◎研究方向
1.大数据统计建模：
高维数统计数据分析、网络数据分析、差分隐私统计分析、分布式统计计算、稳健统计、不完整数据统计分析 2.机器学习： 迁移学习、联邦学习、监督学习、半监督学习、深度神经网络、强化学习、正则化方法及优化算法
3.经济统计：
随机前沿模型、Tobit模型、空间回归模型
◎学习与工作经历
1999.9-2003.7，曲阜师范大学，数学与应用数学 学士；
2003.9-2006.3，中南大学，概率论与数理统计 硕士； 2010.9-2014.7，山东大学，统计学 博士；
2006.4-2009.4，太阳成集团数学与计算科学学院，助教；
2009.5-2016.12，太阳成集团，太阳成集团tyc9728，讲师
2017.1-2024.11，太阳成集团，太阳成集团tyc9728，数据科学与统计系，副教授 2024.12-至今，太阳成集团，太阳成集团tyc9728，数据科学与统计系，教授
◎主讲课程
1.主讲本科生课程:《概率论与数理统计》、《时间序列分析》、《贝叶斯统计》、《线性回归模型》、《线性代数》、《保险精算》、《科学工程计算与Matlab编程》、《SAS统计分析与应用专业综合实训》、《应用统计学》等课程
2.主讲研究生课程：《高等数理统计》、《统计计算》、《应用随机过程》、《R语言与统计分析》、《现代贝叶斯统计理论》、《统计学案例实务》、《数据科学》、《Statistical Foundations of Data Science》、《现代统计前言专题》、《差分隐私统计推断》等课程
◎著作
1.《概率论与数理统计》（第二版），李荣华，丁永臻，宋允全编著，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2021年。
2.《概率论与数理统计学习指导与习题解答》，李荣华，田凤娟，宋允全，丁永臻编著，“十三五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2018年。 3.《数据科学—基于Python》，宋允全，渐令，周峰、常秦编著，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2024年。 4.《概率论与数理统计：经管版》，李明，宋允全，张敏，周峰，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2025年。 5.《差分隐私与统计计算》，宋允全，渐令，“十四五”校级规划教材，电子工业出版社，2025年。 ◎承担和参与项目
1.近年来，主持的代表性科研项目： （1）山东省自然科学基金面上项目，ZR2024MA074,新型非参数空间随机前沿模型的深度学习理论及其应用，2025.01-2027.12,10万元，在研，主持。 （2）教育部人文社科规划基金项目，24YJA910003,基于深度学习的新型非参数空间随机前沿模型的统计推断方法及其应用，2025.01-2027.12,10万元，在研，主持。
（3）国家重点研发计划数学和应用研究专项子任务，2021YFA1000102-2，小样本学习方法的性能评估理论，2021.12-2026.11，80万元，在研，主持。 （4）山东省自然科学基金面上基金项目，ZR2019MA016、面向空间数据的同时异常点探测与变量选择建模方法及其应用、2019.07-2022.06、20万元、结题，主持。
（5）山东省自然科学基金青年基金项目，ZR2014AQ017、基于惩罚方法的矩不等式条件选择的统计推断及其应用、2014.12-2017.12、9万元，结题、主持。 （6）中央高校基础研究专项基金（理工科）【强基专项】，23CX03012A、面向大规模空间数据集的差分隐私联邦学习方法及应用研究、2023.01-2025.12、10万元，在研、主持。 （7）中央高校基础研究专项基金，15CX02083A、新的异常点探测的统计推断及其应用、2015.01-2016.12、5万元，结题、主持。 （8）石油+学科交叉课题, 27RA2010003,油藏开采生产数据诊断与协同、2020.01-2022.12，60万元、在研，技术负责人。
