李梅，女，汉族，1981年12月生，工学博士，陕西杨陵人。2004年毕业于西北大学计算机科学与技术专业，取得学士学位。2009年6月毕业于西北农林科技大学信息工程学院计算机应用专业，获得工学硕士学位。2016年6月毕业于毕业于西北农林科技大学机械与电子工程学院农业电气化与自动化专业获得工学博士学位。2004年至今于西北农林科技大学信息工程学院工作，现为副教授。

研究方向

机器学习、数据挖掘、智能计算，特别是计算机在智慧农业中的应用

开设课程

机器与数据挖掘、程序设计基础、人工智能导论

承担主要科研项目

1. 陕西省重点研发计划，畜禽行为智能监测与疾病早期预警系统研发与实发，项目编号：2025NC-YBXM-117，2025.01至2026.12,主持。

2. 陕西省区域创新能力引导计划子课题，畜禽智慧养殖及身份追溯平台构建与应用，项目编号：2022QFY11-03，2022.01至2024.12，主持。

3. 陕西省区域创新能力引导计划子课题，基于物联网的苹果大数据智能服务关键技术研究与应用,项目编号：2019ZDLNY07-06-01,2019.01至2021.12，主持。

4. 西安科技计划项目子课题，奶山羊牧场数智化关键技术研究与示范，项目编号：24NYGG0023，2024.01-2025.12，主持。

5. 中央高校基本科研业务费基金项目，基于网路数据的弱标注学习研究，项目编号：2452018147， 2018.01-2020.12，主持。

6. 国家重点研发计划子课题，非接触式山羊湖羊体重快速预估技术研发，项目编号：2022YFD1300201，2022.12至2027.11，参与。

7. 陕西省重点研发计划秦创原产业聚集区“四链”融合，基于人工智能的中草药识别及品质鉴定研究，项目编号：2024CY-JJQ-35，2024.10至2027.09，参与。

8. 陕西省秦创原 “科学家+工程师”队伍建设，智慧畜牧研发及示范“科学家+工程师”队伍，项目编号：2023KXJ-109，2023.01至2025.12，参与。

9. 陕西省重点研发计划，基于空地多源数据的小麦病虫害智能识别和决策支持系统研发，项目编号：2023-YBNY-220，2023.01至2025.12，参与。

10. 陕西省科技计划项目，家畜生命体征及行为识别与疫病早期预警关键技术集成示范，项目编号：2024NC-ZDCYL-05-11，2024.01至2026.12，参与。

11. 陕西省教育厅科学研究计划项目，高危行业增强现实多人智能演练系统，2024.01-2026.12，参与。

12. 国家自然科学基金青年项目，基于学术文献引文的自动摘要关键技术研究（项目编号：61303125），执行时间：2014.01-2016.12，已结题，参与。

13. 国家自然科学基金青年项目，移动P2P流媒体中带QoS保障的契约激励技术研究（项目编号：61303226），2014.01-2016.12，已结题，参与。

14. 国家自然科学基金青年科学基金项目,网络博弈驱动进化计算模型及在社团检测中的应用（项目编号：61101639）。执行时间：2012.01-2014.12，已结题，参与。

15. 陕西省重点项目-农业领域, 基于大数据平台的猪圆环病毒检测及防控技术研究与示范（项目编号：2018ZDXM-NY-064），2018.01-2021.12，已结题，参与。

16. 陕西省重点研发计划-一般项目，基于无损点云的田间果实三维形态数字化技术研究（项目编号：2018NY-127），2018.01-2021.12，已结题，参与。

17. 陕西省科技统筹创新工程，安全农产品生产过程信息自动采集关键技术研究（项目编号：2014KTDZ03-02-2），2014.10-至今，已结题，参与。

18. 杨凌示范区科技计划项目,基于传感器网络的生猪行为识别及标准化管理(项目编号：2014GY-01),2014.10-2019.09，已结题，参与。

科研成果

1. 科研论文

[1] Liang C, Tian Y, Zhao D, et al. Bootstrap Latent Prototypes for graph positive-unlabeled learning[J]. Information Fusion, 2024.[2] Chunquan Liang, Yifan Wang, Qiankun Chen, Xinyuan Feng, Luyue Wang, Mei Li, and Hongming Zhang. 2024. Bootstrap Deep Metric for Seed Expansion in Attributed Networks. In Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 1629–1638.

[3] Bo Jin; Guorui Wang; Jingze Feng; Yongliang Qiao; Zhifeng Yao; Mei Li; Meili Wang ;PointStack based 3D automatic body measurement for goat phenotypic information acquisition, Biosystems Engineering, 2024.

[4] Zeng Y, Zhang Y, Gong N, et al. Research on thyroid CT image segmentation based on U-shaped convolutional neural network[C]//Fourteenth International Conference on Graphics and Image Processing (ICGIP 2022). SPIE, 2023.

