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导航 个人简介 学习经历 工作经历 研究方向 主要论文 主要著作 承担课题,个人信息 姓名： 赖兆荣 部门： 网络空间安全学院 性别： 男 职称： 副教授 电子邮箱： "laizhr"+"at"+"jnu.edu.cn" 联系方式 学习经历 赖兆荣，广州荔湾人，现任职于暨南大学信息科学技术学院数学系，博士生导师，研究方向为非线性规划，非凸优化，高等测度论，机器学习的数学理论等。教育背景：2000.9 — 2006.6：广东广雅中学（公办）2006.9 — 2010.6：中山大学  数学学院  数学与应用数学  理学学士2008.9 — 2009.1：国家公派至韩国东国大学数学系交流学习2010.9 — 2012.6：中山大学  数学学院  信息与计算科学  理学硕士2012.9 — 2015.6：中山大学  数学学院  概率论与数理统计  理学博士 工作经历 工作经历：2015.7 — 2016.6：中国工商银行广东省分行  公司金融业务部、投资银行部  行业经理2016.6 — 至今：  暨南大学   研究方向 通用机器学习数学理论：包括通用逼近理论、分布外泛化、非凸优化、优化器开发、稀疏学习等。学术型硕士（只招收硕博连读）、学术型博士招生专业：数学欢迎对通用机器学习数学理论有兴趣，有扎实的数学规划、泛函分析、近世代数、高等测度论、随机分析与随机过程、数值分析、Pytorch（或Tensorflow）与Matlab编程基础，希望硕博连读的硕士生或博士生报读。【注意】必须要有扎实的Pytorch或Tensorflow开发能力，包括基础模块开发、张量运算开发、优化器开发等基础级开发能力，会考察相关能力水平。因本研究方向难度极高，发表论文难度极高，且我对毕业论文要求严格，未达相应学位毕业论文水平的不予通过。请学生慎重考虑并与我确认后再选为导师。【招募】也欢迎具有扎实的Pytorch或Tensorflow开发能力且具有良好高等数学、高等代数基础的计算机类本科生入组研究。需要具备包括基础模块开发、张量运算开发、优化器开发等基础级开发能力，会事先考察相关能力水平。这里有充足的研究资源及前期工作论文储备帮你冲击ICML，NeuRIPS，ICLR，IJCAI，AAAI，JMLR，AIJ等机器学习与人工智能国际顶会顶刊。 主要论文 第一作者论文：Z. R. Lai, C. Li, X. Wu, Q. Guan, L. Fang, “Multi-trend Conditional Value at Risk for Portfolio Optimization”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 2, pp. 1545-1558, Feb. 2024.（影响因子10.451，中科院SCI一区国际顶级期刊，中国计算机学会B类期刊）Z. R. Lai，H. Yang， “A Survey on Gaps between Mean-variance Approach and Exponential Growth Rate Approach for Portfolio Optimization”，ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 55, no. 2, pp. 1–36, Mar. 2023, Article No. 25.（计算机综述类顶级期刊，中科院SCI一区TOP期刊，影响因子10.282）Z. R. Lai，L. Tan, X. Wu，L. Fang， “Loss Control with Rank-one Covariance Estimate for Short-term Portfolio Optimization”，Journal of Machine Learning Research (JMLR), vol. 21, no. 97, pp. 1-37, Jun. 2020.（人工智能与机器学习领域的四大国际顶级期刊之一，机器学习领域的顶级期刊，中国计算机学会A类期刊。影响因子4.091。）Z. R. Lai，P. Y. Yang, L. Fang，X. Wu， “Short-term Sparse Portfolio Optimization Based on Alternating Direction Method of Multipliers”，Journal of Machine Learning Research (JMLR), vol. 19, no. 63, pp. 1-28, Oct. 2018.（人工智能与机器学习领域的四大国际顶级期刊之一，机器学习领域的顶级期刊，中国计算机学会A类期刊。影响因子4.091。）Z. R. Lai, D. Q. Dai, C.X. Ren, K. K. Huang, “Radial basis functions with adaptive input and composite trend representation for portfolio selection”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 12, pp. 6214–6226, Dec. 2018.（影响因子11.683，中科院SCI一区国际顶级期刊，中国计算机学会B类期刊）Z. R. Lai, D. Q. Dai, C.X. Ren, K. K. Huang, “A peak price tracking based learning system for portfolio selection”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 7, pp. 2823–2832, Jul. 2018.