2.近年来，参与的代表性科研项目： （1）国家重点研发计划数学和应用研究专项，2021YFA1000100，油气管网安全运维的大数据分析理论、算法及应用，2021.12-2026.11，1370万元，在研，参与。 （2）国家重点研发计划数学和应用研究专项子课题，2021YFA1000102，小样本学习的新型神经网络架构、学习方法及性能评估理论，2021.12-2026.11，360万元，在研，课题联系人。 （3）山东省教育厅高等学校“青创计划“团队项目，渐令、范丽伟、孙金凤、宋允全，梁锡军、王信敏、赵海平，2021RW041，2021.12.28-2024.12.20。 （4）国家自然科学基金面上基金项目，61873279、数据流场景下高炉炼铁过程的实时统计建模与算法研究、2019.01-2022.12、61万元、在研、参加（排名2/9）. （5）国家自然科学基金青年基金项目，11301309、两类缺失机制下若干统计推断问题的研究，2014.01-2016.12、22万元，结题、参加。 （6）国家自然科学基金青年基金项目，6140020240、面向炼铁高炉的动态数据与先验知识协同驱动的可计算建模研究、2015.01-2017.12、25万元，在研、参加。 （7）国家自然科学基金天元基金项目，11326203、基于多源数据融合的肽段鉴定质量控制并行算法研究、2014.01-2014.12、3万元，已结题、参加。 （8）山东省重点研发计划、2018GSF120020、数据流驱动建模技术研发及其在泵站机组调节优化中的应用示范、2018.01-2019.12、 15万元、 在研、参加（排名2/7）. （9）山东省自然科学基金青年基金项目，ZR2013FQ034、基于先验信息融合的数据驱动建模方法研究与应用、2013.10-2016.10、5万元，结题、参加。 （10）山东省自然科学基金面上基金项目，ZR2023MF002、梯度指导的多点迭代算法及在海洋溢油检测中的应用、2024.01-2016.12、10万元，在研、参加。 （11）青岛市自然科学基金项目，23-2-1-160-zyyd-jch、基于非凸损失的在线PU学习算法及应用研究、2023.07-2025.06、20万元，在研、参加。 （12）山东省社会科学规划项目-专项项目，22CLYJ39、媒介融合背景下山东海洋文化传播的数字叙事体系构建研究、2023.03-2024.03、1万元，在研、参加。 （13）中央高校基础研究专项基金（理工科）【强基专项】，23CX03014A、建筑给水系统漏损的数智化检测理论与技术研究、2023.01-2025.12、10万元，在研、主持。 （14）中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院，油化剂安全环保风险数据采集与分析系统构建与开发项目、2019-2020、43万元、在研，承担。 （15）中央高校基础研究专项基金，14CX02146A、协变量缺失时部分线性比例危险率模型的研究、2014.01-2015.12、5万元，结题、参加。 （16）中央高校基础研究专项基金，16CX02048A、基因调控网络辅助动态肽段鉴定方法研究、2016.01-2018.12、6万元，在研、参加。 （17）中央高校基础研究专项基金，17CX02035A、分位数回归的变量筛选问题研究、2017.01-2019.12、10万元，在研、参加。 （18）青岛市自主创新计划应用研究专项，大数据优化建模的人工蜂群算法研究、2015，5万元，在研、参加。 3.近年来，主持的代表性教学项目：
（1）山东省研究生教育质量提升计划项目，SDYAL21033，基于实践能力培养的《高等数理统计》教学案例库建设，2021.12-2023.12，5万元，在研，主持。 （2）太阳成集团第二批研究生思政示范课程建设项目，16202210013，高等数理统计课程思政建设，2022.07-2024.07，1.5万元，在研、主持。 （3）太阳成集团2022年本科教改项目，CM2022085，数字经济时代数据科学与大数据技术专业“产、科、教”融合闭环协调育人模式研究，2023.01-2024.12，0.5万元，在研、主持。 （4）太阳成集团研究生教改项目，YKC2019046，统计建模方法微学分课程，2019.01-2020.12、1.5万元，结题，主持。 4.近年来，参与的代表性教学项目： （1）李明，闫统江，张敏，邢丽丽，许晓婕，宋允全，张建松，芮杰，周峰，葛菊，“基于高阶思维，发展核心素养，构建概率论与数理统计研究型教学新模式，”省级本科教学改革重点项目，2025.01-2027.12.
