刘海洋

博士 、讲师

基本信息

办公电话: 电子邮件: haiyangliu@bjtu.edu.cn
通讯地址:北京交通大学逸夫楼111 邮编:100044

教育背景

  • 2011/9–2019/6,北京交通大学,计算机科学与技术,硕士、博士
  • 2017/10-2018/4,Lancaster University,联合培养博士
  • 2007/9–2011/7,北京交通大学,计算机科学与技术,学士

工作经历

  • 2019/7-至今,北京交通大学,计算机与信息技术学院,讲师
  • 2019/10-2020/6,Lancaster University, UK,计算与通信学院,访问学者

具体研究方向

  • Time series classification, forcasting, anomaly detection
  • Federated Learning
  • Extreme multi-label learning
  • Recommendation systems
  • Simulation systems and Digital Twins
  • Reinforcement Learning

研究方向

  • 软件工程
  • 数据与知识工程
  • 大数据技术与工程
  • 人工智能
  • 计算机技术
  • 机器学习与认知计算
  • 低空航行安全保障
  • 新一代电子信息技术

招生专业

  • 大数据技术与工程硕士
  • 计算机科学与技术硕士
  • 人工智能硕士
  • 计算机技术硕士
  • 软件工程硕士
  • 新一代电子信息技术(含量子技术等)硕士
  • 低空技术与工程硕士

