»姓名：邵红梅

»系属：计算数学系

»学位：博士

»职称：副教授

»学科：数学

»导师类别：

»电子邮箱：hmshao@upc.edu.cn

»联系电话：

»通讯地址：山东省青岛市黄岛区长江西路66号（邮编：266580）

»概况

◎研究方向

1.神经网络计算

◎学习与工作经历

1999.9-2002.7，烟台大学，理学学士；

2002.9-2007.1，大连理工大学，理学博士(硕博连读)；

2007.3-2010.11，中国石油大学（华东），应用数学系，讲师；

2010.12-至今，中国石油大学（华东），计算数学系，副教授。

◎主讲课程

1.主讲本科生《数学分析》、《最优化方法》、《最优化原理》、《线性代数》等课程；

2.主讲研究生《现代数学选讲》、《最优化方法》课程。

◎承担和参与项目

1.近年来，主持的代表性科研项目：

（1）邵红梅，中央高校基本科研业务费资助项目，2013-2014。

2.近年来，参与的代表性科研项目：

(1)王健，邵红梅等，山东省自然科学基金面上项目，2018-2021；

(2)王健，邵红梅等，国家自然科学基金青年项目，2014-2016；

(3)王健，邵红梅等，山东省自然科学基金青年项目，2013-2016。

◎获奖情况（除教师个人获奖之外，还包含指导学生获奖情况）

1. 获学校教学成果奖，厅局级，2021.

2. 获学校教学成果奖，厅局级，2019.

3. 指导学生获山东省大学生数学竞赛一等奖，省级，2021。

4. 指导学生获全国大学生数学建模竞赛一等奖，省级，2009。

◎论文

1.第一作者主要论文：

（1）H.M. Shao, J. Wang, D.P. Xu, L.J. Liu   and W.D. Bao. Relaxed conditions for convergence of

batch BPAP for feedforward neural network. Neurocomputing, 153: 174-179,   2015.

（2）H.M. Shao, D.P. Xu, G.F. Zheng and L.J.   Liu. Convergence of an online gradient method with

inner-product penalty and adaptive momentum. Neurocomputing, 77:   243-252, 2012.

（3）H.M. Shao, G.F. Zheng. Convergence   analysis of a back-propagation algorithm with adaptive

momentum. Neurocomputing,   74(5):   749-752, 2011. 

（4）H.M. Shao, D.P. Xu and G.F. Zheng.   Convergence of a batch gradient algorithm with adaptive

momentum for neural networks. Neural Process Letters, 34: 221-228, 2011.  

（5）H.M. Shao, G.F. Zheng. Boundedness and   convergence of online gradient method with penalty

and momentum, Neurocomputing,   74(5):   765-770, 2011. 

(6) 邵红梅, 安凤仙. 一类训练前馈神经网络的梯度算法及收敛性,中国石油大学学报（自然科学版）, 4:

176-178, 2010. 

(7) H.M. Shao, W. Wu and L.J. Liu. Convergence of an online gradient   algorithm with penalty for

two-layer neural networks. Communications in Mathematical Research,   26(1): 67-75, 2010.

(8) H.M. Shao, G.F. Zheng. Construction of Bayesian classifiers with GA   for response modeling in

direct marketing, IEEE Int. Conf. on Computer Science and Information   Technology (ICCSIT 2009),

4: 89-92, 2009.

(9) H.M. Shao, G.F. Zheng. Convergence of a gradient algorithm with   penalty for training two-

layer neural networks, WRI Global Congress on Intelligent System (GCIS   2009), IEEE Computer Society Press, 4: 16-20, 2009.

(10) H.M. Shao, G.F. Zheng and F.X. An. Construction of Bayesian   classifiers with GA for

predicting customer retention, IEEE Int. Conf. on Natural Computation   (ICNC'08), 1: 181-185,

2008.

(11) H.M. Shao, W. Wu and F. Li. Convergence of BP algorithm for   training MLP with linear output,

高等学校计算数学学报英文版(Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications), 16(1):   193-

202, 2007.

(12) H.M. Shao, W. Wu, F. Li and G.F. Zheng. Convergence of batch   gradient algorithm for

feedforward neural network training. Journal of Information and   Computational Science, 4 (1):

251-255, 2007.

 2.第二作者（通讯作者）主要论文：

(1) L.J. Liu, H.M. Shao and D. Nan. Recurrent neural network model for   computing largest and smallest generalized eigenvalue, Neurocomputing,   71(16-18): 3589-3594, 2008.

(2) W. Wu, H.M. Shao and Z.X. Li. Convergence of batch BP algorithm with   penalty for FNN training. Lecture Notes in Computer Science, 4232: 562-569,   2006.