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个人简介
李超群，国际银河线路检查中心副教授，硕士生导师。主要从事数据挖掘与机器学习方向的教学和研究工作。主持并完成国家自然科学基金青年科学基金项目，湖北省自然科学基金面上项目，中国地质大学摇篮计划等项目。迄今，已在IEEE TKDE、IEEE TNNLS、IEEE TSMC-S、SCIS、INS、KAIS、KBS、ESWA、EAAI、IJIS、JETAI、PRL、APIN、FCS、IJPRAI、IJMLC等国际重要学术期刊上发表学术论文40余篇，副主编学术专著1部，授权国家发明专利4项，获批计算机软件著作权2项。
教育经历：
2009年9月-2012年6月，中国地质大学地空学院，博士。
2002年9月-2005年6月，华中科技大学数学系，硕士。
1998年9月-2002年6月，中国地质大学国际银河线路检查中心，本科。
工作经历：
2015年3月-2016年3月，美国中阿肯色大学，访问学者。
2014年12月-至今，中国地质大学国际银河线路检查中心，副教授。
2009年12月-2014年11月，中国地质大学国际银河线路检查中心，讲师。
2005年7月-2009年11月，中国地质大学国际银河线路检查中心，助教。
主讲课程：
研究生课程：数据挖掘原理及应用；多元统计分析。
本科生课程：数据挖掘算法；多元统计分析；高等数学；概率论与数理统计；线性代数；计算方法。
研究方向：
自2005年开始从事数据挖掘与机器学习（Data Mining and Machine Learning）方向的科研工作，主要研究领域包括：距离度量学习（Distance Metric Learning）、分类回归建模（Classification and Regression Modeling）、众包学习（Crowdsourcing Learning）、个性化推荐（Personalized Recommendation）。
科研项目：
基于深度学习的电路板外观缺陷检测方法研究，中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目（No.2020ITA05008，2021.9-2022.8，主持）。
面向地质文本分类的众包标签噪声处理算法研究，智能地学信息处理湖北省重点实验室开放课题（No. KLIGIP-2019A03, 2020.11-2022.10，主持）。
名词性属性距离度量中若干重要问题研究，中国地质大学摇篮计划（No.CUG130414，2013.1-2015.12，主持）。
基于概率的名词性属性距离度量研究，国家青年科学基金项目（No.61203287，2013.1-2015.12，主持）。
基于贝叶斯网络的距离度量研究，湖北省自然科学基金面上项目（No.2012FFB6401，2012.1-2013.12，主持）。
基于K-近邻的统计学习算法及其应用研究，中央高校基本科研业务费专项资金优秀青年基金（No.CUGL090248，2009.11-2012.12，主持）。
发明专利：
蒋良孝；王沙沙；李超群，一种基于文档长度的实例加权方法及文本分类方法，专利号：ZL201510395998.4，授权公告日：2018-10-19。
蒋良孝；张伦干；李超群，一种基于决策树的属性加权方法及文本分类方法，专利号：ZL201510237748.8，授权公告日：2018-5-22。
蒋良孝；王沙沙；李超群；张伦干，一种结构扩展的多项式朴素贝叶斯文本分类方法，专利号：ZL201510366258.8，授权公告日：2018-5-1。
蒋良孝；张伦干；李超群，一种基于信息增益率的属性选择方法，专利号：ZL201510173354.0，授权公告日：2017-11-21。
软件著作：
蒋良孝；李超群，距离度量学习软件，软件登记号：2018SR112546。
蒋良孝；李超群；卢航航，油水层识别软件，软件登记号：2017SR178464。
科研论文：
W. Yang, C. Li*, and L. Jiang. Learning from Crowds with Decision Trees. Knowledge and Information Systems, 2022, Accepted for Publication.
H. Zhang, L. Jiang*, W. Zhang, and C. Li. Multi-view Attribute Weighted Naive Bayes. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, doi: 10.1109/TKDE.2022.3177634.
Z. Chen, L. Jiang*, and C. Li. Label Distribution-based Noise Correction for Multiclass Crowdsourcing. International Journal of Intelligent Systems, 2022, doi: 10.1002/int.22812.
B. Ma, C. Li*, and L. Jiang. A Novel Ground Truth Inference Algorithm Based on Instance Similarity for Crowdsourcing Learning. Applied Intelligence, 2022, doi: 10.1007/s10489-022-03433-3.
