李小伟
政治面貌：中共党员
职 称：教授、博士生导师
职 务：数据科学研究中心主任
所在系所：计算机应用技术研究所
邮 箱：lixwei@lzu.edu.cn
办公地址：飞云楼513
学习经历
(1) 1998/09-2002/07,兰州大学,计算机科学系, 工学学士
(2) 2002/09-2005/07,兰州大学, 计算机科学与技术,工学硕士
(3) 2009/09-2015/06, 兰州大学, 计算机科学与技术,工学博士
工作经历
(1) 2007.04-2013.04 兰州大学信息科学与工程学院 讲师
(2) 2013.05-2018.04 兰州大学信息科学与工程学院 副教授
(3) 2018.05-至今 兰州大学信息科学与工程学院 教授
教学情况
主讲本科生课程： 《Web数据库技术》, 《C语言程序设计》, 《汇编语言》等
指导研究生情况
2014年以来指导博士、硕士研究生30余人次
研究方向
研究领域为数据挖掘、生物医学数据处理、大数据等。当前研究主要为情感障碍人群脑电信号、眼动信号等多模态数据分析处理。
招生专业
计算机科学与技术,计算机应用技术等相关专业.
项目成果
近五年主持或参加科研项目（课题）及人才计划项目情况:
- 自然科学基金面上项目，62372216，基于脑电信号的抑郁识别关键技术研究；
- 国家科技部，科技创新2030–“脑科学与类脑研究”重点项目， 2022ZD0208500，新型无创脑机接口：理论、技术与应用示范；
- 甘肃省科技厅, 甘肃省自然科学基金重点项目，22JR5RA410, 基于脑电源定位的抑郁症患者脑网络模型研究；
- 自然科学基金重点项目， 61632014， 注意神经机制的可计算模型研究；
- 科技部, 国家“973”计划, 2014CB744600, 基于生物、心理多模态信息的潜在抑郁风险预警理论与生物传感关键技术研究。
发表论文及专著
近期发表论文：
[1]. Huayu Chen, Li Junxiang, Huanhuan He, et al. Toward the Construction of Affective Brain-Computer Interface: A Systematic Review[J]. ACM COMPUTING SURVEYS, 2025, 57(6):156.
[2]. Qu Shanshan, Dixin Wang, Chang Yan, et al. Depression recognition using high-order generalized multilayer brain functional network fused with EEG multi-domain information[J]. INFORMATION FUSION, 2025, 114:102723.
[3]. Huayu Chen, Li Junxiang, Huanhuan He, et al. VAE-CapsNet: A common emotion information extractor for cross-subject emotion recognition[J]. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 2025, 311:113018.
[4]. Luo Gang, Han Yutong, Weichu Xie, et al. GCD-JFSE: Graph-based class-domain knowledge joint feature selection and ensemble learning for EEG-based emotion recognition[J]. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 2025, 309:112770.
[5]. Huang Jun, Xin Liu, Li Yizhou, et al. Composite multi-span amplitude-aware ordinal transition network: Fine-grained representation and quantification of complex system time series[J]. CHAOS SOLITONS&FRACTALS, 2025, 197:116487.
[6]. Luo Gang, Shuting Sun, Chang Yan, et al. IMGWOFS: A Feature Selector with Trade-off between Conflict Objectives for EEG-based Emotion Recognition[J]. IEEE TRANSACTIONS ON AFFECTIVE COMPUTING, 2024:1-13.
[7]. J. Zhu et al., Mutual Information Based Fusion Model (MIBFM): Mild Depression Recognition Using EEG and Pupil Area Signals, IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 14, no. 3, pp. 2102-2115, 1 July-Sept. 2023
[8]. J. Li, Y. Hao, W. Zhang, X. Li and B. Hu, “Effective Connectivity Based EEG Revealing the Inhibitory Deficits for Distracting Stimuli in Major Depression Disorders” in IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 14, no. 01, pp. 694-705, 2023.
[9]. J. Li, et al.,”Altered Brain Dynamics and Their Ability for Major Depression Detection Using EEG Microstates Analysis” in IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 14, no. 03, pp. 2116-2126, 2023.
[10]. H. Chen, et al.,”Personal-Zscore: Eliminating Individual Difference for EEG-Based Cross-Subject Emotion Recognition” in IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 14, no. 03, pp. 2077-2088, 2023.