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重庆邮电大学计算机学院/人工智能学院导师教师师资介绍简介-于洪
本站小编 Free考研考试/2021-10-06
个人信息:Personal Information 教授 博士生导师 硕士生导师
性别:女
毕业院校:重庆大学
学历:博士研究生毕业
学位:工学博士
在职信息:在职
所在单位:计算机学院、人工智能学院
办公地点:重庆邮电大学信息科技大厦1906室
联系电话:86-(O)
电子邮箱:
联系方式Other Contact Information 邮编 :
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个人简介:Personal Profile 于洪,教授,博士生导师。伊出生于重庆巫溪,成长于重庆云阳,在2003年获得重庆大学计算机软件与理论博士学位。在人生的第三个鼠年于2008年访问加拿大University of Regina。
于洪教授长期从事粗糙集、三支决策、工业大数据、知识自动化、智能决策、知识发现、聚类分析、Web智能、智能推荐、数据挖掘和智能信息处理等领域的研究工作。出版专著多部,发表SCI / EI检索论文40多篇,多篇论文是ESI高被引论文。获得国际会议最佳论文奖,论文入选领跑者5000——中国精品科技期刊顶尖学术论文。作为主研人员参与过多项国家级与省部级项目,并主持过重庆市教委基础研究项目、重庆市教委优秀中青年骨干教师资助项目和重庆市自然科学基金项目,主持过重庆邮电大学校级项目多项。目前,正在主持国家自然科学基金面上项目、重点项目子项目多项。
于洪教授是国际粗糙集学会高级会员,IEEE会员,中国人工智能学会以及中国计算机学会会员,担任了JRS、IJCRS等系列国际学术的程序委员会共同主席,是ADMA 、CCECE、AMLTA、RSKT、RSCTC等国际学术会议的程序委员会委员。是《Information Sciences》(SCI期刊)、《计算机学报》(一级学报)等期刊评审专家,担任过SCI期刊《Fundamenta Informaticae》客座编辑。于洪博士获得重庆市科委自然科学技术奖二等奖1次。
于洪教授是重庆邮电大学智能科学与技术专业负责人,中国人工智能学会教育工作委员会常务委员,全国本科“智能科学与技术”专业教学指导工作组成员。于洪教授主要讲授本科生、研究生的“算法设计与分析”、“数据结构”、“Rough集与数据挖掘”、“计算理论基础”、“人工智能”等课程。获得过“优秀班导师”等称号,指导本科生参加国家级科技竞赛活动获奖多次。
教育经历
1.1999/9–2003/12,重庆大学,计算机软件与理论,博士,导师:吴中福
2.1994/9–1997/5,重庆邮电学院,信号与信息处理,硕士,导师:葛君伟
3.1990/9–1994/6,南昌航空工业学院,物理学,学士
科研与学术工作经历
1.2015/12-至今,重庆邮电大学,计算机科学与技术学院,博导
2.2014/9-2015/3,加拿大University of Regina,访问****
3.2013/11-至今,重庆邮电大学,计算机科学与技术学院,教授
4.2007/12-2008/12,加拿大University of Regina,访问****
研究兴趣
? 粗糙集
? 三支决策
? 工业大数据
? 知识自动化
? 智能决策
? 知识发现
? 聚类分析
? Web智能
? 智能推荐
? 数据挖掘
? 智能信息处理粗糙集理论
教学兴趣
? 算法设计与分析
? 数据结构
? Rough集与数据挖掘
? 计算理论基础
? 人工智能
Published Book and Chapters 1. 于洪, 王国胤. 三支决策聚类. 于洪, 王国胤, 李天瑞, 梁吉业, 苗夺谦, 姚一豫. 三支决策: 复杂问题求解方法与实践[M], 北京: 科学出版社, 2015.
2. 于洪,王滢,王国胤. 基于三支决策的重叠聚类方法(第11章), In:刘盾,李天瑞,苗夺谦,王国胤,梁吉业编著. 三支决策与粒计算. 北京: 科学出版社.2013年.
3. 于洪,刘占国,王国胤. 基于决策粗糙集的聚类数自动确定方法(第12章),In:贾修一,商琳,周献中,梁吉业,苗夺谦,王国胤,李天瑞,张燕平编著. 三支决策理论与应用, 南京:南京大学出版社, 2012年
4. 于洪,王国胤. 基于决策粗糙集的自动聚类方法(第5章), In:李华雄, 周献中,李天瑞,王国胤,苗夺谦,姚一豫编著. 决策粗糙集理论及其研究进展. 北京:科学出版社. 2011年.
