李永豪，西南财经大学计算机与人工智能学院讲师，硕士生导师。于2023年获吉林大学计算机科学与技术学院博士学位。博士毕业后，加入西南财经大学计算机与人工智能学院从事教学科研工作，现主要研究方向为机器学习，数据挖掘，特征选择等。参与多项国家级、省部级课题研究。在TNNLS、TAI、PR、IP&M、KAIS、INS、KBS、计算机学报等国内外重要期刊和会议发表学术论文20余篇。据Google Scholar统计，论文被引用500余次。

liyonghao@swufe.edu.cn

担任Pattern Recognition、Information Processing & Management、Information Sciences、KBS、ESWA、TIT、JCDE、JWCN、自动化学报、DOCS2023等期刊会议审稿人。

[1]. Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao*. Multi-label feature selection with high-sparse personalized and low-redundancy shared common features[J]. Information Processing & Management, 2024. (中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院分区 1 区TOP 期刊, IF: 8.6)

[2]. Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao*. Multi-label feature selection via robust flexible sparse regularization[J]. Pattern Recognition, 2023, 134: 109074. (中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院分区 1 区 TOP 期刊, IF: 8.518)

[3]. Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao*. Robust sparse and low-redundancy multi-label feature selection with dynamic local and global structure preservation[J]. [J]. Pattern Recognition, 2023, 134: 109120. (中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院分区 1 区 TOP 期刊, IF: 8.518)

[4]. Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao*. Label correlations variation for robust multi-label feature selection[J]. Information Sciences, 2022, 609:1075-1097. (中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院分区 1 区 TOP 期刊, IF: 8.233)

[5]. Yonghao Li, Juncheng Hu*, Wanfu Gao. Robust multi-label feature selection with shared label enhancement[J]. Knowledge and Information Systems, 2022:1-30. (中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院 JCR 分区 3 区期刊, IF: 2.531)

[6]. Liang Hu, Yonghao Li, Wanfu Gao*, Ping Zhang, Juncheng Hu. Multi-label feature selection with shared common mode[J]. Pattern Recognition, 2020: 107344. (中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院分区 1 区TOP 期刊, IF: 8.518)(导师一作)

[7]. 李永豪, 胡亮, 高万夫*. 基于稀疏系数矩阵重构的多标记特征选择 [J]. 计算机学报, 2022, 45(09):1827-1841. (中国科技期刊卓越行动计划入选期刊，中国计算机学会推荐 A 类中文期刊)

[8]. 李永豪, 胡亮, 张平, 高万夫*. 基于动态图拉普拉斯的多标签特征选择方法 [J]. 通信学报, 2020, 41(12):47-59. (中国科技期刊卓越行动计划入选期刊，中国计算机学会推荐 B 类中文期刊)

[9]. Wanfu Gao, Yonghao Li, Hu Liang*. Multilabel Feature Selection With Constrained Latent Structure Shared Term[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021.(中国计算机学会推荐 B 类期刊, 中科院分区 1 区 TOP 期刊, IF: 14.255)

[10]. Wanfu Gao, Liang Hu, Yonghao Li, Ping Zhang*. Preserving similarity and staring decisis for feature selection[J]. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2021, 2(6): 584-593

[11]. Juncheng Hu, Yonghao Li, Wanfu Gao*, Ping Zhang. Robust multi-label feature selection with dual-graph regularization[J]. Knowledge-Based Systems, 2020: 106126. (中国计算机学会推荐 C 类期刊, 中科院分区 1 区 TOP 期刊, IF: 8.139) 

[12]. Juncheng Hu, Yonghao Li, Gaochao Xu, Wanfu Gao*. Dynamic subspace dual-graph regularized multi-label feature selection[J]. Neurocomputing, 2022, 467: 184-196.(中国计算机学会推荐 C 类期刊, 中科院分区 2 区期刊, IF: 5.779) 

更多文章Google Scholar.

1. 一种基于稀疏学习耦合互信息的多标签特征选择方法.

2.一种利用因果机制灵活探索稀疏多标签特征选择的方法.

3.基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用.

1. 博新计划   基于信息论的特征选择技术在分子筛材料定向合成上的研究   课题骨干
2. 中国博士后科学基金面上资助项目   计算机多标签学习技术在磷酸铝分子筛材料定向合成中应用与创新研究   课题骨干
3. 吉林省自然基金项目   基于信息论的嵌入式多标签特征选择体系的研究   课题骨干
4. 教育部符号计算与知识工程重点实验室课题   基于信息论的多标签特征选择体系研究   课题骨干

• 吉林省自然科学奖二等奖 (3/4)
• 博士研究生国家奖学金
• 吉林大学“一等”优秀研究生奖学金 (2 次)
• 吉林大学“优秀研究生”荣誉称号 (2 次)
• 吉林银行王湘浩助学金 (2 次)
• 研究生学业奖学金 (3 次)
• 研究生学术业绩奖学金 (2 次)