（2）周峰，宋允全，叶立国，李明，林超，“回归分析课程思政”，太阳成集团研究生“课程思政”示范课程，项目，2020.11-2021.11. （3）左文杰，张新红，蒋达清，许晓婕，宋允全，张丹清，“随机过程课程思政”，太阳成集团研究生“课程思政”示范课程项目，2020.11-2021.11. （4）陈华、蒋达清、许晓婕、宋允全、柳毓松、张华清、阮宗利、桑兆阳， 太阳成集团2022年本科生教改项目，CM2022081，基于OBE理念的大数据专业课程体系建设与研究，2023.01-2024.12。
◎论文
1.已发表代表性科研论文： [54]Yang Rui(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Variable Selection for Nonparametric Spatial Expectile Regression Using Deep Neural Networks, Networks and Spatial Economics,2025.(SCI三区) [53]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Robust weighted transfer learning with linear constraints under linear regressive model, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2025. [52]Wu Wanqing(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者), Wang Zhijian.Deep learning based estimation in higher-order semiparametric additive stochastic frontier model,Networks and Spatial Economics,2025.(SCI三区) [51]Yang Rui, Song Yunquan*(通讯作者). Nonparametric Expectile Regression Meets Deep Neural Networks: A Robust Nonlinear Variable Selection method, Statistical Analysis and Data Mining, 2025.(JCR一区). [50]Li Jie(研究生),Song Yunquan*(通讯作者). Variable selection for nonparametric spatial additive autoregressive model via deep learning.Statistical Papers, 2025.(SCI三区) [49]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Transfer learning for semiparametric varying coefficient spatial autoregressive models.Statistical Papers, 2025.(SCI三区) [48]Wang Yuanfeng(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).An improved EM algorithm for variable selection with missing data in spatial error models. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2025: 1-24.(SCI四区) [47]Hou Yiming(研究生)， Song Yunquan*(通讯作者).Transfer Learning for Linear Regression with Differential Privacy.Complex & Intelligent Systems,2025.(SCI二区) [46]Zeng Qinghui(本科生), Song Yunquan*(通讯作者).Exponential squared loss-Lasso: A sparse noise-resilient partially linear spatial autoregressive models.Brazilian Journal of Probability and Statistics，2025.(SCI二区) [45]Song Yunquan, Shen Sijia, Liu Yaqi.Information-Based Optimal Subdata Selection for Large Sample Spatial Autoregression.Communications in Mathematics and Statistics,2025.(SCI四区) [44]Li Jie(研究生), Song Yunquan*(通讯作者)， Jian Ling.Deep neural networks for variable selection of higher-order nonparametric spatial autoregressive model, Statistics and Computing,2024.( SCI二区、统计学权威期刊) [43] Zhang Xiaodi(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Variable selection of nonparametric spatial autoregressive models via deep learning，Spatial Statistics,2024. (SCI二区、空间统计学权威期刊) [42]Shang Qingxu(本科生), Li Jie, Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Sparse Variable Selection in High-Dimensional Regression from Quadratic Measurement, Knowledge-based Systems,2024. (SCI一区、top期刊) [41]Li Zitong(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者)，Jian Ling. Deep learning for higher-order nonparametric spatial autoregressive model, Applied