笔名：鲁莽，老鲁; 男，安徽省含山县人。
电子邮件: survival99@gmail.com， lcguang@foxmail.com 个人网站： http://survivor99.com
南京航空学院飞机制造系本科毕业，曾在加拿大尼亚加拉学院进修计算机， 在北京师范大学数学系当访问学习者， 学习模糊数学和人工智能。曾任长沙大学过计算机系副教授， 长沙青年学说带头人，赴加拿大访问学者，基金管理部门高级分析员，证券报刊专栏作者， IＤＧ风险投资项目顾问，辽宁工程技术大学智能工程和数学学院客座教授。
研究兴趣是：颜色视觉的数学模型和哲学, 信息论（特别是语义信息论）, 美学和进化论，分析哲学，科学哲学， 机器学习.
专著有：《广义信息论》（1993年于中国科大出版社和台湾儒林出版社出版）；
《投资组合的熵理论和信息价值--兼析股票期货等风险控制》(1997年于中国科大出版社出版)。
《色觉奥妙和哲学基本问题》，2003,中国科学技术大学出版社
《美感奥妙和需求进化》，2003，中国科学技术大学出版社
《沪吉诃德和深桑丘——戏说中国股市二十多年》，2009年，清华大学出版社
《股市幸存者如是说》， 2010年，清华大学出版社
于《光学学报》,《通信学报》,《自然杂志》，《哲学动态》,《现代哲学》,《中国证券报》,《证券市场周刊》，《International J. of General System》，《BUSEFAL》， 《Information》，《Entropy》， 《Philosophies》等杂志上发表论文多篇，主要有：
2023: Lu, C. Reviewing Evolution of Learning Functions and Semantic Information Measures for Understanding Deep Learning. Entropy 2023, 25, 802. https://doi.org/10.3390/e25050802 中文版：（回顾学习函数和语义信息测度的进化——进而理解深度学习， http://survivor99.com/LCG/information/Review-Evolution/index.html
2023： Lu, C. Causal Confirmation Measures: From Simpson’s Paradox to COVID-19 (
因果确证测度——从辛普森悖论到COVIC-9), Entropy 2023, 25(1), 143; https://doi.org/10.3390/e250101432023： Lu, C. Information Reflection Theory Based on Information Theories, Analog Symbolism, and the Generalized Relativity Principle （信息反映论——基于信息论、模拟符号论和推 广的相对性原理）. Comput. Sci. Math. Forum 2023, 8
, 45. https://doi.org/10.3390/cmsf20230080452021：Needing Aesthetics can explain birds’ beauty preferences， Researchfeature, 138， 66-69. https://researchfeatures.com/needing-aesthetics-explain-birds-beauty-preferences/ 中文版：(需求美学能解释鸟类审美趣味， http://survivor99.com/LCG/ResearchFeatures/Birds.html
2021：Explaining colour vision with the decoding model，Researchfeature 135，142-145. https://researchfeatures.com/explaining-colour-vision-decoding-model/ 中文版：
用译码模型解释色觉，http://survivor99.com/LCG/ResearchFeatures/ExplainColor.html
2020: Lu, C. The P–T Probability Framework for Semantic Communication, Falsification, Confirmation, and Bayesian Reasoning, Philosophies 2020, 5(4), 25; https://doi.org/10.3390/philosophies5040025
中文版： 中文: P-T概率框架用于语义通信，证伪，确证和贝叶斯推理 http://www.survivor99.com/LCG/CM/P-T/index.html
2020: Lu, C. Channels’ confirmation and predictions’ confirmation: from the medical test to the raven paradox. Entropy 2020, 22, 384. https://www.mdpi.com/1099-4300/22/4/384
中文版 : 信道确证和预测确证——从医学检验到乌鸦悖论，http://www.survivor99.com/lcg/CM/Raven/index.html
2019： Lu, C. Semantic information G theory and Logical Bayesian Inference for machine learning. Information 2019, 10, 261. https://www.mdpi.com/2078-2489/10/8/261
中文类似版：http://www.survivor99.com/lcg/books/GIT/
2019：鲁晨光; 汪培庄 ，Zadeh的隶属函数对似然方法、语义通信和统计学习的意义《模糊系统与数学》2019, 33（2）,56-69
2018: Lu, C. "Semantic Channel and Shannon Channel Mutually Match and Iterate for Tests and Estimations with Maximum Mutual Information and Maximum Likelihood," 2018 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), Shanghai, 2018, pp. 227-234, doi: 10.1109/BigComp.2018.00041.
2018: Lu, C. Explaining Birds Colorful Plumages and Beauty Preferences by Demand Relationships with Information and Confidence Level Analyses. Open Access Biostatistics & Bioinformatics, https://crimsonpublishers.com/oabb/fulltext/OABB.000504.php
2017: Lu, C. Channels’ Matching Algorithm for Mixture Models. In: Shi Z., Goertzel B., Feng J. (eds) Intelligence Science I. ICIS 2017. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 510. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-68121-4_35
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