温州大学-智能信息系统研究所

个人信息

姓名：陈慧灵

性别：男

民族：汉

单位：温州大学计算机与人工智能学院

最后学历：博士研究生

职务/职称：校聘教授，硕导

地址：浙江省温州市茶山高教园区梅泉大街586号5号楼B421办公室

邮箱：chenhuiling.jlu@gmail.com、chenhuiling_jsj@wzu.edu.cn

电话：0577-86689125

工作及教育经历

2015年--至今，温州大学，校聘教授

2017年12月--至今，温州大学 副教授

2012年07月--2017年11月，温州大学，讲师

2008年09月--2012年06月，吉林大学，博士

目前担任Information Science、Knowledge-based Systems、Artificial Intelligence in Medicine、Neurocomputing、Future Generation Computer Systems等国际杂志的审稿人。

专业研究

研究的专业领域：

人工智能、知识工程

研究的主要方向：

数据挖掘、机器学习方法及应用

研究成果

项目基金：

1.面向医学诊断的智能决策新方法研究，国家青年自然科学基金项目（61303113，2014.01-2016.12，主持）

2.基于大规模医学数据的智能疾病诊断方法研究，浙江省自然基金面上项目，（Y17F020061，2017.01-2019.12，主持）

3.大数据驱动的肺部感染性疾病预测预警关键技术研究，温州市重大科技专项（ZG2017019，2017.01-2019.12，主持）

4.面向医学诊断决策问题的机器学习方法研究，教育部重点实验室开放课题（93K172013K01，2013.01-2014.12，主持）

5.面向企业危机预警的智能决策关键技术研究，温州市科技计划项目（G20140048，2015.06-2017.05，主持）

6.基于机器学习的企业危机预警模型研究，温州大学实验室开放项目（13SK29A，2013.04-2014.04，主持）

7.基于声音信号的帕金森病早期诊断新方法研究，温州大学实验室开放项目（15SK26A，2015.04-2016.04，主持）

8.微课驱动的“学”“练”一体化课程探索和改革--以《程序设计基础》为例，温州大学教学改革项目（15jg57，2015.11-2017.11，主持）

9.基因调控网络的鲁棒结构干预研究，国家面上自然科学基金项目（61572367，2016.01-2019.12，参加/第三）

10.贝类重金属污染的多模态融合光谱开集检测及不确定度研究，国家自然科学基金面上项目（31571920，2016.01-2019.12，参加/第三）

11.面向个性化推荐服务的社交网络数据深挖掘关键技术研究，国家青年自然科学基金项目（61402336，2015.01-2017.12，参加/第二）

12.基于动态特征的真伪笑容表达与识别研究，国家青年自然科学基金项目（31500875，2016.01-2018.12，参加/第二）

13.基于数据驱动的公交网络性能监测及影响因素分析，浙江省自然基金项目（LQ13G010007，2013.01-2015.12，参加/第二）

14.多源多模态医学数据挖掘及其在阿尔茨海默病诊断中的应用，浙江省自然基金项目（LY14F020035，2014.01-2016.12，参加/第二）

15.大数据驱动的短期公交客流量预测算法研究，浙江省自然基金项目（LQ16G010006，2015.01-2017.12，参加/第三）

专利著作：

1.一种基于改进灰狼优化算法的数据分类预测方法及系统，授权号：201711048597.7，陈慧灵、罗杰等

2.一种基于灰狼优化算法的数据分析方法及装置，受理号：201711203871.3，陈慧灵、罗杰等

3.分类预测模型的优化方法、装置及终端设备，受理号：201711249399.7，陈慧灵、王科杰等

4.一种基于核极限学习机的风险预测的方法和装置，公示，中国，201610326839.3（排名：1/9）

5.一种基于混沌灰狼优化的支持向量机方法，公示，中国，201610669347.4（排名：1/8）

6.模型参数优化的方法及装置，公示，中国，201611131726.4（排名：1/8）

软件著作：

1.陈慧灵、沈立明、张璐、王名镜，基于支持向量机的帕金森病诊断系统V1.0. 软件著作权登记号：2016SR284899，温州大学，2016年7月31日

2.沈立明、张璐、王科杰、柳建飞、陈慧灵，基于机器学习的乳腺癌诊断决策支持系统V1.0. 软件著作权登记号：2016SR382027，温州大学，2016年10月27日

3.王科杰、陈慧灵、朱俊杰、沈立明，基于机器学习的甲状腺疾病智能诊断系统V1.0. 软件著作权登记号：2017SR108395，温州大学，2017.4.10

4.柳建飞，陈慧灵，陶珂珂，王科杰，基于优化支持向量机的胸腔积液智能化诊断系统V1.0. 软件著作权登记号：2017SR294349，温州大学，2017.6.21

5.陈慧灵，朱彬磊，蔡振闹，基于机器学习的信用风险评估系统V1.0. 软件著作权登记号：2017SR619787，温州大学，2017

6.朱彬磊，陈慧灵，王科杰，朱俊杰，基于退火果蝇支持向量机的企业破产预测系统V1.0. 软件著作权登记号：2017SR622596，温州大学，2017

7.陈慧灵，罗杰，蔡振闹，李成业，基于血液样本的结核性胸膜炎智能辅助诊断系统V1.0. 软件著作权登记号：2017SR619715，温州大学，2017

8.陈慧灵，张谦，蔡振闹，李成业，基于PHP的医学数据预处理系统V1.0. 软件著作权登记号：2017SR619813，温州大学，2017

近年发表论文

1.Zhang Q, Huiling Chen（陈慧灵）*, Heidari A A, Zhao X, Xu Y, Wang P, Li Y, Li C. Chaos-Induced and Mutation-Driven Schemes Boosting Salp Chains-Inspired Optimizers [J]. IEEE ACCESS, 2019, 7:31243-31261.