Intelligence,2024. (SCI二区) [40]Yang Wenhui(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Local Walsh-average regression for spatial autoregression single index varying coefficient models, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2024. (SCI四区) [39]Song Yunquan, Fang Minglu, Wang Yuanfeng, Hou Yiming. Rapid outlier detection, model selection and variable selection using penalized likelihood estimation for general spatial models, Spatial Statistics，2024.(SCI二区、空间统计学权威期刊) [38]Li Jie(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Incremental transfer learning for spatial autoregressive model with linear constraints. Spatial Statistics，2024.(SCI二区、空间统计学权威期刊) [37]Wang Zhijian（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Privacy-preserving parametric inference for spatial autoregressive model, TEST，2024.( SCI二区、统计学权威期刊) [36]Chen Xuan（研究生）, Song Yunquan*(通讯作者),Wang Yuanfeng.Robust transfer learning for high-dimensional regression with linear constraints,Journal of Statistical Computation and Simulation, 2024.(SCI四区) [35] Jie Li（研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning with high dimensional composite quantile regression, Journal of Statistical Computation and Simulation, 2024.(SCI四区) [34] Wang Yunafeng（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Variable selection via penalized quasi-maximum likelihood method for spatial autoregressive model with missing response, Spatial Statistics，2024.( SCI二区、空间统计学权威期刊) [33]Yu Jialei(本科生), Song Yunquan*(通讯作者), Du Jiang. Robust variable selection with exponential squared loss for the partially linear varying coefficient spatial autoregressive model, Environmental and Ecological Statistics,2024.(SCI四区) [32]Song Yunquan, Zhan Minmin, Zhang Yue, Liu Yongxin. Huber loss meets spatial autoregressive model: a robust variable selection method with prior information, Networks and Spatial Economics, 2024.(SCI三区) [31]Song Yunquan，Su Hang，Zhan Minmin. Local Walsh-average-based estimation and variable selection for spatial single-index autoregressive models, Networks and Spatial Economics,2024.(SCI三区) [30]Cao Longjie（本科生），Song Yunquan*(通讯作者).Robust transfer learning for high-dimensional quantile regression model with linear constraints, Applied Intelligence, 2024.(SCI二区) [29]Li Tengjun(本科生), Zhang Zhikang，Song Yunquan*(通讯作者), Parameter Estimation in Spatial Autoregressive Models with Missing Data and Measurement Errors， Axioms，2024.（SCI三区） [28]Song Yunquan，Yaqi Liu. General spatial model meets adaptive shrinkage generalized moment estimation: Simultaneous model and moment selection，Spatial Statistics，2023.(SCI二区) [27]Xiao Shuyue(研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Deep learning for the spatial additive autoregressive model with nonparametric endogenous effect, Spatial Statistics，2023. (SCI二区、空间统计学权威期刊) [26]Cheng Yi（研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Simultaneous outlier detection and variable selection for spatial Durbin model，Brazilian Journal of Probability and Statistics，2023.