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荣莉莉
主要研究方向集中在神经网络、模糊推理、遗传算法、支持向量机等计算智能方法在决策对象知识挖掘及获取中的应用、系统评价与决策知识获取、突发事件的应急管理、复杂网络理论。
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- 姓名：荣莉莉
- 目前身份：
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学术头衔：
博士生导师
- 职称：-
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学科领域：
管理理论
- 研究兴趣：主要研究方向集中在神经网络、模糊推理、遗传算法、支持向量机等计算智能方法在决策对象知识挖掘及获取中的应用、系统评价与决策知识获取、突发事件的应急管理、复杂网络理论。
荣莉莉，大连理工大学管理学院教授，管理科学与工程博士点博士生导师。主要学术及社会兼职：国际知识与系统科学学会（ISKSS）理事，辽宁省自动化学会理事，中国软件行业协会系统工程分会副秘书长，中国地震局地震应急预案管理专家组成员，大连市突发公共事件应急委员会专家组成员，《系统工程理论与实践》、《管理科学学报》、《系统工程学报》等杂志审稿人。
主要研究方向集中在神经网络、模糊推理、遗传算法、支持向量机等计算智能方法在决策对象知识挖掘及获取中的应用、系统评价与决策知识获取、突发事件的应急管理、复杂网络理论。
主持国家自然科学基金项目3项，辽宁省科委博士基金项目1项，承担国家自然科学基金重点基金2项，国家自然科学基金重大国际合作项目1项，863项目1项，日本文部省国际合作项目1项，以及博士点基金、教育部骨干教师资助计划等多项省部级项目。
发表论文96篇，其中，国际期刊14篇，国内核心期刊22篇，被SCI/EI/ISTP各收录9/19/14篇，SCI他引20次，国内期刊他引103次。所承担的一项国家自然科学基金重点基金被评为特优，所承担的一项863项目获辽宁省科技进步二等奖，4篇论文获辽宁省自然科学优秀论文奖，获辽宁省优秀青年骨干教师称号，入选辽宁省“百千万人才工程”百人层次，所指导的一篇博士论文被评为2007年辽宁省优秀博士学位论文。
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2010-11-03
荣莉莉， 荣莉莉②， 王众托
系统工程学报，1998，13（1）：57～65，-0001，（）：
-1年11月30日
提出一种直接从样本数据中获取模糊规则的算法。模糊规则的隶属函数通过计算样本数据的方差与期望而得出，规则的抽取通过一个5层模糊神经网络实现，该算法包括两部分，第1部分确定出最佳规则;第2部分通过学习提高推理精度，通过仿真验证了该算法的有效性。
模糊神经网络， 规则抽取， 隶属函数， 学习
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2010-11-03
【期刊论文】一种通过动态筛选模糊规则来提高多输入系统精度的算法①
荣莉莉， 王众托
，-0001，（）：
-1年11月30日
本文提出了一种提高多输入模糊推理系统精度的算法。首先，建立一个多输入单输出的模糊神经网络（MISO-FNN），从样本数据中提取描述系统关系的模期规则。然后，利用模糊神经网络进行学习，在调整隶属函数的参数同时，对规月进行动态筛选，以使所得到的规则高精度地反映样本数据的特性。通过一个仿真实例验证了该算法的有效性。
模糊推理模相神经同， 模糊规则， 反向传播学习
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2010-11-03
荣莉莉， 王众托
大连理工大学学报，1999，39（1）：114～119，-0001，（）：
-1年11月30日
给出了一种建立GNP值与产业结构的关系模型的算法。利用一个多输入单输出的模糊神经网络(MISO2FNN)，提取关于人均GNP值与工业比例、农业比例及人口密度的关系的模糊规则。利用模糊神经网络进行学习，调整隶属函数的形状及结论部分的参数;同时，还提出了一种在学习过程中动态筛选模糊规则的方法。仿真结果验证了算法的有效性。
神经网络， 模糊规则/， 反向传播学习方法
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2010-11-03
荣莉莉
，-0001，（）：
-1年11月30日
本文提出了一种利用模糊神经网络进行项目投资决策的评价方法。在项目投资决策系统中，所考虑的变量性质大部分属于语言变量。对某项目指标的评价也大多用诸如“好”、“一般”等的语言来描述。本文提出的方法，可以处理这种情况，即考虑决策者的偏好来进行项目的评价。
语言变量,， 模糊神经网络,， 评价,， 学习
