Trabajos académicos de Li Jin

[1](Li Jin), Liu, Kunyue, Chen Ruijie. Aprendizaje sin arrepentimientos en juegos de elección de recursos con costos limitados. [A] En: Actas de la VI Conferencia Internacional sobre Computación Natural (ICNC'10). Prensa IEEE. Agosto de 2010, Yantai, Shandong, China, 2921–2925. (EI, ISTP).

[2] Liu, Weiyi, Yue, Kun, Song, Ning, Ding, Li. Un modelo gráfico simplificado y un algoritmo genético para el cálculo aproximado del equilibrio de Nash de juegos estáticos. Revista de Inteligencia e Ingeniería. Sistemas robóticos, 60(2), págs. 241-261, 2010/11. (EI, SCIE)

[3] Yue, Kun, Yao, Yu, (Li Jin), Liu, Wei Yi, Red probabilística cualitativa y reducción de ambigüedad. "Inteligencia Aplicada", Volumen 33, Número 2, Páginas 159-178, 2018.

[4] Yue, Kun, Liu, Wang, Xiaoling, Zhou, Ao Ying, (Li Jin). Descubrimiento de asociaciones semánticas de servicios web basado en una red probabilística cualitativa. Sistemas expertos y aplicaciones, 36 (5), págs. 9082-9094, 2009/7. (EI, SCI)

[5](Li Jin), Liu, Yue Kun, Juego de selección de recursos con restricciones de costos para la minería de datos microeconómicos, 2009, Vol.4, pp.247-251, 2009 Internacional Conferencia sobre Inteligencia Artificial e Inteligencia Computacional, 2009 (EI,)

, Li Jin, Yue Kun, Liu. Un modelo adaptativo de Markov para la clasificación de textos. [a] En: Actas de la Tercera Conferencia Internacional sobre Sistemas Inteligentes e Ingeniería del Conocimiento (ISKE 08). Prensa IEEE. Noviembre de 2008, Xiamen, China, 802-807 (ISTP Xiamen)

[7] Yue Kun, Liu, Li Jin. Un método de medición de la calidad de los servicios web basado en la superposición de factores de incertidumbre. Investigación y desarrollo informático, 46 ​​(05), PP 841-849, 15/5/2009 (CNKI). (EI)

Wei——Liu Yi, Kunyue, (Li Jin),. Un modelo gráfico y un algoritmo genético para cálculos aproximados simplificados del equilibrio de Nash en juegos estáticos. Revista de sistemas inteligentes y robóticos

Kun Yue, , (Li Jin), Wei -. Redes probabilísticas cualitativas para la reducción de la ambigüedad. Aplicar la inteligencia. Volumen 33, Número 2, 159-178, DOI: 10.1007/s 10489-008-0156-5. (SCI, EI)

Li Jin, Yue Kun, Liu. Un método de solución de equilibrio de Nash para el modelo de interacción de múltiples agentes [J] Computer Science, Volumen 34, Número 3, 2007, 181-185.

Liu Weimin, Li Jun (Li Jin), Yue Guodong, Song Nan y Yao. Un método para resolver juegos difusos [J]. Revista internacional de incertidumbre, borrosidad y sistemas basados ​​​​en el conocimiento. Volumen 14. 3 de junio de 2006. Compañía editorial científica mundial. (LIC)

Li Jin, Liu. Resolver el equilibrio de Nash de juegos de gráficos [J]. Ingeniería y aplicaciones informáticas, 2004, volumen 40, número 26.62-65.

Li Jin, Liu. Construcción de un diagrama de influencia de múltiples agentes [J]. Revista de la Universidad de Yunnan (edición de ciencias naturales), volumen 26, número 2, 2004, páginas 15-118.

Li Jin, Yue Kun, Liu. Método chino de filtrado de spam basado en el modelo adaptativo de Markov. [A] Actas de la 25ª Conferencia Nacional de Bases de Datos de Informática (Suplemento) (NDBC'08). 2008).2008, 10, Guilin, Guangxi, 183

Yue Kun, Li Jin, Shi Pan, Liu. Extracción automática de temas de servicios web basados ​​en semántica. [J] Actas de la 25ª Conferencia Nacional de Bases de Datos de Investigación y Desarrollo Informático (Suplemento) (NDBC'08)

[16] Wei-, (Li Jin), Kunyue,. Modelo gráfico de equilibrio de Nash aproximado para juegos estáticos computacionales y simplificación de algoritmos genéticos [A] En: La 3ª Conferencia Internacional sobre Computación Natural (ICNC'07) y la 4ª Conferencia Internacional sobre Sistemas Difusos y Descubrimiento del Conocimiento (FSKD'07) [C ]. Haikou, China, 2007. (EI)

Li Jin,, Liu,. Algoritmo genético para la resolución de juegos gráficos[A]. Actas del Simposio internacional de 2004 sobre informática distribuida y sus aplicaciones en negocios, ingeniería y ciencia [C]. Wuhan, China, 2004. 372–377.(ISTP)

, Liu,, Li Jin.

Toma de decisiones con gráficos de influencia en varias etapas utilizando algoritmos genéticos [a]. Actas del Simposio internacional de 2004 sobre computación distribuida y sus aplicaciones en negocios, ingeniería y ciencia [C]. Wuhan, China, 2004. 372–377.(ISTP)

[19], Liu y Li Jin. Uso de redes bayesianas para modelar las creencias del oponente en juegos estáticos con información incompleta [A]. Ver: Actas de la 3ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático y Cibernética [C, Shanghai, agosto de 2004, págs. 249-252]. (IE)