科研项目

  • 自然科学横向项目: 云测试软件系统开发, 2026-2029
  • 自然科学横向项目: 航空仿真推演与视景平台第三方测评项目, 2026-2027
  • 国家重大专项(民口)-参加: 轨道交通工艺装备跨域知识体系建模表征技术研究, 2026-2028
  • 自然科学横向项目: 基于电力知识森林和多模态基础模型的对偶认知平台测试, 2026-2027
  • 重大资助项目: 高速铁路智能运维与数字孪生关键技术研究, 2026-2029
  • 红果园省部级"企事业"(新): XXXX多模态融合目标识别方法研究, 2026-2026
  • 国家自然科学基金“联合基金项目”: 运营铁路线路基础设施数字建模方法及关键技术研究, 2026-2029
  • 红果园(横): 面向运营场景的飞控系统运行数据研究, 2025-2026
  • 红果园国家级"科工局": XXX高质量数据智能筛选技术, 2025-2026
  • 自然科学横向-国铁集团: 铁路关基运营者能力体系及评估体系研究, 2025-2026
  • 其它(科技处): 数字经济国际合作项目数据分析研究, 2025-2025
  • 红果园(横): 软件测试报告服务(中国科学技术大学), 2025-2025
  • 红果园(横): 软件测试报告服务(中国传媒大学), 2025-2025
  • 红果园(横): 软件测试服务(中国传媒大学), 2025-2025
  • 红果园(横): 国产化边缘侧智能推理设备研制合同, 2025-2030
  • 自然科学横向项目: 基于大数据的采购策略支持产品研发技术服务, 2025-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 基于博弈对抗的任务规划模型训练与测试评估, 2025-2027
  • 红果园(横): 面向C909飞机故障诊断的小型语言模型构建与应用技术研究, 2025-2026
  • 自然科学横向项目: 民用飞机地面健康监测与管理政策研究数据库及分析软件开发, 2025-2025
  • 红果园省部级"企事业"(新): 测试评估环境生成工具开发与优化集成, 2024-2026
  • 自然科学横向项目: 基于扩散模型的时间序列生成和预测方法研究及应用, 2024-2026
  • 自然科学横向项目: “车辆-列车-集群”嵌入式平台的多层次算力网络协同机制研究(一期), 2024-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 决策智能体构建训练与优化集成, 2024-2028
  • 自然科学横向项目: 跨阶段多态BIM模型的空间关联关系构建与查询技术研究, 2024-2026
  • 自然科学横向项目: 云测试软件系统开发与验证, 2024-2026
  • 国家重点研发计划-任务: 基于时空关联多元异质时序数据分析的关键零部件异常检测技术研究, 2024-2027
  • 红果园省部级"企事业"(新): 时间约束下资源调度决策传统算法研究、训练环境构建及测试评估, 2024-2027
  • 自然科学横向项目: SylixOS嵌入式实时操作系统实时性与容器测试, 2024-2026
  • 重点资助项目: 基于轨道交通数字孪生的虚实协同联邦学习关键技术, 2024-2027
  • 自然科学横向项目: 区块链通信系统测试, 2024-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 药物重定位知识图谱研究, 2023-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 认知疲劳检测软件开发, 2023-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 多任务资源规划模型开发调优, 2023-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 知识图谱构建及方案推荐算法验证评估, 2023-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 智能仿真训练引擎接口, 2023-2026
  • 自然科学横向项目: 软件与数据安全联合实验室合作协议书, 2023-2026
  • 自然科学横向项目: 远程解剖高清视频推流功能模块加工, 2023-2025
  • 自然科学横向项目: 基于光纤传感的列车环境感知系统, 2023-2025
  • 重点资助项目: 基于光纤传感时间序列数据的轨道状态监测预警关键技术研究, 2023-2026
  • 重点资助项目: 高速动车组智能运维知识图谱构建方法及关键技术研究, 2023-2026
  • 铁路总公司(原铁道部)(不再新立项): 铁路信息系统全生命周期质量和风险管控关键技术研究-课题3-1, 2022-2024
  • 铁路总公司(原铁道部)(不再新立项): 铁路信息系统全生命周期质量和风险管控关键技术研究-课题1, 2022-2024
  • 自然科学横向项目: 嵌入式实时操作系统 SylixOS容器功能测试, 2023-2025
  • 自然科学横向项目: 嵌入式实时操作系统 SylixOS容器云平台测试, 2023-2025
  • 自然科学横向项目: 海南自贸港综合科技服务平台测试, 2022-2024
  • 自然科学横向项目: 大宗商品电子交易过程监测服务网络软件测试, 2022-2024
  • 自然科学横向项目: 冬奥赛事跨模态检索系统测试, 2022-2024
  • 自然科学横向项目: 冬奥运动员信息多语种资源库测试, 2022-2024
  • 红果园省部级"企事业"(新): PIS 智慧运维平台项目技术开发, 2022-2028
  • 自然科学横向项目: 冬奥多语种机器辅助翻译领域语料库与系统测试, 2022-2024
  • 自然科学横向项目: 工业母机嵌入式实时操作系统测试, 2022-2023
  • 自然科学横向项目: 工业母机嵌入式实时操作系统SylixOS测试, 2022-2023
  • 自然科学横向项目: 北部湾城市群综合科技服务云平台软件评估与分析, 2022-2023
  • 自然科学横向项目: 机器人软件测试, 2022-2024
  • 自然科学横向项目: 地下基础设施运行风险推理及决策支持知识库系统测试(补充测试), 2022-2023
  • 国家重点研发计划-课题: 基于联邦安全的跨域节点数据安全共享机制研究, 2021-2024
  • 红果园省部级"企事业"(新): 连续事件仿真环境开发, 2021-2026
  • 红果园省部级"企事业"(新): 基于人工智能的故障预测与自动处置模型研发, 2021-2026
  • 北京市自然基金“青年”: 基于时间序列数据挖掘的在线学习行为预测与分析, 2021-2022
  • 自然科学横向项目: 总经理办公会议系统, 2020-2021
  • 自然科学横向项目: 中国石油天然气股份有限公司石油化工研究院检验检 测实验室电子信息管理系统的开发, 2020-2025
  • 红果园省部级"企事业"(不再立新项目): 基于人工智能的红外图像仿真样本生成系统, 2020-2022
  • 国家自然科学基金“面上”: 精准农业宽幅网络高通量组织与非劣分层优化关键技术研究, 2019-2021
  • 自然科学类人才基金项目: 基于时间序列数据挖掘的MOOC学生行为预测与分析, 2019-2023

教学工作

本科课程:

离散数学

Fundamentals of Computer Science (全英文教学)

Group Project(全英文教学)


研究生课程:

数据挖掘技术(秋季开课)