L. Jiang*, H. Zhang, F. Tao, and C. Li. Learning from Crowds with Multiple Noisy Label Distribution Propagation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3082496.
H. Zhang, L. Jiang*, and C. Li. Attribute Augmented and Weighted Naive Bayes. Science China Information Sciences, 2021, doi: 10.1007/s11432-020-3277-0.
W. Yang, C. Li*, and L. Jiang. Learning from Crowds with Robust Support Vector Machines. Science China Information Sciences, 2020, DOI: 10.1007/s11432-020-3067-8.
Z. Chen, L. Jiang*, and C. Li*. Label Augmented and Weighted Majority Voting for Crowdsourcing. Information Sciences, 2022, 606: 397-409.
H. Zhang, L. Jiang*, and C. Li*. CS-ResNet: Cost-sensitive residual convolutional neural network for PCB cosmetic defect detection. Expert Systems with Applications, 2021, 185: 115673.
W. Yang, C. Li*. Improving crowd labeling using Stackelberg models. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2021, 12:1825–1838.
L. Chen, L. Jiang*, and C. Li*. Modified DFS-based term weighting scheme for text classification. Expert Systems with Applications, 2021, 168: 114438.
L. Chen, L. Jiang*, and C. Li*. Modified DFS-based term weighting scheme for text classification. Expert Systems with Applications, 2021, 168: 114438.
L. Jiang*, G. Kong, and C. Li. Wrapper Framework for Test-Cost-Sensitive Feature Selection. IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, 2021, 51(3): 1747-1756.
W. Xu, L. Jiang*, and C. Li. Improving Data and Model Quality in Crowdsourcing Using Cross-Entropy-based Noise Correction. Information Sciences, 2021, 546: 803-814.
F. Tao, L. Jiang* and C. Li. Label Similarity-based Weighted Soft Majority Voting and Pairing for Crowdsourcing. Knowledge and Information Systems, 2020, 62(7): 2521-2538.
C. Li*, L. Jiang, and W. Xu. Noise Correction to Improve Data and Model Quality for Crowdsourcing. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2019, 82: 184-191.
L. Jiang* and C. Li. Two Improved Attribute Weighting Schemes for Value Difference Metric. Knowledge and Information Systems, 2019, 60(2): 949-970.
L. Jiang*, L. Zhang, C. Li, and J. Wu. A Correlation-based Feature Weighting Filter for Naive Bayes. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019, 31(2): 201-213.
C. Li, L. Jiang*, H. Li, J. Wu, and P. Zhang. Toward Value Difference Metric with Attribute Weighting. Knowledge and Information Systems, 2017, 50(3): 795-825.
G. Kong, L. Jiang*, and C. Li*. Beyond Accuracy: Learning Selective Bayesian Classifiers with Minimal Test Cost. Pattern Recognition Letters, 2016, 80: 165-171.
C. Li, S. Sheng, L. Jiang*, and H. Li*. Noise Filtering to Improve Data and Model Quality for Crowdsourcing. Knowledge-Based Systems, 2016, 107: 96-103.
L. Zhang, L. Jiang*, C. Li*, and G. Kong. Two Feature Weighting Approaches for Naive Bayes Text Classifiers. Knowledge-Based Systems, 2016, 100: 137-144.
L. Jiang*, C. Li*, S. Wang, and L. Zhang. Deep Feature Weighting for Naive Bayes and Its Application to Text Classification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2016, 52: 26-39.
L. Jiang*, S. Wang, C. Li, and L. Zhang. Structure Extended Multinomial Naive Bayes. Information Sciences, 2016, 329: 346-356.
C. Qiu, L. Jiang*, and C. Li. Not always simple classification: Learning SuperParent for Class Probability Estimation. Expert Systems with Applications, 2015, 42(13): 5433-5440.
S. Wang, L. Jiang*, and C. Li. Adapting Naive Bayes Tree for Text Classification. Knowledge and Information Systems, 2015, 44(1): 77-89.
C. Li*, L. Jiang, and H. Li. Local Value Difference Metric. Pattern Recognition Letters, 2014, 49: 62-68.
C. Li*, L. Jiang, and H. Li. Naive Bayes for Value Difference Metric. Frontiers of Computer Science, 2014, 8(2): 255-264.