（影响因子11.683，中科院SCI一区国际顶级期刊，中国计算机学会B类期刊）Z. R. Lai，P. Y. Yang，L. Fang， X. Wu， “Reweighted Price Relative Tracking System for Automatic Portfolio Optimization”，IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, vol. 50, no. 11, pp. 4349–4361, Nov. 2020. （影响因子13.451，中科院SCI一区期刊和TOP期刊）Z. R. Lai，P. Y. Yang，X. Wu，L. Fang， “A Kernel-based Trend Pattern Tracking System for Portfolio Optimization”，Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 32, no. 6, pp. 1708–1734, 2018.（影响因子2.481，中科院SCI二区国际核心期刊，中国计算机学会B类期刊，数据挖掘权威期刊）Z. R. Lai, D. Q. Dai, C. X. Ren, and K. K. Huang. “Discriminative and compact coding for robust face recognition,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45, no. 9, pp. 1900–1912, Sept. 2015. (影响因子10.387, 中科院SCI一区国际顶级期刊)Z. R. Lai, D. Q. Dai, C. X. Ren, and K. K. Huang. “Multiscale logarithm difference edgemaps for face recognition against varying lighting conditions”, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 6, pp. 1735–1747, June 2015. (影响因子6.790, 中科院SCI二区国际核心期刊和TOP期刊，中国计算机学会A类期刊)Z. R. Lai, D. Q. Dai, C. X. Ren, and K. K. Huang. “Multilayer surface albedo for face recognition with reference images in bad lighting conditions,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 23, no. 11, pp. 4709–4723, Nov. 2014. (影响因子6.790，中科院SCI二区国际核心期刊和TOP期刊，中国计算机学会A类期刊)通讯作者论文：X.-b. Ye, Q. Guan,W. Luo,L. Fang,Z. R. Lai*,J. Wang“Molecular substructure graph attention network for molecular property identification in drug discovery”，Pattern Recognition, vol. 128, Article 108659, pp. 1-13, 2022.（影响因子7.740，中科院SCI一区国际顶级期刊，中国计算机学会B类期刊）P. Y. Yang，Z. R. Lai*，X. Wu，L. Fang， “Trend representation based log-density regularization system for portfolio optimization”，Pattern Recognition, vol. 76, pp. 14-24, 2018.（影响因子5.898，中科院SCI二区国际核心期刊，中国计算机学会B类期刊）如果需要论文的程序代码及数据集，请登录链接https://github.com/laizhr，或http://www.scholat.com/mclchris，或直接发邮件联系本人：laizhr+at+jnu.edu.cn谢谢！ 承担课题 主要科研项目：1. 国家自然科学基金面上项目（项目负责人）：基于凯利准则及指数增长率的资产配置机器学习方法研究，批准号62176103，执行时间为2022年1月到2025年12月。2. 国家自然科学基金青年科学基金项目（项目负责人）：基于复合趋势表示和稀疏限制的资产配置算法研究，批准号61703182，执行时间为2018年1月到2020年12月，已结题。3. 广州市科技计划项目（项目负责人）：用于高频资产交易风险控制的机器学习方法研究，执行时间为2021年4月到2023年3月。主要奖励：1. 2020年度广东省科技进步二等奖（5/10）：大数据场景下的安全防护与智能分析关键技术研发及应用。 发明专利 主要发明专利（第一发明人）：1.一种基于交替方向乘子准则的短期稀疏资产组合优化系统，2021年7月23日获得正式授权，专利号ZL201811023260.5。2. 一种基于对数差分的图片人脸轮廓特征提取方法，2017年8月11日获得正式授权，专利号ZL201410857373.0。 社会职务 1. 应邀担任中国计算机学会推荐A类会议、人工智能领域的国际顶级会议“国际人工智能联合会议”（IJCAI，2020年和2021年）的资深程序委员（Senior Program Committee），以及IJCAI（2018年与2019年两届）和“人工智能促进协会年会”（AAAI，2019年与2020年两届）的程序委员，总共6次。2. 应邀担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（数据挖掘领域的国际顶级期刊之一，中国计算机学会A类期刊），Neural Networks的审稿人。3. 广东省数量金融大数据工程技术研究中心副主任4. 广东省工业与应用数学学会理事5. 电气和电子工程师协会会员（IEEE Member）6. 中国计算机学会会员7. 中国工业与应用数学学会会员