数据科学前沿理论与技术 (博士生课程,秋季开课)

论文/期刊

  • 闫振兴,原继东,孙永奇,刘海洋,高智慧.FastPFRec: A fast personalized federated recommendation with secure sharing.EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS,2026,None(319)
  • 原继东,张凌寅,贾伟强,郭佳,刘海洋,王劲风.Ranking Time-Frequency Contrastive Learning for Multivariate Time Series Classification.IEEE Transactions on Artificial Intelligence,2026,1(7)
  • 李方静,王志海,王笛苹,刘海洋,丁新鑫.DPCAC: Effective multi-scale graph contrastive learning via dual-perspective clustering and adaptive contrast.KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS,2025,None(328)
  • 王丹丹,刘海洋,刘壮,原继东.基于多视角的自监督推荐方法.软件学报,2026,2(27)
  • 原继东,高冰玉,王晓康,刘海洋,张凌寅.Counterfactual music recommendation for mitigating popularity bias.IEEE Transactions on Computational Social Systems,2025,2(12)
  • 黄昊,林钰杰,陈思羽,刘海洋.Synchronised and Fine‐Grained Head for Skeleton‐Based Ambiguous Action Recognition.IET Computer Vision,2025,19(1)
  • 张耀元,原继东,刘海洋,王志海,赵培翔.基于局部扰动的时间序列预测对抗攻击.软件学报,2024,11(35)
  • 代明新,原继东,刘海洋,王劲风.TSCF: An Improved Deep Forest Model for Time Series Classification.Neural Processing Letters,2024,1(56)
  • 魏池璇,王志海,原继东,王晓康,刘海洋,赵启阳.SemiHAR: Improving Semisupervised Human Activity Recognition via Multitask Learning.IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS,2023,无(无)
  • 郝石磊,王志海,刘海洋.基于局部梯度和二进制模式的时间序列分类算法.软件学报,2022,5(33)
  • 刘海洋,高振卓,王志海,邓耘昊.Time Series Classification with Shapelet and Canonical Features.APPLIED SCIENCES-BASEL,2022,17(12)
  • 原继东,施沫寒,王志海,刘海洋,李金阳.Random pairwise shapelets forest: an effective classifier for time series.KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS,2022,1(64)
  • 张雅雯,王志海,刘海洋,曾昭博.基于多尺度残差FCN的时间序列分类算法.软件学报,2022,33(2)
  • 刘海洋,王志海,孙艳歌.Stacking model of multi-label classification based on pruning strategies.Neural Computing and Applications,2020,32(22)
  • 王志海,张伟,原继东,刘海洋.一种基于Shapelets的懒惰式时间序列分类算法.计算机学报,2018,1(42)
  • 鞠卓亚,李强,刘海洋,崔晓明,王志海.Study on Application of Open Source Intelligence from Social Media in the Military.2nd Spring International Conference on Defence Technology, ICDT 2020,2020

研究生培养

博士研究生:

2022级:

李方静(联合指导)

尹子豪(联合指导)

硕士研究生:

2026级:

梁安安

章军杰

冯澄轩

2025级:

林子琦

薛云鹏

张文玉

张勇强

2024级:

李传兰

蒋文睿

丁新鑫

郭怡蕾

2023级:

伍敏闻(已毕业,就职于华为)

王笛苹(已毕业,就职于成方金融科技有限公司)

2022级:

程帅卿(已毕业,就职于中英人寿保险)

张翱男(已毕业,就职于中泰证券)

姚牧芸(已毕业,就职于中国银行)

何林(已毕业,就职于理想汽车)

2021级:

杨镕滔:Model Compression in Federated Learning(已毕业,就职于北京美团)

王丹丹:Recommendation System based on Graph Neural Network(已毕业,就职于久其软件)

于鹏飞(联合指导):Extreme Multi-label Learning based on Graph Neural Network(已毕业,就职于国家统计局湖北调查总队)

贾凡凡(联合指导):Human Action Recognition(已毕业,就职于中国船舶工业系统工程研究院)


本科生培养

社会兼职