姓名：杨帆　　
　　性别：男　　
　　职称：讲师
　　所获学位：博士
　　授予单位：厦门大学　
　　学院：信息科学与技术学院
　　研究方向：机器学习、数据挖掘
　　电子邮件: yang@ xmu.edu.cn

　　个人简介
　　杨帆，男，1982年 11月生，博士，现为厦门大学信息科学与技术学院助理教授(讲师) ，硕士生导师，福建省自动化学会会员。2009 年 12 月获得厦门大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要从事模式识别、机器学习以及生物信息学等领域的研究.近年来主持和参加多项国家自然科学基金、福建省自然科学基金和省市科技计划项目， 在国内外刊物以及学术会议上发表论文20余篇。

　　主讲课程:
　　数据挖掘方法及应用（研究生课）
　　人工智能原理（研究生课）
　　C语言程序训练

　　指导研究生:
　　2011:硕士生：李旋

　　代表性论文:
　　Yang F*,et al.,2011.Margin based variable importance for random forest,Proceedings of Inernational Conference on Computer Science&Education,2011,8:1361-1366.
　　Li F,Yang F*,Mi H,2011.Exploring the stability of feature selection for imbalanced intrusion detection data, Proceeding of IEEE International Conference on Control&Automation.
　　Luo LK,Ye LJ, Luo MX, Huang DF, Peng H, Yang F. Methods of forward feature selection based on the aggregation of classifiers generated by single attribute. Computers in Biology and Medicine, 2011,41(7):435-441.
　　Fu, CH,Yang F,et al.,2010.Research of personalized recommendation system based on client interest model in the smart mobile phone. Proceedings of 5th International Conference on Computer Science&Education, 8:371-374
　　周绮凤,洪文财,杨帆,罗林开.基于随机森林相似度矩阵差异性的特征选择.华中科技大学学报(自然科学版),2010, 38(4):58-61.
　　罗林开,叶凌君,彭洪,杨帆.给定经验风险水平的支持向量回归机.华中科技大学学报(自然科学版),2010, 38(10):47-51.
　　Yang F,et al.,2009.Using random forest for reliable classification and cost-sensitive learning for medical diagnosis. BMC Bioinformatics,10,S1
　　杨帆,et al.,2009.基于核函数优化的相符预测器在故障检测中的应用.天津大学学报,42(7):614-621
　　杨帆,et al.,2009. 面向局部特征的支持向量机递归特征消除.计算机工程与应用, 45(28): 1-5.
　　Wang HZ, Lin CD, Yang F, Hu XQ. Hedged predictions for traditional Chinese chronic gastritis diagnosis with confidence machine. Computers in Biology and Medicine, 2009,39(5):425-432.
　　Wang HZ, Lin CD, Yang F, Zhuang JF. An online algorithm with confidence for real-time fault detection. Journal of Information and Computational Science, 2009，6(1)：305-313 .
　　王华珍，林成德，杨帆，庄进发.带置信度的混合压缩相符预测器模型研究.华中科技大学学报(自然科学版).2009,37(1):88-91.
　　Yang F,et al.,2008.A Novel Classification Method of Microarray with reliability and confidence. Proceedings of International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2008, 7:1726-1733
　　Wang HZ, Yang F, et al,2008. TCM-RF: Hedging the predictions of random forest. Proceedings of the World Congress on Intelligent Control and Automation, 830-835.

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