[5] Guo M, Zhang J, Li M, et al. Chinese Relation Extraction of Apple Diseases and Pests Based on A Dual-Channel Neural Network[C]//2021 IEEE 23rd Int Conf on High Performance Computing & Communications; 7th Int Conf on Data Science & Systems; 19th Int Conf on Smart City; 7th Int Conf on Dependability in Sensor, Cloud & Big Data Systems & Application (HPCC/DSS/SmartCity/DependSys). IEEE, 2021.

[6] Zhang J, Guo M, Geng Y, et al. Chinese named entity recognition for apple diseases and pests based on character augmentation[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021.

[7] He C, Qiao Y, Mao R, et al. Enhanced LiteHRNet based sheep weight estimation using RGB-D images[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2023.

[8] Zhao H, Mao R, Li M, et al. SheepInst: A high-performance instance segmentation of sheep images based on deep learning[J]. Animals, 2023.

[9] Mei Li, Shirui Pan, Yang Zhang, Xiaoyan Cai. Classifying Networked Text Data with Positive and Unlabeled Examples. Pattern Recognition Letters, Vol. 77, 1-7, 2016.

[10] Mei Li, Daokun Zhang, Yang Zhang, Xiaoyan Cai. PDE-KNN: A positive and unlabeled learning algorithm based on probability density estimation, Journal of Computational Information Systems, V 10, n 22, pp9521-9528, November 15, 2014.

[11] Mei Li; P. YANNE; Yang Zhang, Uncertain Essential Emerging Patterns for Classifying Uncertain Data, Journal of Convergence Information Technology, 8(3), 2013.

• [12] 李梅; 耿楠, 冬小麦麦穗小花的三维可视化建模方法的研究与实现, 农机化研究, 09期, 2009.

• [13] 张嘉宇,郭玫,张永亮等.细粒度苹果病虫害知识图谱构建研究[J].计算机工程与应用,2023,59(05):270-280.

• [14] 董小艳,王娟勤,李梅.基于AT89C52的农业温湿度智能控制系统设计[J].安徽农业科学,2019,47(02):237-240+254.

• [15] 张金蕾,李梅,张阳等.P-AnDT:平均n依赖决策树的正例未标注学习算法[J].计算机应用研究,2016,33(07):1941-1944+1951.

• [16] 边党伟,李长红,高嵩等.永磁同步电机的位置控制系统设计[J].电力电子技术,2015,49(08):61-62+79.

• [17] 张荷,李梅,张阳等.基于PU学习的软件故障检测研究[J].计算机应用研究,2015,32(11):3324-3331.

• [18] 张星,李梅,张阳等.代价敏感不确定贝叶斯分类器的单批测试算法[J].吉林大学学报(工学版),2015,45(02):583-588.DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb201502036.

• [19] 李伟卫,李梅,张阳等.基于分布式数据仓库的分类分析研究[J].计算机应用[21] 李梅,耿楠.冬小麦麦穗小花的三维可视化建模方法的研究与实现[J].农机化研究,2009,31(09):35-38.

• 
  

2. 软著与专利情况

• [1] 软著，识叶寻疾--苹果叶片病害识别系统，2025SR0656589

• [2] 软著，羊场养殖数据管理与分析系统V1.0，2023SR1471081

• [3] 专利，一种基于知识图谱的苹果病虫害智能问答机器人，202120730930.8

• [4] 专利， 一种基于深度学习的体重估计方法，202211564150.6

• [5] 专利，一种基于双注意力机制的牛只行为识别方法，202211057231.8

• [6] 专利，一种基于多分支融合优化结构的绒山羊个体识别的方法，202211060763.

教学改革情况

1. 教学研究

主持陕西省教学教学规划课题1项，西北农林科技大学教育教学改革项目4项，参与省级教改项目3项，校级校级教改项目6项、参与教育部产学合作协同育人项目3项。

2. 课程建设    

获批陕西省“大学程序设计（Python）线上一流课程”，参与西北农林科技大学“大学信息技术”等 3门课程建设。3. 教学研究论文

以第一作者发表4篇教改论文，参与发表 4 篇。   4. 教材编写      参编《大学信息技术》《大学信息技术实验教程》，《商务智能与数据挖掘》等教材。

科创

1. 李浩东等，图数据不完整标签学习算法研究，国家级，2025

2. 周美桦等，基于图神经网络的种子集扩展方法研究，省级，2025

3. 王文玥等，基于WebGL的在线羊只养殖3D可视化溯源系统研发，校级，2024

4. 王璐月等，基于自引导半监督学习的图分类算法研究，国家级，2024

5. 邱天乐等，基于深度学习的羊脸识别方法研究，校级，2023