2010年获太原理工大学电路与系统专业博士学位

2015年澳大利亚昆士兰科技大学访问学者，中国大数据技术与应用联盟智库专家。

在有关刊物和国际会议上发表论文100余篇，其中SCI、EI收录30余篇次；主持国家自然科学基金面上项目1项，山西省科技合作交流专项-区域合作项目1项，山西省自然科学基金2项，中国博士后科学基金1项，教育部产教融合协同育人项目2项，参与山西省科技厅重大专项项目、山西省科技攻关项目等省部项目10余项，授权国家发明专利10余项，国际专利3项，发明专利成果转化1项，获得软件著作权6项。2022年独著出版专著一部《非平衡数据集分析及其应用》，第一主编出版教材《Hadoop大数据技术实践》，副主编参与出版国家级“十二五”本科规划教材一部《数字语音处理及Matlab仿真》，副主编参与出版部委级规划教材一部《电路分析基础》。

主讲课程：

本科：《电路分析基础》、《可编程控制器（PLC）》

硕士：《现代信号处理理论》、《大数据技术原理及应用》

主编教材：

[1]李凤莲，郑洪宾主编，Hadoop大数据技术应用实践,北京师范大学出版社，2019,12.

[2]张雪英主编，李凤莲，贾海蓉，李鸿燕副主编，数字语音处理与Matlab仿真，电子工业出版社, 2016.

[3]史健芳主编，李凤莲，陈慧英副主编，电路分析基础，清华大学出版社，2023.

教学获奖：

1.指导的2023届本科生申涵的毕业设计论文《基于图神经网络的材料性能分析》被评为太原理工大学优秀毕业设计（论文）。

2.指导的2019届本科生刘书昌的毕业设计论文《强化学习优化的SVD推荐算法及其应用》被评为太原理工大学优秀毕业设计（论文）。

研究生指导：

作为指导教师指导研究生获得“华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛国家二等奖2项；

指导的2021级研究生于放获得2023年国家奖学金一项；

承担的科研项目：

1.山西省科技合作交流专项-区域合作项目，基于高通量计算与强化学习训练的新能源电池安全性评估方法， 2024.1-2026.12，40万，在研，主持

2.国家自然科学基金面上项目，62171307，强化学习视域下的脑卒中多模态数据集成学习优化算法及发病风险预测研究，2022.1-2025.12，53万，在研，主持

3.山西省科技重大专项，20181102008，数字化光伏智能制造技术与系统开发子课题-光伏产品生产大数据分析系统研究，2018/12-2021/12，54.72万元，结题，参加

4.山西省自然科学基金面上项目，201801D121138，面向脑卒中诊断非平衡数据集的强化学习分类模型构建研究，2018/12-2020/12，5万元，已结题，主持

5.山西省重点研发计划项目，201803D31045，山西省脑卒中大数据分析系统研究与开发，2018/12-2020/12，15万元，已结题，参加

6.山西省人民医院横向项目，晋政采[2017-0748]G419-c81-G1，脑卒中网络数据管理平台子项目二：脑卒中网络大数据分析系统研究及搭建，2018/08-2021/08，46.5万元，结题，主持

7. 2018年第一批教育部产学合作协同育人项目，201801128003，《Hadoop大数据技术应用实践》红亚科技产学合作课程资源建设项目，2018/08-2020/08，3万元，结题

8. 山西省平台基地和人才专项，201605D211021，大数据全比较问题的分布式计算理论及编程模型，2016/01-2018/12，10万元，已结题，参加

9. 山西省国际科技合作项目，2015081007，煤矿安全预警大数据处理基础平台的核心技术研究，2015/05-2017/05，10万元，已结题，参加

10.山西省科技重大专项，20181102008，煤矿重大水灾超前探测和场景三维可视化关键技术研究子课题-矿井水害超前探测多信息融合处理及水害预警信息系统构建机制研究， 2012/01-2016/12，120万元，已结题，参加

