李春生的教育与科研

李春生教授在以下几个方面取得了可喜的研究成果:(1)在软件Agent的理论研究方面，提出了适用于开发混合智能系统的方法论MAHIS。成果包括:相对完整和规范的方法论、适用于中间代理的结构化系统模型、开放的系统平台思想、方法论评价体系等。⑵在智能图像处理和模式识别中，研究了骨架曲线矢量化的核心技术SCTR方法。SCTR方法突破了传统的曲线识别技术。根据骨架曲线的特点，采用扫描、基于行邻接图(滞后)的压缩、基于曲线段的分类跟踪、基于专家系统的校正，高速、准确地完成测井曲线的数字化。⑶将人工神经网络、遗传算法和模糊集专家系统与Agent技术相结合，建立了描述油田和储层的混合智能模型。模型采用Agent技术松散耦合，充分体现了不同人工智能技术的优势。⑷将决策树和人工神经网络相结合，提出了一种适用于发现离群信息中异常模式的数据挖掘模型。5.开发了抽油机电流检测记录仪、智能数字压力表等智能仪器设备，获得三项专利，部分产品投入批量生产，取得显著成效。主持或参与科研项目50余项，获省部级科技进步二等奖2项，三等奖1项；获黑龙江省教委科技进步一、二等奖，获市级科技进步一、二、三等奖。出版专著2部；3 .教材和教学参考书；在国内外刊物或学术会议上发表论文60余篇。SCI收录论文5篇；EI收录论文20余篇。多次为计算机专业开设计算机原理、计算机系统结构、数字逻辑、计算机网络、数据结构等十余门课程，多次为硕士生、博士生开设人工智能及其应用、图像处理技术、模式识别、分布式操作系统、数据仓库与数据挖掘技术、多智能体系统等课程。指导博士生4人，硕士生39人。目前从事省、市、大庆油田等企业科研项目6项。

李春生教授主要研究方向为数据挖掘与智能系统、软件集成技术、图像处理与模式识别、智能仪器与计算机控制系统，致力于软件智能代理、智能图像处理与模式识别、混合智能模型、数据挖掘、智能仪器与设备等方面的理论、方法和应用技术研究。