教学科研简况 |
主持/主研纵向/横向项目：
[1] 四川省教育厅重点项目“高性能舆情云监测的模型及算法研究”, 2017-2018, 主持（经费2万元）
[2] 四川省高校重点实验室开放课题“基于GPU集群的过程大数据挖掘方法研究”, 2020-2022, 主持（经费2万元）
[3] 乐山师范学院科技资助项目“基于通用GPU的工作流挖掘算法研究”，2019-2020，主持（经费3万元）
[4] 四川省教育厅一般项目“云环境下面向海量混合型数据的并行知识约减研究”，2014-2015，主持（经费1万元）
[5] 乐山师范学院人才引进项目“基于MapReduce的知识发现研究”，2014-2016，主持（经费10万元）
[6] 横向课题“基于进化智能的过程挖掘系统”，2019-2020，主持（经费10万元）
[7] 横向项目“多级多域安全数据交换集成技术组件内容识别引擎软件开发项目”，2017-2018，主持（经费20万元）
[8] 横向项目“安全数据交换平台组件内容识别引擎软件开发项目”，2021-2022，主持（经费60万元）
[9] 国家重大研发计划项子课题“亿级时序图谱的实时查询处理与优化”，2020-2024，主研（经费80万元）
[10] 深圳市技术研究开发计划项目“基于EFI的可信虚拟机系统”，2009-2011，主研（经费120万元） 论文: [1] 杨骏, 敬思远*，黄冠英. Accurate and fast time series classification based on compressed random shapelet forest. Applied Intelligence, 2022. (Accepted)
[2] 敬思远. Set-based differential evolution algorithm based on guided local exploration for automated process discovery. Complexity, 2020, 4240584:1 - 4240584:19.
[3] 敬思远, 杨骏. High performance attribute reduction on graphics processing unit. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2020, 32(6): 977-996.
[4] 敬思远, 李龚亮, 曾凯, 等. Efficient parallel algorithm for computing rough set approximation on GPU. Soft Computing, 2018, 22(22): 7553-7569.
[5] 敬思远. A hybrid genetic algorithm for feature subset selection in rough set theory. Soft Computing, 2014, 18(7): 1373-1382.
[6] 敬思远, 佘堃, Shahzad Ali. A universal neighbourhood rough sets model for knowledge discovering from incomplete heterogeneous data. Expert Systems, 2013, 30(1):89-96.
[7] 敬思远, Shahzad Ali, 佘堃, 等. State-of-the-art research study for green cloud computing. The Journal of Supercomputing, 2013, 65(1): 445-468. |