(SCI四区) [25]Wang Zhijian(研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Nonparametric spatial autoregressive model using deep neural networks, Spatial Statistics，2023. (SCI二区、空间统计学权威期刊) [24]Li Zitong（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Two-stage Walsh-average-based robust estimation and variable selection for partially linear additive spatial autoregressive models, Brazilian Journal of Probability and Statistics，2023.(SCI四区) [23]Wang Yezi（本科生），Song Yunquan*(通讯作者). Robust Variable Selection with Exponential Squared Loss for the Spatial Single-Index Varying-Coefficient Model，Entropy, 2023.(SCI三区) [22]Liu Zhongyang（本科生），Song Yunquan*(通讯作者).Robust Variable Selection with Exponential Squared Loss for the Spatial Durbin Model,Entropy,2023.(SCI三区) [21]Hou Jiawei (研究生)， Song Yunquan*（通讯作者）, Interquantile shrinkage in spatial additive autoregressive models. TEST, 31, 1030 – 1057,2022.(SCI二区，统计学权威期刊) [20]Song Yunquan, Su Yuqi, Wang Zhijian. Variable Selection of Spatial Logistic Autoregressive Model with Linear Constraints. Entropy, 24,2022. (SCI三区) [19]Song Yunquan, Zhang Xinhong,. Stationary distribution and extinction of a stochastic SVEIS epidemic model incorporating Ornstein-Uhlenbeck process. Applied Mathematics Letters, 133, 108284,2022. (SCI二区,top期刊) [18]Wu Yaxin(研究生), Yunquan Song(通讯作者), Xijun Liang and Gai Yujie. Exponential Squared Loss-based Robust Variable Selection of AR Models, Brazilian Journal of Probability and Statistics, 36(2): 220-242, 2022. (SCI四区) [17]Yunquan Song, Xijun Liang, Yanji Zhu, Lu Lin. Robust variable selection with exponential squared loss for the spatial autoregressive model, Computational Statistics & Data Analysis, Volume 155 , 107094,2021.（SCI三区，统计学权威期刊） [16]Liang, Xijun., Zhang, Zhipeng., Song, Yunquan, Jian, Ling. Kernel-based online regression with canal loss. European Journal of Operational Research, 297, 268-279,2021.(SCI二区，top期刊) [15]Bu, Xiaojie., Wei, Z., Li, Z., Wang, X., Chen, Y., Song, Yunquan, & Lv, Y. Temporal-Difference Spatial Sampling and Aggregating Graph Neural Network for Crowd Flow Forecasting. 2021 IEEE 1st International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI), 160-163,2021. [14]Wang, Xiuli; Song, Yunquan; Zhang, Shuxia. An efficient estimation for the parameter in additive partially linear models with missing covariates. Journal of the Korean Statistical Society,49 (2020),no. 3,779–801.（SCI四区） [13]Song, Yunquan，Zhu, Yanji，Wang, Xiuli，Lin, Lu. Robust inference for estimating equations with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Statistical Computation and Simulation,89, 17, 3196–3212,2019.（SCI四区） [12]Jian, Ling;Ma, Xiaoyu;Song, Yunquan*(通讯作者);Luo, Shihua.Laplace error penalty-based M-type model detection for a class of high dimensional semiparametric models.Journal of Computational and Applied Mathematics.347, 210–221,2019.