林耀进
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个人简介

林耀进,教授,计算机学院院长、福建省数据科学与智能应用高校重点实验室主任。合肥工业大学博士,天津大学博士后。曾获福建省百千万人才工程、福建省高层次人才、福建省优秀教师、福建省青年五四奖章、福建省高校新世纪优秀人才、福建省高校杰出青年科研人才等称号。中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员,福建省人工智能学会副理事长,福建省计算机学会常务理事,福建省中小学人工智能教指委委员。计算机科学与技术国家一流专业建设点负责人,福建省计算机科学与技术应用型学科带头人,福建省不确定信息处理专业硕士导师团队带头人。主要从事大数据知识发现与机器学习的研究,在该领域主持国家自然科学基金3项,参与国家自然科学基金4项,主持省级重点自然科学基金、重大教改项目各一项;在CVPR、IJCAI、软件学报、电子学报、TKDE、TKDD、TNNLS、TFS、PR等国内外著名会议期刊发表论文100多篇。获福建省科技进步奖一等奖项(排名第四)、三等奖一项(排名第一),福建省科协自然科学优秀论文一等奖、二等奖各1次、福建省教学成果奖二等奖2次(排名第1一次)。近三年主讲《数据挖掘》、《数据库原理及应用》、《大数据导论》等本科课程,发表教改论文数篇,教学过程中指导学生参加多种科技及大学生创新创业项目与竞赛,并多次获奖。

近年获奖成果
【1】海量多源多标签数据协同融合推理关键技术研究及应用,福建省科技进步三等奖,排名第一

【2】学科交叉、跨界融合—计算机应用型创新人才“四元融创”培养体系构建与实践,福建省教学成果奖二等奖,排名第一

【3】超高清视频智能处理关键技术研发及产业化,福建省科技进步一等奖,排名第四

【4】以创新能力培养为核心,多主体协同创新计算机类应用型人才培养模式探索与实践,福建省教学成果奖二等奖,排名第六


近年承担的项目

【1】开放动态环境下层次结构数据分类学习的粒计算方法(62076116),国家自然科学基金面上项目,2021.01-2024.12,资助直接经费58万元,主持。
【2】开放环境下基于粒计算的层次结构数据分类建模研究(2021J02049),福建省自然科学基金重点项目,2021.09-2024.08,资助经费20万元,主持。
【3】基于粒计算的多模态多标记数据分类建模研究(61672272),国家自然科学基金面上项目,2017.01-2020.12,资助直接经费62万元,主持,已结题。
【4】基于多数据源协同学习方法的方剂组配规律研究(61303131),国家自然科学基金青年项目,2014.01-2016.12,资助经费23万元,主持,已结题。


十篇代表性论文

[1] 林耀进, 白盛兴, 赵红, 李绍滋, 胡清华. 基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择. 软件学报, 2022, 33(7): 2667-2682.
[2] 刘浩阳, 林耀进, 刘景华, 吴镒潾, 毛煜, 李绍滋. 由粗到细的分层特征选择. 电子学报, 2022, 50(11): 2778-2789
[3] Yaojin Lin, Haoyang Liu, Hong Zhao, Qinghua Hu, Xingquan Zhu, Xindong Wu: Hierarchical Feature Selection Based on Label Distribution Learning.  IEEE Trans. Knowl. Data Eng. DOI: 10.1109/TKDE.2022.3177246.
[4] Guodong Du, Jia Zhang, Min Jiang, Jinyi Long, Yaojin Lin, Shaozi Li, Kay Chen Tan: Graph-Based Class-Imbalance Learning With Label Enhancement.  IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3133262.
[5] Jinghua Liu, Yaojin Lin, Weiping Ding, Hongbo Zhang, Jixiang Du: Fuzzy Mutual Information-Based Multilabel Feature Selection with Label Dependency and Streaming Labels. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 31(1): 77-91 (2023).
[6] Dianlong You, Yang Wang, Jiawei Xiao, Yaojin Lin, Maosheng Pan, Zhen Chen, Limin Shen, Xindong Wu: Online Multi-Label Streaming Feature Selection with Label Correlation. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 35(3): 2901-2915 (2023).
[7] Yaojin Lin, Qinghua Hu, Jinghua Liu, Xingquan Zhu, Xindong Wu: MULFE: Multi-Label Learning via Label-Specific Feature Space Ensemble. ACM Trans. Knowl. Discov. Data 16(1): 5:1-5:24 (2022).
[8] Jinkun Chen, Yaojin Lin, Jusheng Mi, Shaozi Li, Weiping Ding: A Spectral Feature Selection Approach with Kernelized Fuzzy Rough Sets. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 30(8): 2886-2901 (2022).
[9] Jinghua Liu, Yaojin Lin, Yuwen Li, Wei Weng, Shunxiang Wu: Online multi-label streaming feature selection based on neighborhood rough set. Pattern Recognit. 84: 273-287 (2018).
[10] Yaojin Lin, Qinghua Hu, Jinghua Liu, Jinjin Li, Xindong Wu: Streaming Feature Selection for Multilabel Learning Based on Fuzzy Mutual Information. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 25(6): 1491-1507 (2017).


服务
《Applied Intelligence》的编委,《TKDE》、《TNNLS》、《TCYB》、《TFS》、《PR》,《软件学报》、《计算机学报》等刊物审稿人。


联系方式 

E-mail: zzlinyaojin@163.com 或yjlin@mnnu.edu.cn

 

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