11.中国博士后科学基金面上项目，2013M530896，量子神经网络融合证据理论的煤矿水害预测系统研究，2013/05-2014/12，5万元，已结题，主持

12.山西省自然科学基金面上项目，2012011014-1，基于压缩感知的语音压缩与重构算法，2012/01-2014/12，5万元，已结题，主持

出版专著：

李凤莲，非平衡数据集分析及其应用，电子工业出版社，2022

代表性论文：

1.Acoustic-articulatory emotion recognition using multiple features and parameter-optimized cascaded deep learning network, Knowledge-Based Systems 284 ,2024,111276(SCI，1 区)

2.Rest-state EEG microstates as electrophysiological biomarkers in post-stroke disorder of consciousness, (通信作者), Frontiers in Neuroscience, 2023(SCI，2 区)

3.W-Net: Aboundary-enhanced segmentation network for stroke lesions, (通信作者), Expert Systems With Applications, 2023(SCI, 1区)

4.Speech emotion recognition based on optimized deep features of dualchannel complementary spectrogram,Information Sciences, 2023(SCI，1 区)

5.Machine Learning Potential Model Based on Ensemble Bispectrum Feature Selection and Its Applicability Analysis, (通信作者), Metals,2023(SCI, 3区)

6.Stroke lesion segmentation model based on convolutional fusion and an improved attention mechanism[J].Computers and Electrical Engineering , (通信作者), 2023(SCI, 3区)

7.TransRender: a transformer-based boundary rendering segmentation network for stroke lesions, (通信作者),Frontiers in Neuroscience, 2023(SCI，2 区)

8.Multi-scale Long-range interactive and Regional Attention Network for Stroke Lesion Segmentation(通信作者), Computers and Electrical Engineering，2022(SCI, 3 区)

9.Gmean Maximum FSVMI Model and Its Application for Carotid Artery Stenosis Risk Prediction(通信作者), Chinese Journal of Electronics, 2021(SCI,4 区)

10.Multi-Feature Fusion Method Based on EEG Signal and its Application in Stroke Classification(第 1 作者), Journal of Medical Systems, 2020(SCI, 3 区)

11.A Partitioning-Stacking Prediction Fusion Network Based on an Improved Attention U-Net for Stroke Lesion Segmentation(3/5), IEEE Access, 2020 (SCI,3区)

12.Cost-sensitive and hybrid-attribute measure multi-decision tree over imbalanced data sets(第1作者),Information Sciences, 2018(SCI，1 区)

13.深度强化学习优化的学习向量量化聚类算法(通信作者),电子设计工程,2023

14.特征降维的深度强化学习脑卒中分类预测研究(通信作者),重庆理工大学学报, 2023

15.基于学习自动机的改进 FCM 聚类算法及应用(通信作者),电子设计工程,2023

16.基于卷积融合和残差-注意力的脑卒中病灶分割(通信作者),重庆理工大学学报, 2023

17.特征选择融合深度强化学习分类模型的构建及应用(通信作者),电子设计工程,2022

18.基于DPRI的单行为强化聚类算法(通信作者), 电子设计工程,2022

19.Q-learning算法优化的SVDPP推荐算法(3/4), 计算机工程,2021

20.同分布强化学习优化多决策树及其在非平衡数据集中的应用(3/4),中南大学学报(自然科学版)，2019 (EI)

21.改进欠抽样方法及其在非平衡数据集分类中的应用(通信作者),计算机工程,2019

授权专利：

1.李凤莲等，2023/04202，METHOD AND SYSTEM FOR PARTITIONING LESION IMAGING DATA，国际授权专利，授权日期 2023-10-25，南非，国际发明专利

2.ZL20181065044.2，李凤莲、焦江丽、张雪英，黄丽霞、陈桂军，刘文培，一种基于单样本的人脸图像虚拟样本扩充方法及系统，授权日期 2022-6-7，中国,发明专利

3.ZL201711084630.1 李凤莲、张雪英、焦江丽、魏鑫、张翕茜、黄丽霞、陈桂军、孙颖, 一种海量大数据分布式预测方法及系统，授权日期 2020-10-9，中国,发明专利（转让）