（SCI二区） [11]Ling Jian, Fuhao Gao, Peng Ren, Yunquan Song, Shihua Luo. A Noise-Resilient Online Learning Algorithm for Scene Classification. Remote Sensing,10(11),1836,2018. （SCI二区） [10]Dong, Ping;Lin, Lu;Song, Yunquan.Significance test of clustering under high dimensional setting with applications to cancer data. Journal of Statistical Computation and Simulation. 88,（2018）no. 17,3349–3378.（SCI四区） [9] Song, Yunquan， Dong,Ping， Wang, Xiuli， Lin, Lu. Rapid penalized likelihood-based outlier detection via heteroskedasticity test. Journal of Statistical Computation and Simulation, vol.87, no.6, 1206 -1229, 2017. (SCI四区) [8]Lin Lu, Dong Ping, Song Yunquan, Zhu Lixing. Upper expectation parametric regression. Statistica Sinica, vol.27, no.3, 1265-1280,2017. (SCI三区，统计学权威期刊) [7]Wang, Xiuli, Song Yunquan*(通讯作者),Lin, Lu. Handling estimating equation with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics., vol.3 26, 62-70,2017. (SCI二区) [6]Song ,Xiaoxin; Jian, Ling; Song, Yunquan*(通讯作者). A chunk updating LS-SVMs based on block Gaussian elimination method. Applied Soft Computing, vol.51, 96-104,2017. (SCI一区，top期刊) [5]Song Yunquan*, Jian Ling, Lin Lu. Robust exponential squared loss-based variable selection for high-dimensional single-index varying-coefficient model.Journal of computational and appliedmathematics, 308:330-345, 2016. (SCI二区) [4]Song Yunquan, Lin Lu, Jian Ling. Robust check loss-based variable selection of high-dimensional single-index varying-coefficient model. Communication in nonlinear science and numerical simulation, 36 , 109–128, 2016. (SCI二区) [3]Lin Lu, Song Yunquan, Liu Zhao. Local linear-additive estimation for multiple nonparametric regressions. Journal of Multivariate Analysis,123, 252–269, 2014. (SCI三区，统计学权威期刊) [2]Song Yunquan, Zhu, Xuehu, Lin Lu. Independent feature screening for ultrahigh-dimensional models with interactions. Journal of the Korean statistical society,43, 4,567–583,2014.(SCI四区) [1]Jian Ling, Song Yunquan, Shen Shuqian. Adaptive Least Squares Support Vector Machine Predictor for Blast Furnace Ironmaking Process; Isij International, 55(4):845-850, 2015. (SCI四区) 2.工作论文： [1]Yang Jichen(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Interquantile shrinkage in quantile autoregressive models, Computational Economics,2025. (二审) [2]Yiming Hou(研究生)， Song Yunquan*(通讯作者).Deep Learning for Variable Selection in Nonparametric Spatial Autoregressive Tobit Models, 2025. (under review) [3]Wang Yuanfeng(研究生), Song Yunquan*(通讯作者). Deep neural networks for spatial autoregressive model with measurement errors, 2025. (under review) [4]Zhan Minmin(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Optimal Transport-Based Transfer Learning with Incomplete Data: Bridging the Gap Across Domains,2025. (under review) [5]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Robust Weighted Transfer Learning with Linear Constraints under Linear Regressive Model，2025. (under review) [6]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Variable Selection for Nonparametric Tobit Model via Deep Learning，2025. (under review) [7]Yang