生物信息序列大数据分析校级创新型科研团队

一、团队简介

生物信息序列大数据分析团队组建于2020年，现有核心成员10人，教授2人，副教授5人。本团队主要致力于大数据处理技术、推荐系统、社会计算、深度学习、粗糙集理论与应用。目前主要研究包括以下三个方面：（1）生物序列大数据的组装和结构变异检测算法研究，以及医学图像大数据的挖掘分析研究，为生命科学研究和疾病诊断提供帮助；（2）数据预处理与决策算法协同优化问题研究，同时将并行计算、粗糙集特征选择、特征对象优化应用于大数据的清洗及整理、计算等方面；（3）推荐系统是一种信息检索方式，通过对大数据的用户偏好行为进行分析和建模，学习出目标用户的偏好模式，从而给出精准的个性化物品推荐。（4）自动推理和形式化验证等研究，包括研发命题逻辑求解器。本团队已主持承担国家自然科学基金3项、省部级项目6项，参与15余项省部级项目；发表学术论文70余篇，被SCI收录40余篇；授权发明专利10多项。

团队负责人：罗军伟，博士，副教授，博士生导师，省高校青年骨干教师。主要从事机器学习、数据挖掘、生物信息学等方面的研究工作。

二、主要研究方向

n 生物序列和医学图像大数据挖掘与分析

n 推荐算法和社区发现算法研究

n 粗糙集理论与数据挖掘分类算法的融合研究

n 算法可信性、可靠性研究

三、主要成果

n 开发设计了基于第二代和第三代测序技术的序列组装和结构变异检测相关算法，解决了传统算法内存消耗大，运行时间长等难题，并使组装和检测结果更加准确

n 开发了不完备多值信息系统的粗糙集粒化及并行求解算法，有效地改善了计算效率，拓展了理论应用场景

n 设计完成了基于深度学习的高效准确推荐算法，以及社区发现算法

n 开发了多个版本的C程序可信性自动验证工具，已为多个军工企业，提供验证服务

联系电话：15939119601；电子邮箱：luojunwei@hpu.edu.cn