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2010-11-03
荣莉莉， 王众托
控制与决策，2001，16（6）：958～961，-0001，（）：
-1年11月30日
提出一种数值信息与语言信息融合的实现方法，融合是通过一个模糊神经网络完成的。该方法可用于对既有语言型变量，又有数值型变量的系统建立模型。实现融合的关键是对语言变量定义隶属函数。给出一种考虑决策者的偏好来描述语言变量的隶属函数的方法，仿真结果验证了算法的有效性。
融合， 语言变量， 模糊神经网络， 隶属函数
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2010-11-03
荣莉莉， 张丽倩， 党延忠
计算机工程与应用，2005，(19）：165～167，-0001，（）：
-1年11月30日
该文提出了运用DEF动态网页技术进行动态网站管理的思想。在建立前台信息发布网站的同时，还要建立一套具有友好用户界面的后台管理维护系统，以支持整个网站的运作，帮助普通用户对前台的网站进行日常管理和信息发布。其优点是占用系统资源少、信息量大、站点维护方便，便于扩充和更新，易于继承和保护历史数据。
站点管理， B/， S模式， DEF技术， 友好用户界面
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2010-11-03
【期刊论文】基于知识的阶层型神经网络结构及参数的一种确定方法
荣莉莉， 王众托
计算机研究与发展，2003，40（2）：169～176，-0001，（）：
-1年11月30日
神经网络具有优秀的学习能力，但神经网络的权值及阈值却无法解释与理解，给进一步的应用带来了困难。国内外学者就这一问题进行了各种探讨，研究怎样从神经网络中抽取规则，但算法较复杂，规则的可理解性较差。从不同的视角出发，提出一种从知识的角度来考察阶层型神经网络的结构及参数的思路1利用从样本数据中获得的知识(模糊规则)，来确定网络的大小，即中间层的结点数目，以及网络的参数，即网络的权重及结点的阈值。该方法的特点是不用精简网络的结构，也不用改变网络以往的BP学习算法。按照这种方法构造出的神经网络，即使不学习，其输出也会大致地跟踪样本，网络的学习时间将会缩短。与此同时，网络的参数，即权重及阈值的意义可以解释，为直接从神经网络中提取知识提供了依据。仿真算例验证了所提出的方法的有效性。
神经网络， 模糊规则， 结构及参数， 知识获取
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2010-11-03
【期刊论文】模糊神经网络和SOM网络在中国高技术园区区位评价中的应用
荣莉莉
研究与发展管理，2003，15（2）：64～69、75，-0001，（）：
-1年11月30日
对中国52个高技术产业园区发展状况的部分数据及因子分析结果，建立两种具有学习能力的评价模型，用以评价中国高技术园区的发展状况。一种是基于模糊神经网络(FNN)的评价模型，可以提取描述高技术园区发展状况的模糊规则，找到发展模式;另一种是基于自组织特征映射(SOM)神经网络的评价模型，可以对高技术园区进行自动聚类，从聚类图上找到发展状况相近的高技术园区。两种模型都具有自我评价功能，产业园区或企业可方便地利用之对自身发展状况进行自我评价。
高技术园区， 模糊规则， 学习评价， 网络理论
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2010-11-03
荣莉莉， 王众托
管理科学学报，2003，6（3）：1～7，-0001，（）：
-1年11月30日
提出一种学习型评价系统的建立方法。评价功能是基于决策者(专家)的知识和模糊神经网络实现的，适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述，是通过挖掘专家知识，建立符合其偏好的隶属函数实现的。该评价系统可以充分利用以往的决策案例，通过学习获取决策者的知识和经验，从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。
知识获取， 语言型变量， 模糊神经网络， 评价， 学习
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荣莉莉， 陈魁
管理科学与系统科学研究新进展，49～53，-0001，（）：
-1年11月30日
信息技术的发展使得存储大量信息变得越来越容易了，同时信息的搜索和准确定位成为日益重要的问题，现有网络搜索引擎网络带宽、实时性差和搜索结果排序不合量等问题。基于此，本文提出标准元搜索引擎的概念，关在此基础上给出示标准搜索模型的建立方法。该模型可以有效地解决上述问题，具有广泛的应用价值。
标准搜索引擎， 信息检索， 自然语言
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