李建更

李建更，1985.7畢業於南開大學數學系，獲理學學士學位； 1992,9-1995,1 在華北電力大學動力系讀碩士學位，控制理論與工程專業 （熱工自動化），研究內容為發電廠鍋爐的燃料控制系統的設計，獲工學碩士學位；1997.9-2000.7在南開大學計算機與系統科學系攻讀博士學位，控制理論與工程專業，研究內容為魯棒調度理論及套用，獲工學博士學位。

基本介紹

• 中文名：李建更
• 國籍：中國
• 畢業院校：華北電力大學、南開大學
• 主要成就：2006年獲得北京市科學技術三等獎1項，排名12
• 學歷：博士研究生

工作經歷

1985,7-1992,9 在華北電力大學基礎科學系任教，講授高等數學和工程數學；1995,1-1997,9 在華北電力大學動力系任教，講授自動控制原理和現代控制理論；從2000,7至今，在北京工業大學自動化系從事教學科研工作，講授研究生課程離散事件系統和本科生課程計算機軟體技術基礎（含數據結構、作業系統、資料庫）。

研究方向

智慧型調度與控制，生物信息學。承擔或參加物流車輛調度、足球機器人協調控制、智慧型控制新方法等研究課題。共發表文章20餘篇，10篇被3大檢索工具檢索。現為中國人工智慧學會理事，中國人工智慧學會智慧型控制和管理專業委員會委員。

社會兼職

曾兼職中國人工智慧學會理事（2002-2005），中國人工智慧學會 智慧型控制和管理專業委員會 委員。

科研項目

主持北京市教委課題、北京市優秀人才課題、北京市科委課題、北工大青年教師基金各1項；參與了3項國家自然科學基金項目的研究，參與橫向項目3項。

1. 基於偏最小二乘的胃癌表達譜分析的新方法研究，北京市教委，負責，2009-2011

2. 城市物流配送車輛調度算法的研究和實現，北京市科委，負責，2003

3. 物流配送車輛最佳化調度算法研究，北京工業大學青年教師基金，負責2003-2004

4. 魯棒調度理論與套用，北京市優秀人才課題，負責，2001-2002

5. 複雜系統意義下生物信息學若干問題的研究，國家自然科學基金重點項目子課題，參加，2003-2006

6. 帶材板形智慧型最佳化控制方法，國家自然科學基金，參加，2003-2005

7. 製造系統中兩類最佳化問題的研究，國家自然科學基金，參加，1998-2000

8. 北京市招生考試管理信息系統開發，北京市教育考試院委託課題，參加，2000

9. 300MW發電機組凝汽器清洗自動控制裝置研製，石家莊上安電廠，參加，1995

10. 300MW直流鍋爐發電機組熱工控制系統設計，河南姚孟電廠，參加，1994

獲獎情況

2006年獲得北京市科學技術三等獎1項，排名12

2002年度本科生“特別優秀畢業設計論文”指導獎，北京工業大學。

2007年度學生評教一等獎，北京工業大學。

2008年度優秀碩士論文指導獎，北京工業大學。

2008奧運工作先進個人獎，北京工業大學。

學術成果

主要研究成果是在最優調度魯棒性的研究方面、自動控制方面，以及腫瘤特徵基因選取與分類方面。共發表論文50餘篇，第1作者15篇，被檢索SCI：4 篇EI：15篇；ISTP：9 篇；

1. 某些調度問題區間攝動魯棒性的研究，自動化學報

2. 一類FLOW SHOP調度問題區間攝動魯棒性，控制理論與套用

3. Identification of candidate colon cancer biomarkers by applying a random forest approach on microarray data,Oncology

Reports, SCI

4. Identification of gene pathway involved in clinical traits using Bayesian network classifiers, Int'l Conf. Bioinformatics and Computational Biology, USA

5. 基於機器學習的胃癌分型標誌基因的提取，中國生物醫學工程學報

6. PLC和PLS套用於胃癌亞型分類研究，生物物理學報

7. Gene Selection Utilizing Support Vector Machine Methods Based on Sensitivity, Dynamics of Continuous, Discrete and

Impulsive systems

8. Gene Selection for Gastric Cancer Classification Using a Hybrid Method，Journal of Computational Information Systems

9. 直流鍋爐燃料控制系統的設計，華北電力大學學報

10. Reinforcement Learning Based on Multi-agent in RoboCup, Lecture Notes in Computer Science, Springer, , SCI, 第2作者

11. Tumor-Specific Gene Expression Patterns with Gene Expression Profiles, Science in China, 第3作者

12. Combination of hsa-miR-375 and hsa-miR-142-5p as a predictor for recurrence risk in gastric cancer patients following

surgical resection, Annals of Oncology, 合作單位第1作者, SCI, 影響因子＞7.