Edit Proceedings1. Yiyu Yao, Qinghua Hu, Hong Yu, Jerzy W. Grzyma, Rough sets, fuzzy sets, data mining, and granular computing: 15th international conference, RSFDGrC 2015, Tianjin, China, November 20-23, 2015, Proceedings, Springer, 2015.11.
2. Tianrui Li, Hung Son Nguyen, Guoyin Wang, Jerzy Grzymala-Busse, Ryszard Janicki, Aboul Ella Hassanien, Hong Yu, Rough sets and knowledge technology: 7th International Conference, RSKT 2012, Chengdu, China, August 17-20, 2012, Proceedings, Springer, 2012.08.
Journal Articles1. Hong Yu, Bing Zhou, Mingyao Deng, Feng Hu. Tag recommendation method in folksonomy based on user tagging status[J]. Journal of Intelligent Information Systems, 2018, 50(3):479-500.
2. Hong Yu, Xincheng Wang, Guoyin Wang, Xianhua Zeng. An active three-way clustering method via low-rank matrices for multi-view data[J]. Information Sciences, 2018, doi: 10.1016/j.ins.2018.03.009.
3. Hong Yu, Peng Jiao, Yiyu Yao, Guoyin Wang. Detecting and refining overlapping regions in complex networks with three-way decisions[J]. Information Sciences, 2016, 373:21-41.
4. Hong Yu, Cong Zhang, Guoyin Wang. A tree-based incremental overlapping clustering method using the three-way decision theory[J]. Knowledge-Based Systems, 2016, 91:189-203.
5. Hong Yu, Zhanguo Liu, Guoyin Wang. An automatic method to determine the number of clusters using decision-theoretic rough set[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2014, 55(1):101-115.
6. Hong Yu, Qingfeng Zhou, Man Liu. A dynamic composite Web services selection method with QoS-aware based on AND/OR Graph[J]. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2014, 7(4):660-675.
7. Hong Yu, Shuangshuang Chu, Dachun Yang. Autonomous knowledge-oriented clustering using decision-theoretic rough set theory[J]. Fundamenta Informaticae, 2012, 115: 141–156.
8. Hong Yu, Qingfeng Zhou, Man Liu. A Dynamic Composite Web Services Selection Method With QoS-Aware Based on AND/OR Graph[J]. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2014, 7(4):660-675.
9. Xi’ao Ma, Guoyin Wang, Hong Yu.Heuristic algorithms for finding distribution reducts in probabilistic rough set model[J]. arXiv preprint arXiv:1512.07162, 2015.
10. Guoyin Wang, Xi’ao Ma, Hong Yu. Monotonic uncertainty measures for attribute reduction in probabilistic rough set model[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2015, 59(C):41-67.
11. Xi’ao Ma, Guoyin Wang, Hong Yu, Tianrui Li. Decision region distribution preservation reduction in decision-theoretic rough set model[J]. Information Sciences, 2014, 278:614-640.
12. 于洪, 王国胤, 姚一豫. 决策粗糙集理论研究现状与展望[J]. 计算机学报, 2015, 38(8): 1628-1639.
Hong Yu, Guoyin, Wang, Yiyu Yao. Current Research and Future Perspectives on Decision-Theoretic Rough Sets[J]. Chines Journal of Computers, 2015, 38(8): 1628-1639.
13. 于洪, 李俊华. 一种解决新项目冷启动问题的推荐算法[J]. 软件学报, 2015, 26(6): 1395?1408.
Hong Yu, Junhua Li. Algorithm to Solve the Cold-Start Problem in New Item Recommendations[J]. Journal of Software, 2015, 26(6): 1395?1408.
14. 马希骜, 王国胤, 于洪. 决策域分布保持的启发式属性约简方法[J]. 软件学报, 2014, 25(8):1761-1780.
Xi’ao Ma, Guoyin Wang, Hong Yu. Heuristic Method to Attribute Reduction for Decision Region Distribution Preservation[J]. Journal of Software, 2014, 25(8):1761-1780.
15. 于洪, 邓明瑶, 胡峰. 考虑用户标注状态的标签推荐方法[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(8): 673-682.
