经玲

经玲，中国农业大学理学院应用数学系教授、博士生导师，九三学社社员，北京市海淀区政协委员，现任中国运筹学会数学规划分会理事、北京运筹学会常务理事。主要研究方向为机器学习最优化模型、算法设计与理论分析，以及农业大数据挖掘应用，主持国家自然科学基金项目《核矩阵学习的最优化方法及其在生物信息学中的应用》（2011-2013）及学校科研启动基金项目，参与国家自然科学基金重点项目《生物信息学与最优化方法》（2007-2010）等科研课题。

在《Journal of Theoretical Biology》《Pattern Recognition Letters》等期刊发表学术论文100余篇，其中SCI/EI检索70余篇，内容涉及支持向量机理论与应用、数据挖掘等领域。主编《概率论与数理统计学习指导》，主讲本科生线性代数、研究生数值分析等课程，培养硕士及博士研究生30余名。

学术论文（部分）

[1]  L. Sun, L. Jing and X. D. Xia, 2006. A New Proximal Support Vector Machine for Semi-supervised Classification. Lecture Notes in Computer Science, 3971, pp 1076-1082.

[2] L. Jing and L. Zhen, 2006. B-SPLINE CURVE SMOOTHING FITTING BASED ON MINIMIZATION STRUCTRAL RISK. International Conference on Advanced Design and Manufacture.

[3]  L. Jing, 2005. A Robust Proximal Support Vector Machines for Classification. Second International Conference on Neural Networks and Brain, pp 576-580.

[4]  L. Jing and L. Sun, 2005. Fitting B-spline Curves by Least Squares Support Vector Machines. Second International Conference on Neural Networks and Brain, pp 905-909.

[5]  L. Jing and L. Sun, 2005. Semi-Supervised Support Vector Machines for Data Classification with Uncertainty. Eighth International Conference on Electrical Machines and Systems, pp 2278-2281.

[6]  L. Jing and L. Zhen, 2005. Reconstruction of Freeform Surface by Support Vector Regression. Second IFIP Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations.

主持或参与的研究课题（部分）

[1] 国家自然科学基金项目：核矩阵学习的最优化方法及其在生物信息学中的应用，2011-2013，项目负责人。

[2] 国家自然科学基金项目：多示例多标记学习中的最优化方法及其应用，2010-2012，项目参与人。

[3] 国家自然科学基金重点项目：生物信息学与最优化方法，2007-2010，项目参与人。

[4] 学校科研启动基金项目：支持向量机的算法研究及其应用，2004-2005，项目负责人。

[5] 国家自然科学基金项目：数据挖掘中的最优化方法，2004-2006，项目参与人。

学术期刊编委或客座主编（部分）

・ 《概率论与数理统计学习指导》（主编）

荣誉与奖励（部分）

・ 学校《概率论与数理统计》重点课程建设优秀个人（2002年）

・ 理学院青年教师基本功比赛一等奖（2003年）

・ 学校青年教师基本功比赛优秀奖（2003年）

・ 中国农业大学教育教学优秀教师（2004-2005年）