soft Computing, 2018, 73, 96-105. (中科院SCI二区, Impact Factor: 3.907)
[3] Benchmarking robustness of load forecasting models under data integrity attacks. International Journal of Forecasting, 2018, 34, 89-104. (中科院SCI,SSCI二区, Impact Factor: 2.642)
[4] A new fuzzy set and non-kernel SVM approach for mislabeled binary classification with applications. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2017, 25, 1536-1545. (中科院SCI一区, Impact Factor: 8.415)
[5] Real-time anomaly detection for very short-term load forecasting. Journal of Modern Power System and Clean Energy, 2018, 6, 235-243. (SCI)
[6] An intuitionistic fuzzy set based S3VM model for binary classification with mislabeled information. Accepted by Fuzzy Optimization and Decision Making, 2017. (中科院SCI二区)

[7] Clustering via fuzzy one-class quadratic surface support vector machine. Soft Computing, 2017, 21, 5859-5865. (SCI)
[8]
A new branch-and-bound approach to semi-supervised support vector machines. Soft Computing, 2017, 21, 245–254. (SCI)
[9] A kernel-free quadratic surface support vector machine for semi-supervised learning. Journal of the Operational Research Society, 2016, 67, 1001-1011. (SCI)
[10] Fuzzy quadratic surface support vector machine based on Fisher discriminant analysis. Journal of Industrial and Management Optimization, 2016, 12, 357-373. (SCI)
[11] Soft quadratic surface support vector machine for binary classification. Asia-Pacific Journal of Operational Research, 2016, DOI:10.1142/S0217595916500469, 33. (SCI)
[12] A new conic approach to semi-supervised support vector machines. Mathematical Problems in Engineering, 2016, DOI:10.1155/2629. (SCI)
[13] L1 major component detection and analysis (L1MCDA) in three and higher dimensions. Algorithms, 2014, 7, 429-443.
[14] Comparison of an L1-regression-based and a RANSAC-based planar segmentation procedure for urban terrain data with many outliers. Proc. SPIE 8892, Image and Signal Processing for Remote Sensing XIX, 2013, 889209. (EI)

 
科研项目
主持在研:
☆ 2018-2020,中国国家自然科学基金青年项目,课题名称:数据攻击下基于L1范数与无核支持向量的电力负荷鲁棒预测方法研究
参与完成:
☆ 2012-2014,美国军队研究办公室(Army Research Office)与国家自然科学基金(National Science Foundation)项目,课题名称:L1主要成分检测分析及其应用。
☆ 2009-2010,美国佛罗里达州立大学高性能材料研究所(High Performance Material Institute)项目,课题名称:buckypaper图像的小波分析以及用来检测故障的传感器布置。