科创中国

本发明设计一种基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测系统。该系统利用预处理模块、训练模块和贝叶斯分类器实现癌症复发的预测。预处理模块对训练集进行数据清洗并生成类向量数据集;训练模块首先计算两个类属性先验概率，然后利用pearson相关系数将数据属性分成与类属性关联度紧密的类数据属性集合和与类属性关联度稀疏的两类数据属性集合。

两类数据属性集合分别利用多维高斯分布和一维高斯分布来计算相应的概率:贝叶斯分类器将两者概率及类别的先验概率联合共同作为数据属干每个类的概率，并据此判别癌症的分类测试结果。本发明提高了癌症是否复发的预测准确率。本发明基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测方法以及乳腺癌复发预测为列，但不局限于此。

一种基于关联规则的贝叶斯网络，对654份河南省新冠肺炎临床资料进行分析，从所有患者表现出的临床症候中选出关联较强的症候群，并分析症候对诊断结果的贡献度，以此为基础建立条件概率表。该研究方向为临床诊断新冠肺炎供给了一种新的思路。张君辉等人在其文献[2]中阐述了一种基于贝叶斯网络的大型油轮上感染新冠高风险人群识别，以风险程度作为节点概率表，利用各节点之间的逻辑关系确立概率，使用该模型判断患病高风险人群的预测准确率达到了81%左右。曹杰等人在其文献[3]中提出一种新的构建贝叶斯网络结构的思路，从搜索评分的结构分析方法、节点数量庞大导致复杂度高、贝叶斯网络的多标签分类方法、去改良贝叶斯网络的构建以及创新。刘继等人在其文献[4]对新冠疫情的事情特点、关注度、传播扩散度及网民观念偏向等方面构建网络舆情态势评价指标，从而可以有针对性的对“新冠肺炎疫情”相关网络舆情管理提出了建议。王庆等人在其文献[5]针对我国抗击新冠疫情的有效措施构建了基于贝叶斯优化的模型，分析得出管控后疫情得到有效控制，以此来帮助国外疫情，给出一定的指导意义。葛洪磊等人在其文献[6]针对我国以及全球应急物资保障体系存在突出短板，应用贝叶斯决策分析进行应急物资配置决策建模，能够帮助国家有效的应对此情况做出较为正确的处理。春柳,谢洋等人在其文献[7]提取证候要素 25个，其中病位证素 12个，以肺、心神（脑）、脾为主；病性证素 13个，以湿、热（火）、毒、气虚为主，研究疾病初中后期的病位，从而帮助辨别新否为新冠肺炎，以证候要素为节点构建贝叶斯网络，通过患新冠的患者的不同时期时出现的症状，预测患新冠患者处于患病的时期。高山等人在其文献[8]阐述了针对突发公共卫生事件的不确定性通过贝叶斯网络建立模型，以有效的预防此类突发卫生事件的发送，以情景状态为节点构建模型，有效的得出出现该情景时需要做出的预防和措施，是一种很好的处理方式。

吉林大学通信工程学院李玲教授科研团队

研究通信网络协议及下一代网络技术架构与应用；云计算的应用开发及研究；大数据平台的建设、机器学习与大数据算法在通信网络、医学及其他领域中的应用。

兼职情况：

承担的教学任务及授课对象：

研究生课程：网络协议分析与设计、宽带IP网络技术；

本科生课程：程序设计与编程、算法与数据结构、移动IP网络技术。

培养研究生情况：

在读硕士8人。毕业硕士29人。

承担过的主要科研项目：

1.基于Hadoop云平台的本体多媒体数据检索系统研究(2014B006)，吉林省教育厅重点科技项目,2015.01-2016.12 ,负责人

2.移动云计算多模式应用框架设计及关键技术研究(GX)，吉林省科技厅重点攻关项目，2015.01-2017.12 ，负责人

3.基于优化的Hadoop云平台的社交网络服务推荐方法的研究（）,吉林省自然基金项目，2012.01-2014.12 ，负责人

4.网络舆情、新闻聚类分析系统开发（20**991），净月高新区技术产业开发区新闻信息中心（横向），2013.6~2014.5 ，负责人

5.面向卷积神经网络的算法及优化模型研究(JC)，吉林省自然基金项目，2017.01-2019.12 ，负责人

6.云计算及数据挖掘，教育部产学研合作项目，2017.10-2018.09，负责人

7.机器类通信（MTC）网络建模和性能评价（**），国家自然科学基金，2011.1-2013.12，第二参加人

8.面向大规模物联网的路由策略与优化模型研究（**）,国家自然科学基金，2014.1-2016.12,第四参加人

获得主要科研成果：

当前新冠疫情仍然在全球流行，并仍将持续比较长的时间，甚至今后还要与我们共存，本课题通过贝叶斯网络提前收集患者的一系列状况，预测该患者患新冠肺炎的概率，从而帮助医护人员划分出低中高风险的患者，有针对性地进行防患，做到有备无患，同时可以及时的发现有可能感染新冠的患者，能够对其进行隔离或一定措施处理。这种诊断相比传统的CT影像和核酸检测，具有更快的判断速度，将患者近期的一系列状态输入网络中就可以实现自动检测，大大减轻了医生的工作量

教授转让