Rui(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Transfer learning with high-dimensional multiplicative models: least product relative error estimation approach，2025. (under review) [8]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning for higher-order partially linear spatial autoregressive model with differential privacy, 2025. (under review) [9]Lv Jianxin(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Deep learning for spatial additive stochastic frontier model with nonparametric spatial effects, 2025. (under review) [10]Liu Jiaxin(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning for high-dimensional expectile regression，2025. (under review) ◎专利
◆授权专利 1.宋允全、于琪、李月菱、雷鹤杰、梁锡军、渐令，一种基于步长控制的在线软间隔核学习算法，中国，发明专利, Zl201811037902.7,2022-03-28。 2.渐令，宋允全，申淑谦，梁锡军,基于预算支持向量集的LS-SVMs在线学习方法.中国，发明专利,ZL201610087343.5,2017-06-30。
3.渐令，宋晓欣，宋允全，梁锡军,自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法.中国，发明专利,ZL201610088041.X,2017-06-30。 ◆申请专利 1. 梁锡军,曾攀,汪怡,朱莉莉,渐令,宋允全,杜珅瑜, 一种基于生成对抗网络的表面缺陷检测方法. 中国 ，发明专利(申请), 202310484962.8, 2023-04-28. ◎指导研究生 ★累计指导硕士研究生26名，其中统计学学硕7人，应用统计专硕19人。指导的研究生共有3个学术小组 1．高维数据统计分析和理论(侧重特征筛选、变量选择、半监督回归、迁移回归等理论研究)； 2．时空数据的统计建模及其应用(侧重理论与应用研究)； 3．联邦机器学习与差分隐私、小样本学习及其应用（侧重多源数据融合与隐私保护、小样本学习统计性质等方面理论与算法，工具语言为Python、R）. ◆主要毕业去向： 2022级： 王元凤（厦门大学经济学院统计学专业读博，导师：方匡南）、李洁（北京师范大学统计学院统计学读博，导师：赵俊龙）、侯一鸣（中央财经大学统计与数学学院，导师：潘蕊）、张晓娣（西北工业大学管太阳成集团tyc9728）、詹珉珉（国家公务员镇江市税务局）、王安琪（国有企业安徽江淮汽车集团股份有限公司）、李浩男（中国工商银行青岛分公司） 2021级： 王之鉴（厦门大学经济学院统计学专业读博，导师：钟威与许杏柏）、李紫桐（加拿大约克大学统计学院统计学专业读博，导师：高歆）、苏航（国家公务员济南税务局）、程怡（国家公务员烟台税务局）、李一君（国家公务员中国人民银行滨州市分公司）、肖舒月（山东港口青岛港）、苏宇奇（东营市纪委监委） 2020级： 刘雅琦（上海财经大学城市与区域科学学院经济学专业读博）、申思佳（中国移动杭州研发中心）、何冬梅（招商银行温州分行）、侯佳伟（内蒙古自治区鄂尔多斯市第一中学）、张悦（烟台市福山区公务员）、程文钊（比亚迪集团西安研发中心）
2019级： 方明璐（贵州省兴义市发改局）、吴亚新（中国联通济南分公司）、左丹如（中国工商银行济南分行）、卜晓洁（联通软件研究院济南分院） 2018级： 朱彦辑（河北新奥集团） ◆指导研究生获奖学金情况： 1.李洁，研究生国家奖学金，2024年； 2.陈璇，研究生政府与企业奖学金，2024年； 3.李紫桐，山东省优秀研究生毕业生，2024年； 4.程怡，太阳成集团优秀研究生毕业生，2024年 ◆指导研究生竞赛获奖情况： 1.方明璐，左丹如，研究生创新工程资助项目，2020年； 2.卜晓洁，研究生创新工程资助项目，2020年； 3.吴亚新、任鹏丞、夏 荷，“车企舆情正负倾向的识别与预测”， 2021年（第七届）全国老员工统计建模大赛研究生组三等奖，2021年； 4.刘雅琦、申思佳、 李月菱， “差分隐私框架下的大规模不平衡数据的分类预测——以金融欺诈识别系统为例”，2021年（第七届）全国老员工统计建模大赛研究生组三等奖，2021年； 5.左丹如、方明璐，卜晓洁，第十七届“华为杯”全国研究生数学建模大赛三等奖，2020年。 6. 肖舒月、李一君、苏宇奇，“5G短规模化发展下潜在用户识别研究—基于主成分分析和BP神经网络模型”，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 7. 薛庄、朱莉莉、张悦，“求助有门，你真的找对了吗？—基于深度学习的政务咨询部门分类”，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 8. 程怡、崔雨、韩诚，“旅游何惧倒春寒—新冠肺炎疫情下山东省旅游业的预测和分析”，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 9. 张晓娣、詹珉珉、李浩男、王安琪，“山东省海洋经济布局与空间溢出效应动态分析”，2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛一等奖，2022年。 10. 张晓宇、苏宇奇、陈玥琳、韩诚，“统计学子何去何从——基于统计专业的就业岗位文本分析”，2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2022年。 11. 李 洁、王元凤、侯一鸣、尤金宇，“以乐探心，“数”以共情——基于LDA和推荐算法的网易云音乐情感分析”，2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2022年。 12. 詹珉珉、张晓娣、李浩男，点亮道路交通安全“危险信号灯”——基于机器学习的道路交通事故影响因素分析，2023年第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2023年。 13. 杨睿、吕建鑫、陈璇，出血性脑卒中临床智能诊疗建模，“华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖，2023。 