2.Xu Y, Huiling Chen（陈慧灵）*, Heidari A A, Luo J, Zhang Q, Zhao X, Li C. An efficient chaotic mutative moth-flame-inspired optimizer for global optimization tasks [J]. Expert Systems with Applications, 2019, 129:135-155.

3.Luo J, Huiling Chen（陈慧灵）*, Heidari A A, Xu Y, Zhang Q, Li C. Multi-strategy Boosted Mutative Whale-inspired Optimization Approaches [J]. Applied Mathematical Modelling, 2019, https://doi.org/10.1016/j.apm.2019.03.046

4.Heidari A A, Mirjalili S, Faris H, Aljarah I, Mafarja M, Huiling Chen（陈慧灵）*. Harris hawks optimization: Algorithm and applications [J]. Future Generation Computer Systems, 2019, 97(849-872).

5.Huiling Chen（陈慧灵）, Xu Y, Wang M, Zhao X. A balanced whale optimization algorithm for constrained engineering design problems [J]. Applied Mathematical Modelling, 2019, 71(45-59).

6.Luo J, Chen H（陈慧灵）*, Zhang Q, Xu Y, Huang H, Zhao X: An improved grasshopper optimization algorithm with application to financial stress prediction. Applied Mathematical Modelling 2018, 64:654-668.

7.Wang M, Chen H（陈慧灵）*, Yang B, Zhao X, Hu L, Cai Z, Huang H, Tong C: Toward an optimal kernel extreme learning machine using a chaotic moth-flame optimization strategy with applications in medical diagnoses. Neurocomputing2017, 267:69-84.

8. Wang M, Chen H（陈慧灵）*, Li H, Cai Z, Zhao X, Tong C, Li J, Xu X: Grey wolf optimization evolving kernel extreme learning machine: Application to bankruptcy prediction. Engineering Applications of Artificial Intelligence 2017, 63:54-68.

9.Chen H-L（陈慧灵）, Wang G, Ma C, Cai Z-N, Liu W-B, Wang S-J: An efficient hybrid kernel extreme learning machine approach for early diagnosis of Parkinson’s disease. Neurocomputing 2016, 184:131-144.

10.Shen L, Chen H（陈慧灵）*, Yu Z, Kang W, Zhang B, Li H, Yang B, Liu D: Evolving support vector machines using fruit fly optimization for medical data classification. Knowledge-Based Systems 2016, 96:61-75.

11.Chen H-L （陈慧灵）, Yang B, Wang S-J, Wang G, zhong Li H, bin Liu W: Towards an optimal support vector machine classifier using a parallel particle swarm optimization strategy. Applied Mathematics and Computation 2014, 239:180-197.

12.Chen H-L（陈慧灵）, Yang B, Wang G, Liu J, Xu X, Wang S-J, Liu D-Y: A novel bankruptcy prediction model based on an adaptive fuzzy k-nearest neighbor method. Knowledge-Based Systems 2011, 24(8):1348-1359.

13.Chen H-L（陈慧灵）, Yang B, Liu J, Liu D-Y: A support vector machine classifier with rough set-based feature selection for breast cancer diagnosis. Expert Systems with Applications 2011, 38(7):9014-9022.

14.Chen H-L（陈慧灵）, Liu D-Y, Yang B, Liu J, Wang G: A new hybrid method based on local fisher discriminant analysis and support vector machines for hepatitis disease diagnosis. Expert Systems with Applications 2011.

15.Chen H-L（陈慧灵）, Yu X-G, Xu X, Sun X, Wang G, Wang S-J: An efficient diagnosis system for detection of Parkinson's disease using fuzzy k-nearest neighbor approach. Expert Systems with Applications 2013, 40(1):263-271.

16.Chen H（陈慧灵）, Hu L, Li H, Hong G, Zhang T, Ma J, Lu Z: An Effective Machine Learning Approach for Prognosis of Paraquat Poisoning Patients Using Blood Routine Indexes. Basic & clinical pharmacology & toxicology 2017, 120(1):86-96.

17.Chen H（陈慧灵）, Yang B, Liu D, Liu W, Liu Y, Zhang X, Hu L: Using blood indexes to predict overweight statuses: an extreme learning machine-based approach. PloS one 2015, 10(11):e0143003.

