中国矿业大学（徐州）

个人简介

刘兵，男，1981年8月生，副教授，博士，中国科学院电子学所博士后，美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问学者。研究方向：机器学习，模式识别，数据挖掘。主持国家自然科学基金项目《面向高维数据的稀疏低秩非参核学习方法研究》(61403394)、主持《矿山灾害性事故模拟系统的研究与开发-2》横向项目一项、主持校教学改革项目“面向C++语言的《编译技术》实例化教学改革研究”。参与国家863计划(2012AA0622022)《井下作业设备运行过程的模拟与控制技术》、.参与国家863计划(2012AA011004)《海量不确定异构数据的基础管理与分析技术》、参与教育部博士点基金(20100095110003)《复杂系统故障知识语义表示与推理研究》等纵向项目。在国内外的期刊和会议上，以第一作者发表了多篇SCI论文。同时担任Neural Networks、Neurocomputing、Knowledge-based Systems等国际SCI期刊的审稿人。Email：liubing@cumt.edu.cn

获奖、荣誉称号

硕士论文《基于数论变换的无损二值图像压缩模型与算法的研究》被评为中国矿业大学优秀硕士毕业论文。

博士学位 论文《基于聚类与流形正则化的分类方法研究》被评为中国矿业大学优秀博士毕业论文。

参与了《煤矿选、装、运一体化集控技术研究与应用》项目的设计及开发工作，获得了中国煤炭工业协会中国煤炭工业科学技术奖二等奖，排名校内第4。

研究领域

研究领域包括数据挖掘、机器学习和模式识别，尤其针对统计学习，核学习理论与方法及其在图像识别中的应用进行了深入研究。

科研项目

主持国家自然科学基金项目《面向高维数据的稀疏低秩非参核学习方法研究》(61403394)、主持《矿山灾害性事故模拟系统的研究与开发-2》横向项目一项、主持校教学改革项目“面向C++语言的《编译技术》实例化教学改革研究”。

发表论文

[1] 刘兵*, 夏士雄, 周勇, 韩旭东. 基于样本加权的可能性模糊聚类算法. 电子学报, 第40卷, 第2期, 371-375页, 2012. (EI检索号：20121414930453)

[2] Bing Liu, S.X. Xia*, Y. Zhou. Unsupervised non-parametric kernel learning algorithm. Knowledge-Based Systems, 44:1-9, 2013. (SCI检索号：0003183268 00001)

[3] Bing Liu, Shi-xiong Xia*, Fan-rong Meng, Yong Zhou. Extreme spectral regression for efficient regularized subspace learning. Neurocomputing (SCI源刊), Volume 149, Part A, 3 February 2015, Pages 171–179.

[4] Bing Liu, Shixiong Xia*, and Yong Zhou. Multiple kernel spectral regression for dimensionality reduction. Journal of Applied Mathematics, vol.2013, Article ID 427462, 8 pages, doi:10.1155/2013/427462 Online, 2013. (SCI检索号：0003 26521500001)

[5]Bing Liu, Xia S X, Meng F R, et al. Manifold regularized extreme learning machine[J]. Neural Computing & Applications, 2015.

教学活动

先后承担《编译技术》、《高级语言程序设计》、《C语言程序设计》、《面向对象分析与设计》、《信息学科概论》等多门课程的教学工作。