4.ZL201710544733.5 李凤莲、张雪英、焦江丽、李彦民、田玉楚、刘康、孙颖，一种网络图分割方法及系统，授权日期2019-7-12,中国,  发明专利

5.ZL201810675044.2 李凤莲、焦江丽、张雪英等，一种基于单样本的人脸图像虚拟样本扩充方法及系统，授权日期 2022-6-7，中国,发明专利

6.ZL201710751446.1 张雪英、李凤莲等, 一种基于图覆盖的大数据全比较的数据分配方法及系统，授权日期2020-5-28，中国,发明专利

7.ZL201610165666.1张雪英、李凤莲等, 用于矿井下多巷道任意角度耦合的水害蔓延方法，授权日期 2018-11-9，中国,发明专利

8.ZL201610162388.4张雪英、李凤莲等, 一种用于矿井下多巷道任意角度耦合的水害漫延系统，授权日期 2018-4-10，中国,发明专利

9.ZL201610623669.5 张雪英、陈桂军、李凤莲等，煤矿底板奥灰岩突水在线监测智能预警系统，授权日期 2018-5-25，中国,发明专利

10.ZL201811061152.7 张雪英、李凤莲等，一种对非平衡数据集的分类方法及系统，授权日期 2022-7-8，中国,发明专利

11.ZL202010303765.8 张雪英、王杰、李凤莲等，一种基于配料数据的多晶硅铸锭质量预测方法及系统，授权日期 2022-10-11，中国,发明专利

12.ZL202011047387.8 张雪英、回海生、王夙、吴泽林、李凤莲，一种脑卒中病灶分割方法和系统，授权日期 2022-11-25，中国,发明专利

13.ZL201910653898.5 张雪英、张静、张卫、回海生、黄丽霞、李凤莲、陈桂军，一种有效性脑网络的确定方法及系统，授权日期 2022-2-18，中国,发明专利

14.ZL202010729912.8黄丽霞、徐静林、张雪英、李凤莲、陈桂军、王杰、张龙，一种多晶硅原料重要度分析方法及系统，授权日期 2022-8-9，中国,发明专利

15.202010303765.8, Zhang, Xueying; Wang, Jie; Li, Fenglian，Method and System for Predicting Quality of Polycrystalline Silicon Ingot Based on Ingredient Data, 2020

16.202011047387.8, ZHANG, Xueying; HUl, Haisheng; WANG, Suzhe;Li, Fenglian and WU, Zelin，STROKE LESION SEGMENTATION METHOD AND SYSTEM，2020

软件著作权：

1.著作权人：太原理工大学，软件名称：基于轮廓系数的多智能体强化学习的聚类算法平台V1.0，开发人：李凤莲，杜鹏等，登记号：2023SR1245664，2023-03-30，软件著作权

2.著作权人：太原理工大学，软件名称：基于改进模糊聚类算法的脑卒中数据分析平台，开发人：李凤莲，张晋义，张龙，登记号：2022SR1412420，2022-03-30，软件著作权

3.著作权人：太原理工大学，软件名称：脑卒中大数据分析系统，开发人：李凤莲，张雪英，回海生，田豆，梅晓碧，登记号：2020SR0120514，2019-6-6，软件著作权

4.著作权人：太原理工大学，软件名称：脑卒中大数据分析系统，开发人：李凤莲，张雪英，回海生，田豆，梅晓碧，登记号：2020SR0120514，2019-6-6，软件著作权

5.著作权人：太原理工大学，软件名称：强化学习优化的SVD推荐系统，开发人：李凤莲，张雪英，周运腾，刘书昌，田豆，登记号：2019SR0554206，2019-3-30,  软件著作权

6.著作权人：太原理工大学，软件名称：大数据分布式编程模型分类预测系统，开发人：李凤莲，张雪英，张翕茜，登记号：2018SR731409，2018-6-11，软件著作权。

科研获奖：

1.获得山西省科技进步二等奖2项

2.中国煤炭工业协会三等奖1项