L. Jiang*, C. Li, and S. Wang. Cost-Sensitive Bayesian Network Classifiers. Pattern Recognition Letters, 2014, 45: 211-216.
L. Jiang*, C. Li, H. Zhang, and Z. Cai. A Novel Distance Function: Frequency Difference Metric. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2014, 28(2): 1451002.
C. Li and H. Li*. Bayesian Network Classifiers for Probability-Based Metrics. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2013, 25(4): 477-491.
C. Li and H. Li*. Selective Value Difference Metric. Journal of Computers, 2013, 8(9): 2232-2238
C. Li*, L. Jiang, H. Li, and S. Wang. Attribute Weighted Value Difference Metric. In: Proceedings of the 25th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2013, pp. 575-580.
L. Jiang* and C. Li. An Augmented Value Difference Measure. Pattern Recognition Letters, 2013, 34(10): 1169-1174.
C. Li and H. Li*. A Modified Short and Fukunaga Metric Based on the Attribute Independence Assumption. Pattern Recognition Letters, 2012, 33(9): 1213-1218.
C. Li and H. Li*. One Dependence Value Difference Metric. Knowledge-Based Systems, 2011, 24(5): 589-594.
C. Li and H. Li*. Correlation Weighted Heterogeneous Euclidean-Overlap Metric. International Journal of Computers and Applications, 2011, 33(4): 341-346.
C. Li and H. Li*. Learning Random Model Trees for Regression. International Journal of Computers and Applications, 2011, 33(3): 258-265.
C. Li and H. Li*. A Survey of Distance Metrics for Nominal Attributes. Journal of Software, 2010, 5(11): 1262-1269.
L. Jiang*, C. Li, and Z. Cai. Learning Decision Tree for Ranking. Knowledge and Information Systems, 2009, 20(1): 123-135.
L. Jiang*, C. Li, and Z. Cai. Decision Tree with Better Class Probability Estimation. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2009, 23(4): 745-763.
C. Li* and L. Jiang. Using Locally Weighted Learning to Improve SMOreg for Regression. In: Proceedings of the 9th Biennial Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2006, LNAI 4099, pp.375-384.
科研获奖：
2021年度湖北省自然科学奖三等奖（贝叶斯分类：模型、算法与应用，序2）。
专著，教材，教辅：
贝叶斯网络分类器：算法与应用，中国地质大学出版社，2015年，副主编，序2。
工科数学分析练习与提高（一）， 中国地质大学出版社，2018年，主编。
工科数学分析练习与提高（二）， 中国地质大学出版社，2018年，主编。
指导学生：
指导本科生获2021年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖1项（叶诗洋，李雯玥，苏海瑞），省一等奖2项，省三等奖2项。
指导本科生获2020年全国大学生数学建模竞赛国家二等奖2项（王芊芊，张洁飞，苏春银；黄思睿，衷雨欣，潘洁），省二等奖1项，省三等奖1项。
指导本科生获2019年全国大学生数学建模竞赛省一等奖1项，省二等奖2项，省三等奖2项。
指导本科生获2018年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖1项（邓昊，王风栋，翟明键）。
指导本科生获2016年全国大学生数学建模竞赛国家一等奖1项（殷欣，杨晓伟，马莉珍）。
指导本科生获2020年国家级大学生创新训练计划项目1项（梁庭辉等）。
指导本科生获2018年国家级大学生创新训练计划项目1项（史伟等）。
指导本科生获2013年湖北省优秀学士学位论文（朱民峰）。
指导本科生入选2019级李四光计划（王健）。
指导本科生入选2018级李四光计划（梁庭辉）。
研究生培养：
2021级：阳华；杨慧慧（2021年度全国研究生数学建模竞赛国家三等奖）；沈澳奇（2021年度全国研究生数学建模竞赛国家三等奖）。
2020级：贺明贵；李欣阳；李文斌；孙传佳。
2019级： 马 奔；王 银（2020年度全国研究生数学建模竞赛国家三等奖）。
2018级：杨文军（2020年度国家硕士研究生奖学金；2019年度全国研究生数学建模竞赛国家一等奖）。
教师其他联系方式
· [1] 邮箱 : chqli@cug.edu.cn
