※教师简介
李永豪(最新动态见：https://li-yonghao.github.io/)，现任西南财经大学计算机与人工智能学院讲师、硕士生导师。2023年毕业于吉林大学，获工学博士学位。当前主要研究方向涉及特征工程、多视图/多模态学习、因果推断、联邦持续学习等人工智能和数据挖掘研究领域，已发表高质量学术论文30余篇，包括IEEE TNNLS、IEEE TAI、PR、IP&M、KAIS、KBS、INS、IJCAI、计算机学报等国内外权威期刊，相关工作得到了国内外学者的认可和关注，同时担任IEEE TKDE、IEEE TMM、IEEE TNNLS、IEEE TSMC、IEEE TCYB、IEEE TCSVT、IEEE TFS、IEEE TETCI、IEEE TCE、ACM TKDD、CVPR、ECCV、NeurIPS、AAAI、ACM MM、自动化学报等多个国内外著名期刊会议审稿人。
“认知计算与群智协同创新”团队科研氛围浓厚，每年有充足的招生名额，欢迎对科研充满热情且具有内在驱动力的同学加入团队，请有意向的同学发送个人简历等材料至本人邮箱，我会尽快回复邮件并安排面谈。
※研究领域
特征工程
多视图/多模态学习
因果推断
联邦持续学习
※教育背景
2020/09-2023/12 吉林大学 计算机科学与技术 博士
2017/09-2020/07 吉林大学 计算机科学与技术 硕士
※职业经历
2024/07年至今 西南财经大学计算机与人工智能学院 讲师
※荣誉奖励
吴文俊人工智能科技进步二等奖
吉林省自然科学二等奖
博士研究生国家奖学金
吉林大学一等研究生优秀奖学金（2次）
吉林大学“优秀研究生”荣誉称号 (2 次)
吉林银行王湘浩助学金 (2 次)
研究生学业奖学金 (3 次)
研究生学术业绩奖学金 (2 次)
中国研究生数学建模竞赛二等奖
※研究成果
部分代表性学术论文（其中†表示共同第一作者，*表示通讯作者。完整论文情况，详见Google Scholar）
[1] Liu Yahui (本科生), Pang Yuzhu(硕士生), Han Yujuan(本科生), Li Yonghao*, Gao Wanfu. Multi-Label Feature Selection Considering Candidate Space Internal Information[J]. Pattern Recognition, 2026: 113416. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[2] Wang Yangyang (硕士生), Li Yonghao, Cao Xuemei (博士生), Yu Hao (博士生), Liu Jiafen*, Yang Xin. Lifelong Multi-View Clustering with Anchor-Prototype Collaboration[J]. Pattern Recognition, 2026: 113424. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[3] Li Xiang (硕士生), Fu Huimin, Huang Xiaoou(硕士生), Xie Tianyi (本科生), Ren Lingfei, Gao Wanfu, Li Yonghao*, Yang Xin. Negative Label-Aware and Correlation-Enhanced Multi-Label Feature Selection[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 114797. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[4] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Multi-label feature selection via robust flexible sparse regularization[J]. Pattern Recognition, 2023, 134: 109074. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[5] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Robust sparse and low-redundant multi-label feature selection with dynamic local and global structure preservation[J]. Pattern Recognition, 2023, 134: 109120. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[6] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Label correlations variation for robust multi-label feature selection[J]. Information Sciences, 2022, 609: 1075-1097. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[7] Yonghao Li, Liang Hu, Wanfu Gao. Multi-label feature selection with high-sparse personalized and low-redundancy shared common features[J]. Information Processing & Management, 2024, 61(3): 103633. (中科院1区TOP期刊, 财大B类)