18.Chen H-L（陈慧灵）, Yang B, Wang G, Wang S-J, Liu J, Liu D-Y: Support Vector Machine Based Diagnostic System for Breast Cancer Using Swarm Intelligence. Journal of Medical Systems 2012, 36(4):2505-2519.

19.Chen HL（陈慧灵）, Yang B, Wang G, Liu J, Chen YD, Liu DY: A Three-Stage Expert System Based on Support Vector Machines for Thyroid Disease Diagnosis. Journal of Medical Systems 2012, 36(3):1953-1963.

20.Zhao X, Liu X, Chen H（陈慧灵）*: Network modelling and variational Bayesian inference for structure analysis of signed networks. Applied Mathematical Modelling 2018, 61:237-254.

21.Li C, Hou L, Sharma B, Li H, Chen C, Li Y, Zhao X, Huang H, Cai Z, Chen H（陈慧灵）*: Developing a new intelligent system for the diagnosis of tuberculous pleural effusion. Computer Methods & Programs in Biomedicine 2018:211-225.

22.Xia J, Chen H（陈慧灵）*, Li Q, Zhou M, Chen L, Cai Z, Fang Y, Zhou H: Ultrasound-based differentiation of malignant and benign thyroid Nodules: An extreme learning machine approach. Computer Methods and Programs in Biomedicine 2017, 147:37-49.

23.Xu X, Chen H-L（陈慧灵）*: Adaptive computational chemotaxis based on field in bacterial foraging optimization. Soft Computing 2014, 18(4):797-807.

24.Zuo W-L, Wang Z-Y, Liu T, Chen H-L（陈慧灵）*: Effective detection of Parkinson's disease using an adaptive fuzzy k-nearest neighbor approach. Biomedical Signal Processing and Control 2013, 8(4):364-373.

25.Li Q, Chen H（陈慧灵）*, Huang H, Zhao X, Cai Z, Tong C, Liu W, Tian X: An Enhanced Grey Wolf Optimization Based Feature Selection Wrapped Kernel Extreme Learning Machine for Medical Diagnosis.Computational and Mathematical Methods in Medicine 2017, 2017:15.

26.Zhu J, Zhu F, Huang S, Chen H（陈慧灵）*, Zhao X, Zhang S: A New Evolutionary Machine Learning Approach to Identify the Pyrene Induced Rat Hepatotoxicity and Renal Dysfunction. IEEE Access 2019: DOI:10.1109/ACCESS.2018.2889151.

27.Zhu J, Zhao X, Li H, Chen H（陈慧灵）*, Wu G: An Effective Machine Learning Approach for Identifying the Glyphosate Poisoning Status in Rats Using Blood Routine Test. IEEE Access 2018, 6:15653-15662.

28.Zhao X, Zhang X, Cai Z, Tian X, Wang X, Huang Y, Chen H（陈慧灵）*, Hu L: Chaos enhanced Grey Wolf Optimization wrapped ELM for diagnosis of paraquat-poisoned patients. Computational Biology and Chemistry 2019, 78:481-490.

29.Xu J, Zhang X, Chen H（陈慧灵）*, Li J, Zhang J, Shao L, Wang G: Automatic Analysis of Microaneurysms Turnover to Diagnose the Progression of Diabetic Retinopathy. IEEE Access 2018, 6:9632-9642.

30.Wang X, Wang Z, Weng J, Wen C, Chen H（陈慧灵）*, Wang X: A New Effective Machine Learning Framework for Sepsis Diagnosis. IEEE Access 2018, 6:48300-48310.

31.Cai Z, Gu J, Wen C, Zhao D, Huang C, Huang H, Tong C, Li J, Chen H（陈慧灵）*: An Intelligent Parkinsons' Disease Diagnostic System Based on a Chaotic Bacterial Foraging Optimization Enhanced Fuzzy KNN Approach. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2018, 2018:24.

32.Hu L, Lin F, Li H, Tong C, Pan Z, Li J, Chen H（陈慧灵）*: An intelligent prognostic system for analyzing patients with paraquat poisoning using arterial blood gas indexes. Journal of Pharmacological and Toxicological Methods 2017, 84:78-85.

33.Hu L, Li H, Cai Z, Lin F, Hong G, Chen H（陈慧灵）*, Lu Z: A new machine-learning method to prognosticate paraquat poisoned patients by combining coagulation, liver, and kidney indices. Plos One 2017, 12(10):e0186427.

34.Cai Z, Gu J, Chen HL（陈慧灵）*: A New Hybrid Intelligent Framework for Predicting Parkinson's Disease. IEEE Access 2017, 5:17188-17200.

35.Lufeng Hu GH, Jianshe Ma, Xianqin Wang, Huiling Chen（陈慧灵）*: An Efficient Machine Learning Approach for Diagnosis of Paraquat-Poisoned Patients. Computers in Biology and Medicine 2015, 59:116-124.

36.Liu T, Hu L, Ma C, Wang Z-Y, Chen H-L（陈慧灵）*: A fast approach for detection of erythemato-squamous diseases based on extreme learning machine with maximum relevance minimum redundancy feature selection. International Journal of Systems Science 2015, 46(5):919-931.