张学工
机器学习与模式识别的理论、方法与应用: 支持向量机(SVM)与统计学习理论、核函数机器、人工神经网络与自组织映射(SOM)、推广机器(psi-学习)、贝叶斯网络。
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- 姓名:张学工
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学术头衔:
博士生导师, 国家杰出青年科学基金获得者, 教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者
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学科领域:
发酵工程
- 研究兴趣:机器学习与模式识别的理论、方法与应用: 支持向量机(SVM)与统计学习理论、核函数机器、人工神经网络与自组织映射(SOM)、推广机器(psi-学习)、贝叶斯网络。
张学工,博士,模式识别与生物信息学教授。1989年7月于清华大学获工业自动化专业工学学士学位。1994年3月于清华大学获模式识别与智能系统专业工学博士学位。1994–1996 任清华大学自动化系讲师。1996–2002任 清华大学自动化系模式识别理论及应用副教授。1999– 2007 任清华大学自动化系信息处理研究所所长。2001–2002 在哈佛大学公共卫生学院生物统计系做高级访问学者。2006.2-3 在哈佛大学公共卫生学院做访问科学家。2002 至今任清华大学生物信息学教育部重点实验室副主任。2002 至今任清华大学自动化系模式识别与生物信息学教授。2003 至今任清华信息科学与技术国家实验室(筹)生物信息学部主任。2007.3-4在南加州大学分子与计算生物学系做访问学者。
研究方向:
机器学习与模式识别的理论、方法与应用: 支持向量机(SVM)与统计学习理论、核函数机器、人工神经网络与自组织映射(SOM)、推广机器(psi-学习)、贝叶斯网络。
生物信息学、计算功能基因组学与系统生物学。
疾病基因组学:复杂疾病的基因组学与蛋白质组学分析。
基因芯片数据分析:基因表达数据挖掘,样本和基因的监督与非监督分类,基因选择,可视化,基因表达数据中的隐藏模式发现。
基因型与单倍型分析:Haplotype block分析与htSNP选择,重组分析。
微小RNA和可变剪接研究。
中医药现代化中的模式识别:中药材产地与质量的自动鉴别、中药药效和作用机理的科学分析。
蛋白质组学数据分析:质谱蛋白质表达数据的处理和分析。
生物文献挖掘:从文献摘要中挖掘基因关系网络。
生物序列分析:motif发现与识别。
曾获奖励: 2006年国家杰出青年基金; 2004年教育部新世纪优秀人才支持计划; 2002年国家科技进步二等奖; 2001年中国海洋石油总公司科技进步一等奖; 1995年国家教委科技进步二等奖。
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【期刊论文】Characterizing the microenvironment surrounding phosphorylated protein sites
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【期刊论文】Mining the structural knowledge of high-dimensional medical data using Isomap
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【期刊论文】Multi-Locus Penetrance Variance Analysis Method for Association Study in Complex Diseases
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【期刊论文】The effect of U1 snRNA binding free energy on the selection of 5’ splice sites
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-1年11月30日
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【期刊论文】htSNPer1.0: software for haplotype block partition and htSNPs selection
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-1年11月30日
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