14. 郭蕊，刘佳昕，吴婉青，区域双碳目标与路径规划研究，“华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛成功参赛奖，2023。 15. 王安琪，统计方向就业分析与薪资预测—基于“智联招聘”网站的大数据分析，全国老员工统计建模竞赛省级三等奖，2023。 16. 李新惠、吴妤婷、阎鑫，迎机遇、面挑战——南宁市柑橘 A 产业现状及发展对策分析报告，第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2023年。 17. 王蓉、高彤、王安琪，你的未来薪资如何？——基于统计方向的就业分析与薪资预测，第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2024年。 18. 郭蕊、刘佳昕、吴婉青，乡村振兴背景下老年人心理健康的分析与预测—以山东省农村老年人为例，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛一等奖，2023年。 19. 詹珉珉、张晓娣、王安琪，携手碳梦，绿洋共鸣——“双碳”目标下绿色海洋协同发展的统计测度，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛二等奖，2023年。 20．李香怡、马晓辰、张潍怡、于曜铭，双碳“遇”新能--基于中国新能源汽车现状的市场调研和自燃事故风险分析，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛二等奖，2023年。 21. 姜杰伟、贾雯雯、郭瑞林，中国式现代化人口高质量发展之“老有所养”：养老机构布局是关键！ ——山东省人口老龄化预测及养老机构布局优化综合分析，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛二等奖，2023年。 22. 孟庆明、梁家浩、王文君、高艺帆，关注心理健康，乐享银龄生活—基于神经网络的老年人抑郁症预测，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 23. 苏欣欣、赵卓颖、李宜轩，山东省人口年龄结构对产业结构变动的影响研究，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 24. 李洁、王元凤、侯一鸣，隐私保护下的家庭金融统计测度研究，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 25. 陈璇、杨睿、吕建鑫、桑晓华，“你用电，我用心”——基于机器学习的全国用电负荷及其相关因素分析，2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛三等奖，2023年。 26. 赵洪扬，尚庆旭，张钟元，万家灯火看中国-结合夜光遥感的区域时空经济和城市群结构变化研究，2023年（第九届）全国老员工统计建模大赛全国一等奖，2023年。 27.张潍怡，数智时代下老龄化对国民主观幸福感的影响研究，2024年（第十届）全国老员工统计建模大赛省赛二等奖，2024年。 28．吴婉青、刘佳欣、郭蕊，数字化背景下新能源汽车的空间溢出效应分析，2024年（第十届）全国老员工统计建模大赛省赛三等奖，2024年。 29. 吕建鑫、杨睿、陈璇，数据驱动下的乡村振兴战略——新质生产力助推乡村振兴大潮，2024年（第十届）全国老员工统计建模大赛省赛三等奖，2024年。 30.张潍怡、李香怡，在“银发浪潮”中托举幸福之舟—探究老龄化时代下国民幸福感的驱动因素，2024年第七界全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区二等奖，2024年。 31.吕建鑫、杨睿、陈璇， 乡村振兴赋新颜—新质生产力赋能乡村振兴的深度解析与策略构建，2024年第七界全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区二等奖，2024。 32.吴婉青、郭蕊、刘佳昕，“绿色转型，数字赋能”—基于空间计量模型的新能源汽车空间效应分析，2024年第七界全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区三奖，2024。 33.张亮星、桑晓华、董雅茹，生育之声—透过民生三感洞悉当代生育意愿的影响因素，2024年第七界全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区三奖，2024。 -获奖情况
1.构建教育生态环境培养数理化基础学科研究生一流创新人才. 太阳成集团教学成果奖二等奖，2020，排名第8。 2.青岛市智慧政务，郑泽龙、黄祺淇、郑新悦，第八届山东省科创大赛三等奖，指导教师，2021年； 3.美国数学建模竞赛二等奖（2012MathematicalContestinModeling–Honorable Mention），2015； 4.全国老员工数学建模比赛山东赛区一等奖，2021年； 5.第一届青岛市统计建模大赛一等奖（优秀指导教师），2021年。
6. 2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛优秀指导教师，2023年。
◎荣誉称号
1.太阳成集团2015-2016年度太阳成集团“十佳百优主任”，2016年。
2.太阳成集团2015-2016年度“太阳成集团tyc9728工会积极分子”，2016年。 3.指导研究生李紫桐获得山东省优秀毕业生，2024年。 4. 指导研究生程怡获得校优秀毕业生，2024年。 5. 指导研究生吴亚新获得山东省优秀毕业生，2022年。 6.太阳成集团优秀本科毕业设计指导教师，2014年-2016年。 7.太阳成集团优秀本科毕业设计指导教师，2021年-2024年。 8.太阳成集团tyc9728学科竞赛优秀指导教师，2024年。 ◎学术兼职
中国青年统计学家协会常务理事，中国现场统计生存分析分会理事，中国现场统计资源与环境分会常务理事，中国现场统计高维数据分会理事，山东省大数据研究会大数据专业建设委员会副秘书长，青岛市统计专家咨询委员会委员。国际学术期刊Journal of Business and Economic Statistics, TEST， Electronic Journal of Statistics, Statistica Sinica, Statistics in Medicine, Computational Statistics & Data Analysis, Computational Statistics等匿名审稿人
◎其他 如果你对机器学习算法及应用有兴趣，有意攻读数学博士生、数学、统计学、应用统计硕士研究生，可通过个人邮箱联系。 | 