工作经历

2025/07-至今，南京信息工程大学，数学与统计学院统计系，教授/硕士生导师

2010/09-2025，南京信息工程大学，数学与统计学院统计系，副教授/硕士生导师

2010/09-2011/03,美国爱荷华大学, 人文和科学学院统计及精算学系，访问学者

2007/06-2010/09，南京信息工程大学，数学与统计学院统计系，讲师

学习经历：

2002/09-2007/07，武汉大学，硕士/博士，概率论与数理统计专业，

科研成果

近些年主要参加和承担的项目：

[1]江苏省自然科学青年基金项目：“超高维数据下带右删失的变系数模型统计推断”，项目编号：BK20140983，2014/9-2017/09,主持；

[2]国家自然科学基金面上项目: “超高维复杂数据统计降维研究”，项目编号：11771215，2018/1-2021/12，参加；

[3]国家社科基金重大项目：“基于大数据融合的气象灾害应急管理研究”，项目编号：16ZDA047，2016-2021年，参加；

[4]国家社科基金重大招标项目：“大数据时代雾霾污染经济损失评估及防治对策研究”,项目编号：17ZDA092，2017-2022年，参加；

[5]国家自然科学青年基金项目：“基于变系数半参数模型的高维数据统计分析”，项目编号：11301279，2014/01-2016/12，参加；

[6]教育部人文社会科学青年基金项目“对称分布族下含测量误差的面板数据建模及其应用”(13YJC910001)，2013-2015,参加；

[7]江苏省统计局项目：“江苏省经济增长质量和效益分析研究”，项目编号：2009LW03，2009/11-2010/06，参加；

[8]国家统计局全国统计科研项目重点项目：“中国人口、能源、环境与经济协调发展评价研究”，项目编号：2008ZL022，2008/12-2010//12,参加；

[9]国家数学天元基金项目：“广义线性模型及其在右删失数据的应用”，项目编号：10726046，2008/01-2008//12,参加；
[10]校科研资助项目： “相依误差下随机删失部分线性模型的统计分析”，2008/12-2010/12,主持。

代表性成果

超高维数据特征筛选

[1]宋凤丽，孙威，基于基尼相关系数的超高维判别特征筛选，数理统计与管理，2024, 43(6): 1073-1083.

[2] Peng Lai，Mingyue Wang，Fengli Song，Yanqiu Zhou，Feature screening for ultrahigh- dimensional binary classification via linear projection，AIMS Mathematics，2023，8（6）：14270-14287.https://doi.org/10.1080/03610918.2020.1775848

[3] 宋凤丽，孙威。基于条件信息熵的超高维判别特征筛选，数学的实践与认识，2022，52（5）：258-266.

[4] Fengli Song,Peng Lai*, Baohua Shen. Robust composite weighted quantile screening for ultrahigh dimensional discriminant analysis,Metrika, 2020,83(7):799-820.

[5] Fengli Song,Yurong Chen*, Peng Lai. Conditional distance correlation screening for sparse ultrahigh-dimensional models,Applied Mathematical Modelling, 2020,18(1):232-252.

[6] Peng Lai,Fengli Song*,Yufei, Gao. Stable feature screening for ultrahigh dimensional data,Journal of the Korean Statistical Society, 2019,48(2):221-232.

[7] Ailing Yan,Fengli Song*. Adaptive elastic net-penalized quantile regression for variable selection, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2019,48(20),5106-5120.

[8] Fengli Song, Peng Lai*, Baohua Shen, Guosheng Cheng. Variance ratio screening for ultrahigh dimensional discriminant analysis, Communications in Statistics-Theory and Methods,2018, 47(24):6034-6051.

[9] 来鹏，沈宝华*,宋凤丽。基于条件分布的超高维筛选,数学的实践与认识，2018,48(9):154-162。

[10] 程国胜,孙超男,宋凤丽,来鹏。基于条件信息熵的超高维分类数据特征筛选,统计与决策, 2018,8, 64-67。

[11] Lai Peng*,Song Fengli, Chen Kaiwen and Liu Zhi. Model free feature screening with dependent variable in ultrahigh dimensional binary classification. Statistics and Probability Letters,2017,125,141-148.

[12] Cheng Guosheng, Li Xingxiang, Lai Peng*,Song Fengli and Yu Jun.Robust rank screening for ultrahigh dimensional discriminant analysis. Statistics and Computing,2017, 27,535-545.

[13] Li Xingxiang, Cheng Guosheng *, Wang Liming., Lai Peng., and Song Fengli.Ultrahigh dimensional feature screening via projection,Computational Statistics & Data Analysis,2017(114),88-104.

生存分析

[1] Fengli Song,Peng Lai, Baohua Shen, Lianhua, Zhu. Model free feature screening for ultrahigh dimensional covariates with right censored outcomes,Communications in Statistics - Simulation and Computation,2022,51（8）4815-4827.

[2]Song Fengli, Liu Luqin . Law of Iterated Logarithm for the MLE in a Random Censoring Model with Incomplete Information. Acta Mathematica Scientia: 2008, 501-512.

[3]宋凤丽,沈思.带有不完全信息随机截尾试验下总体均值型参数的经验似然.应用数学, 2009, 2(1)：191-198.

[4] Song Fengli,Men Kepei. Asymptotic Property of Estimator for Random Censored Partial Linear Model. The Proceedings of 2010 International Conference on Application of Mathematics and Physics. Nanjing P.R. China May 8-9, 2010 (AMP2010), Vol. 2：167-173.

[5]Song Fengli, Liu Luqin, Men Kepei. Empirical Likelihood Semiparametric Regression Analysis under Random Censorship.国际学术会议论文集IIGSS-CPS, 2010 , Vol.1, 303-307.

[6]沈思，宋凤丽。一类连续半鞅的极大不等式，数学杂志，第31卷，第一期,2011,157-161。

所获荣誉：

曾荣获第七届全国应用统计专业学位研究生教育教学成果三等奖，江苏省高校第八届数学基础课青年教师授课竞赛三等奖、第四届全国高校混合式教学设计创新大赛“设计之星”奖。指导学生毕业论文获得省级“优秀毕业设计团队奖”。指导学生参加全国应用统计专业研究生案例大赛、全国大学生数学建模、研究生数学建模竞赛、统计建模竞赛等，成绩突出，共获奖79项，其中国家级奖项35项，省级一等奖和二等奖共28项，省级三等16项，并荣获江苏省研究生数学建模科研创新实践大赛优秀指导教师称号。