Hong Yu, MingYao Deng, Feng Hu. Tag Recommendation Method Considering Users Tagging Status[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2014, 27(8): 673-682.
16. 于洪, 杨显. 微博中信息传播特性分析及模型仿真研究[J]. 系统仿真学报, 2013, 25(12): 2973-2978.
Hong Yu, Xian Yang. Analyzing and Modeling of Information Propagation on Microblogging[J]. Journal of System Simulation, 2013, 25(12): 2973-2978.
17. 于洪, 李俊华. 结合社交与标签信息的协同过滤推荐算法[J]. 小型微型计算机系统, 2013, 34(11): 2467-2471.
Hong Yu, Junhua Li. Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Using Social and Tag Information[J]. Journal of Chinese Computer Systems, 2013, 34(11): 2467-2471.
18. 于洪, 杨显. 微博中节点影响力度量与传播路径模式研究[J]. 通信学报, 2012, 33(Z1): 96-102.
Hong Yu, Xian Yang. Studying on the node’s influence and propagation path modes in microblogging[J]. Journal on Communications, 2012, 33(Z1): 96-102.
19. 于洪, 杨大春. 基于蚁群优化的多个属性约简的求解方法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(2): 176-184.
Hong Yu, Dachun Yang. Approach to Solving Attribute Reductions with Ant Colony Optimization[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2011, 24(2): 176-184.
20. 王国胤, 姚一豫, 于洪. 粗糙集理论与应用研究综述[J]. 计算机学报, 2009, 32(7): 1229-1246.
Guoyin Wang, Yiyu Yao, Hong Yu. A Survey on Rough Set Theory and Applications[J]. Chines Journal of Computers, 2009, 32(7): 1229-1246.
Conference Papers1. Hong Yu. Three-Way Decisions and Three-Way Clustering[C]//International Joint Conference on Rough Sets (IJCRS 2018). Springer, Cham, 2018:13-28.
2. Hong Yu, Guoyin Wang. An Efficient Gradual Three-Way Decision Cluster Ensemble Approach[C]// International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Springer, Cham, 2018:711-723.
3. Ning Sun, Hong Yu. A Method to Determine the Number of Clusters Based on Multi-validity Index[C]// International Joint Conference on Rough Sets (IJCRS 2018). Springer, Cham, 2018:427-439.
4. Zhao Fu, Hong Yu, Hongliang Zhang, Xiaofang Chen. A Multi-objective Optimization Algorithm Based on Preference Three-way Decomposition[C]// The 11th International conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM 2018). Springer, Cham, 2018:3-11.
5. Jing Xiong, Hong Yu. An Adaptive Three-way Clustering Algorithm for Mixed-type Data[C]// The 24th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2018). Springer, Cham, 2018: 379-388.
6. Yan Liu, Hong Yu. Dynamic Overlapping Community Discovery Based on Core Nodes[C]// The 9th IEEE International Conference on Big Knowledge (IEEE ICBK 2018).2018: 252-259
7. Hong Yu, Zuoyu Sun, Guoyin Wang, Jie Li, Yongfang Xie, Gang Guo. A Multi-granular Hierarchical Evaluation Model for Multiple Criteria Three Sorting[C]// 2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW 2018). 2018: 487-494.
8. Hong Yu, Jisen Yang, Xiaofang Chen, Zhong Zou, Guoyin Wang, Tao Sang. Soft Measuring Model of Superheat Degree in the Aluminum Electrolysis Production[C]// 2018 IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2018).
9. Hong Yu, Zhihua Chang, Zhou Bing. A Novel Three-Way Clustering Algorithm for Mixed-Type Data[C]// IEEE International Conference on Big Knowledge. IEEE, 2017:119-126.
10. Hong Yu, Xincheng Wang, Guoyin Wang. A Semi-supervised Three-Way Clustering Framework for Multi-view Data[C]// International Joint Conference on Rough Sets. Springer, Cham, 2017:313-325.
11. Hong Yu. A Framework of Three-Way Cluster Analysis[C]// International Joint Conference on Rough Sets. Springer, 2017:300-312.
12. Hong Yu, Leijie Jin, Bing Zhou, Bin Xiao, Xianhua Zeng. An event-based approach to overlapping community evolution by three-way decisions[C]// IEEE, International Conference on Big Data Analysis. IEEE, 2017:772-778.
