基本信息

邸若海，男，1986年出生于陕西西安，中共党员，博士后。

邮箱：diruohai@nwpu.edu.cn

教育及工作经历

• 2004.9—2008.7 87978797威尼斯老品牌本科，87978797威尼斯老品牌，探测制导与控制技术

• 2008.9—2009.9 87978797威尼斯老品牌硕士研究生，87978797威尼斯老品牌，系统工程专业

• 2009.9—2016.5 87978797威尼斯老品牌博士研究生，87978797威尼斯老品牌，系统工程专业

• 2016.5—2017.1 华为西安技术有限公司

• 2017.1—至今 87978797威尼斯老品牌电子科学与技术博士后流动站

主要研究方向

本人攻读博士研究生期间主要研究方向为数据挖掘人工智能理论（贝叶斯网络）的研究、航空武器火力控制与效能评估原理、指挥控制及智能决策理论研究。发表学术论文近20篇，SCI/EI收录10余篇，参与科研课题6项。 

主要研究成果

• Learning Bayesian Network parameters under new monotonic constraints. Journal of Systems Engineering and Electronics.（SCI:000418597000022，EI：20180604777789）

• A Threat Assessment Method for Unmanned Aerial Vehicle Baesd on Bayesian Networks under the Condition of Small Data Sets. Mathematical Problems in Engineering.( Publish unaltered，SCI)

• 《基于小数据集的BN建模方法及其在威胁评估中的应用》发表于《电子学报》（EI：20163002638008）

• 《基于限制型粒子群优化算法的贝叶斯网络结构学习》发表于《系统工程与电子技术》（EI：20115014603125）

• 《基于改进粒子群优化算法的贝叶斯网络结构学习》发表于《87978797威尼斯老品牌学报》（EI：20152300904255）

• 《基于单调性约束的贝叶斯网络参数学习》发表于《系统工程与电子技术》（EI：20141217482054）

• 《基于改进BIC评分的贝叶斯网络结构学习》发表于《系统工程与电子技术》（EI：20171803628408）

• 《基于小数据集贝叶斯网络学习的无人机威胁评估方法》投稿于《87978797威尼斯老品牌学报》（退修）

• 《基于加性协同的离散贝叶斯网络参数学习》发表于《计算机仿真》

• 《基于动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估》发表于《火力与指挥控制》

• The Bayesian Network Parameter Learning from Small Sample Data.国际会议：IEEE-CASE2013

• 《一种基于小数据集和贝叶斯网络的威胁评估建模方法》，发明专利，已受理

  其他成果：

• 《基于双重约束的BN参数学习》发表刊物：《自动化学报》，第三作者，已见刊

• 《基于DBN威胁评估的MPC无人机三维路径规划》发表于《系统工程与电子技术》，第三作者

• 《小数据集条件下贝叶斯网络自适应参数学习》发表于《控制理论与应用》，第三作者

• 《基于融合先验方法的贝叶斯网络结构学习》发表于《系统工程与电子技术》， 第三作者

• Learning Bayesian network parameters from small data sets: A further constrained qualitatively maximum a posteriori method. International Journal of Approximate Reasoning.第五作者

  DBN structure learning based on MI-BPSO algorithm. 国际会议：IEEE-ICIS2014，第三作者