个人简介：
忽丽莎，女，汉族，1986年生。于2009年、2012年分别获得河北大学理学学士和硕士学位，导师为鲁淑霞教授、王熙照教授；于2017年毕业于中国科公司计算技术研究所，获计算机应用技术专业工学博士学位，导师为陈益强研究员。主要研究方向为机器学习、普适计算。已在国内外知名期刊与会议上发表学术论文三十余篇，已申请国家发明专利十余项，其中授权国家发明专利5项。现任365英国上市公司副教授，硕士研究生导师，软件工程系副主任，中国计算机学会普适计算专业委员会委员。联系方式：lishahu1986@163.com
研究方向：
主要研究方向为机器学习、普适计算，聚焦复杂动态场景下的智能感知预测。
应用领域：重点开展人体行为识别、帕金森病检测、股票价格预测等研究，致力于赋能智慧医疗、量化金融等场景。
方法/模型：针对环境变化引发的数据分布演变，深入探索在线学习、流数据挖掘技术以应对概念漂移挑战；同时结合自监督学习挖掘无标签数据特征，引入时间序列建模精准捕捉长时序依赖关系，进而构建高效、鲁棒的智能计算模型。
主讲课程：
《高级人工智能》、《机器学习实践》、《算法分析与设计》、《Python语言》、《Java语言程序设计》、《软件测试》等。
主持科研项目：
1.忽丽莎.面向帕金森病早期预警的脑机接口驱动运动意图在线解码方法研究，365英国上市公司科学研究与发展计划项目，2026 -今.
2.忽丽莎.基于概念漂移数据流分类的人体行为识别研究，石家庄市驻冀高校基础研究项目，2024 -今.
3.忽丽莎.面向概念漂移数据流的半监督在线学习方法研究，河北省高等公司科学技术研究项目，2023 -今.
4.忽丽莎.可穿戴用户行为个性化感知方法研究，河北省自然科学基金项目，2019 - 2021.
5.忽丽莎.面向可穿戴用户个性化行为感知的增量学习方法研究，河北省高等公司科学技术研究项目，2018 - 2020.
代表性论文列表：
[1]Lisha Hu, Yaru Lu, Yuehua Feng. Concept drift detection based on deep neural networks and autoencoders[J]. Applied Sciences, 2025, 15(6): 3056.
[2]Lisha Hu, Wenxiu Li, Yaru Lu, Chunyu Hu. Scalable concept drift adaptation for stream data mining[J]. Complex & Intelligent Systems, 2024, 10(5): 6725-6743.
[3]Lisha Hu, Chunyu Hu, Xinlong Jiang, Zheng Huo. Adaptive coefficient-based kernelized network for personalized activity recognition[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2022, 13: 269-291.
[4]Lisha Hu, Chunyu Hu, Zheng Huo, Xinlong Jiang, Suzhen Wang. Online support vector machine with a single pass for streaming data[J]. Mathematics, 2022, 10(17): 3113.
[5]Lisha Hu, Yiqiang Chen, Jindong Wang, Chunyu Hu, Xinlong Jiang. OKRELM: online kernelized and regularized extreme learning machine for wearable-based activity recognition[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2018, 9: 1577-1590.
[6]Lisha Hu, Yiqiang Chen, Shuangquan Wang, Zhenyu Chen. b-COELM: A fast, lightweight and accurate activity recognition model for mini-wearable devices[J]. Pervasive and Mobile Computing, 2014, 15: 200-214.
[7]Lisha Hu, Shuxia Lu, Xizhao Wang. A new and informative active learning approach for support vector machine[J]. Information Sciences, 2013, 244: 142-160.
[8]Lisha Hu, Yiqiang Chen, Shuangquan Wang, Jindong Wang, Jianfei Shen, Xinlong Jiang, Zhiqi Shen, Less annotation on personalized activity recognition using context data[C]. IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing, 2016: 327-332.
[9]Lisha Hu, A lightweight and low-power activity recognition system for mini-wearable devices[C]. Ph.D. Forum in IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, 2014: 166-167.
[10]Lisha Hu, Yiqiang Chen, Shuangquan Wang, Liping Jia, A nonintrusive and single-point infrastructure-mediated sensing approach for water-use activity recognition[C]. IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing, 2013: 2120-2126.
[11]忽丽莎,高海辰,王素贞,面向个性化行为识别的双重动态加权集成方法[J].山东大学学报（工学版），2026，已录用.
[12]忽丽莎,王素贞,陈益强,高晨龙,胡春雨,蒋鑫龙,陈振宇,高兴宇,基于可穿戴设备的跌倒检测算法综述[J].浙江大学学报（工学版）, 2018, 52(9): 1717-1728.
[13]忽丽莎,王素贞,陈益强,胡春雨,蒋鑫龙,陈振宇,高兴宇,基于目标均衡度量的核增量学习跌倒检测方法[J].计算机应用, 2018, 38(4): 928-934.
代表性专利列表：
1.陈益强,王晋东,沈建飞,胡春雨,王记伟,张宇欣,忽丽莎.用于大规模数据标定的迁移学习方法及系统.中国发明专利,公开号: CN106599922B,授权日期: 2021.08.24.
2.陈益强,忽丽莎,谷洋,王晋东,王双全.一种交通模式行为识别方法及相应的识别模型构建方法.中国发明专利,公开号：CN105447504B,授权日期: 2019.04.02.
3.陈益强,魏代华,忽丽莎,蒋鑫龙.一种普适化的睡眠质量测评方法和系统.中国发明专利,公开号: CN107007263B,授权日期: 2019.11.19.
4.陈益强,忽丽莎,高晨龙,谢涛,沈建飞.一种基于层次分类的可穿戴跌倒检测方法及系统.中国发明专利,公开号: CN106875630B,授权日期: 2018.12.04.
5.陈益强,陈振字,沈建飞,蒋鑫龙,忽丽莎,王双全.一种跌倒检测模型构建方法及相应的跌倒检测方法和装置.中国发明专利,公开号：CN105310696B,授权日期: 2018.06.26.