[8] Liang Hu, Yonghao Li, Wanfu Gao, Ping Zhang, Juncheng Hu. Multi-label feature selection with shared common mode[J]. Pattern Recognition, 2020,104: 107344. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[9] Yonghao Li, Juncheng Hu, Wanfu Gao. Robust multi-label feature selection with shared label enhancement[J]. Knowledge and Information Systems, 2022, 64(12): 3343-3372. (CCF-B类期刊)
[10] Wanfu Gao, Yonghao Li, Liang Hu. Multilabel Feature Selection with Constrained Latent Structure Shared Term[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, 34(3): 1253-1262. (中科院1区TOP期刊, 财大A类)
[11] 李永豪, 胡亮, 高万夫. 基于稀疏系数矩阵重构的多标记特征选择[J]. 计算机学报, 2022, 45(09): 1827-1841. (CCF-A类中文期刊，财大A类)
专利
[1] 杨新; 曹雪梅; 李永豪; 李子杰; 魏兵军; 李艳花; 王杨扬; 赵家浩; 李婷婷; 一种适用于信用风险评估的持续自适应降维方法及系统, 2025-08-14, 中国, CN202511139010.8 (专利)
[2] 付慧敏; 李响; 李永豪; 戴凌婧; 贾书恒; 杨新; 曹雪梅; 罗珺方; 李艳花; 欧阳小草; 任灵飞; 周亚晶; 一种双通道标签引导的多标签特征选择方法及系统, 2026-02-10, 中国, CN202511590317.X (专利)
[3] 高万夫; 高珺; 李永豪; 郝聘婷; 一种利用因果机制灵活探索稀疏多标签特征选择的方法, 2023-09-28, 中国, CN202311273222.6 (专利)
[4] 高万夫; 郝娉婷; 潘涵林; 李永豪; 胡亮; 基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用, 2025-11-21, 中国, CN202310879609.X (专利)
[5] 高万夫; 潘涵林; 郝娉婷; 李永豪; 一种基于稀疏学习耦合互信息的多标签特征选择方法, 2026-01-06, 中国, CN202310569454.X (专利)
[6] 杨新; 吴美君; 农雅轩; 曹雪梅; 李永豪; 寇纲; 基于持续学习与知识库回放策略的异常交易检测方法, 2024-12-17, 中国, CN202411434704.X (专利)
[7] 杨新; 王杨扬; 曹雪梅; 王向坤; 李永豪; 梁吴扬; 张桀; 魏兵军; 李婷婷; 一种基于数据多模态融合的金融市场异常交易检测方法, 2025-08-13, 中国, CN202511132116.5 (专利)
[7] 高万夫; 韩庆奇; 韩庆强; 马琳; 潘涵林; 郝聘婷; 李永豪; 任震嵩; 基于标签置信度的部分多标签特征选择方法, 2024-04-25, 中国, CN202410504595.8 (专利)
主要科研项目
[1] 四川省自然科学基金青年基金项目，2025ZNSFSC1497，联邦持续学习机制下的特征选择关键技术研究，2025/01至2026/12，在研，主持
[2] 中央高校基本科研业务费，JBK202511004，联邦持续特征学习关键技术研究，2026/01至2026/12，在研，主持
[3] 符号计算与知识工程教育部重点实验室项目，93K172025K12，基于复杂数据驱动的联邦持续特征选择研究，2025/01至2026/12，在研，主持
[4] 吉林省自然科学基金，YDZJ202101ZYTS009，基于信息论的嵌入式多标签特征选择体系的研究，2021/01至2023/12，已结题，主研
[5] 教育部符号计算与知识工程重点实验室项目，93K172020K36，基于信息论的多标签特征选择体系研究，2020/12至2022/12，已结题，主研
[6] 博士后创新人才支持计划，BX20190137，基于信息论的特征选择技术在分子筛材料定向合成上的研究，2019/05至2021/05，已结题，参研
[7] 国家重点研发计划全球变化及应对专项，2017YFA0604500，地球系统模式公共软件平台研发-第四课题集成耦合系统研制与公共软件平台应用示范，2017/12至2021/12，已结题，参研
[8] 吉林省省校共建计划专项，远程诊疗专项，SXGJSF2017-4，2017/12至2021/12，已结题，参研
[9] 吉林省重点科技研发项目，面向云存储和大数据环境的加密访问控制系统，20180201103GX，2018/12至2020/12，已结题，参研