13. Hong Yu, Haibo Zhang. A three-way decision clustering approach for high dimensional data[C]//International Joint Conference on Rough Sets. Springer International Publishing, 2016: 229-239.
14. Hong Yu, et al. Methods and practices of three-way decisions for complex problem solving[C]//International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology. Springer International Publishing, 2015: 255-265.
15. Hong Yu, Cong Zhang, Feng Hu. An Incremental Clustering Approach Based on Three-Way Decisions[C]// International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing. Springer, Cham, 2014:152-159.
16. Hong Yu, Ting Su, Xianhua Zeng. A three-way decisions clustering algorithm for incomplete data[C]//International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology. Springer International Publishing, 2014: 765-776.
17. Hong Yu, Peng Jiao, Guoyin Wang, et al. Categorizing overlapping regions in clustering analysis using three-way decisions[C]//Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT), 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on. IEEE, 2014, 2: 350-357.
18. Hong Yu, Qingfeng Zhou. A cluster ensemble framework based on three-way decisions[C]//Rough Sets and Knowledge Technology. Springer Berlin Heidelberg, 2013: 302-312.
19. Hong Yu, Ying Wang. Three-way decisions method for overlapping clustering[C]//International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing. Springer Berlin Heidelberg, 2012: 277-286.
20. Hong Yu, Man Liu. A QoS-aware Web services selection model using AND/OR graph[C]//Advanced Data Mining and Applications. Springer Berlin Heidelberg, 2011, 7120: 124-137.
Chinese Invention Patents1. 于洪, 陈云, 胡峰, 王国胤, 胡军. 基于Spark平台采用两次评价的加权选择集成三支聚类方法, 专利申请号:2.3.
2. 胡峰, 向倞, 于洪, 娄华宾. 基于MapReduce的LBS兴趣点发现方法, 专利申请号:ZL9.7.
教育经历Education Background
工作经历Work Experience
1999.92003.12
重庆大学
工学博士
1994.91997.4
重庆邮电学院
工学硕士
1990.91994.6
南昌航空工业学院
理学学士
2014.12至今
智能科学与技术系主任
主任
2011.7至今
智能科学与技术教学研究部
副主任
2007.12008.1
University of Regina, Canada
计算机系
访问****
1997.1至今
重庆邮电大学
计算机科学与技术学院
教师
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
粗糙集、三支决策、工业大数据、知识自动化、智能决策、知识发现、聚类分析、Web智能、智能推荐、数据挖掘、智能信息处理
Special Session Chair:
1.International Joint Conference on Rough Sets 2019 (IJCRS2019)
2.International Joint Conference on Rough Sets 2017 (IJCRS 2017)
3.The 2015 International Joint Conference on Rough Sets (IJCRS2015)
4.International Conference on Rough Set and Knowledge Technology (RSKT'13)
相关话题/人工智能学院 计算机
重庆邮电大学计算机学院/人工智能学院导师教师师资介绍简介-张璞
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段书凯,男,现任西南大学人工智能学院教授,博士生导师,院长,智能传动和控制技术国家工程实验室代理主任,智能传动和控制技术重庆市技术创新中心主任,类脑计算与智能控制重庆市重点实验室主任,重庆市脑科学协同创新中心脑认知分中心副主任。主要研究领域包括:人工智能、类脑芯片、工业机器人、智能控制、仿生信息材料 ...西南大学师资导师 本站小编 Free考研考试 2021-10-05西南大学人工智能学院导师教师师资介绍简介-邹博文
姓名:邹博文性别:男学历:博士职称:教授部门:智能控制与机器人系邮箱:zbw469@126.com研究方向:节能与新能源汽车、清洁分布式能源发电、智能机器人等邹博文(二级教授,博士),男,2006年于浙江大学获工学博士学位,现就职于西南大学人工智能学院-智能传动与控制技术国家地方联合工程实验室,是内 ...西南大学师资导师 本站小编 Free考研考试 2021-10-05西南大学人工智能学院导师教师师资介绍简介-吴加贵
姓名:吴加贵性别:男学历:博士职称:研究员部门:智能科学与技术系邮箱:mgh@swu.edu.cn吴加贵,四川仁寿人,博士,研究员,博士生导师。OSAMember,IEEEMember,ACMMember,中国人工智能学会会员,重庆市人工智能学会会员,美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)高级研究科学家 ...西南大学师资导师 本站小编 Free考研考试 2021-10-05