傅仰耿

傅仰耿

傅仰耿

傅仰耿,教授,博士生导师,福州大学ACM协同创新团队负责人,福州大学计算机及应用研究所所长,福建省计算机学会常务理事,中国计算机学会(CCF)高级会员。主要从事数据挖掘、机器学习、智能系统、认知图谱等方面的研究工作,主持国家自然科学基金项目、福建省自然科学基金项目、福建省高校产学合作科技计划项目等10余项科研项目,已在《Information Sciences》《计算机研究与发展》等国内外重要学术期刊和会议(录用)发表学术论文60余篇,获《Knowledge-Based Systems》期刊杰出评审贡献奖、福建省计算机学会学术年会优秀论文一等奖。作为福州大学ACM集训队教练,指导学生参加国际大学生程序设计竞赛(ICPC)亚洲区域赛获180多枚奖牌,其中金牌32枚(亚军1次、季军2次),且于2009年至2021年共计9次晋级全球总决赛,其中2018年突破性地获得全球第14名。1.目前承担的课程:算法与数据结构、问题求解与程序设计、算法设计与分析。

傅仰耿,教授,博士生导师,福州大学ACM协同创新团队负责人,福州大学计算机及应用研究所所长,福建省计算机学会常务理事,中国计算机学会CCF)高级会员。主要从事数据挖掘、机器学习、智能系统、认知图谱等方面的研究工作,主持国家自然科学基金项目、福建省自然科学基金项目、福建省高校产学合作科技计划项目等10余项科研项目,已在《Information Sciences》《计算机研究与发展》等国内外重要学术期刊和会议(录用)发表学术论文60余篇,获《Knowledge-Based Systems》期刊杰出评审贡献奖、福建省计算机学会学术年会优秀论文一等奖。作为福州大学ACM集训队教练,指导学生参加国际大学生程序设计竞赛(ICPC)亚洲区域赛获180多枚奖牌,其中金牌32枚(亚军1次、季军2次),且于2009年至2021年共计9次晋级全球总决赛,其中2018年突破性地获得全球第14名。

个人简介

1.目前承担的课程:算法与数据结构、问题求解与程序设计、算法设计与分析。

2.曾讲授过的课程:算法与数据结构、问题求解与程序设计、算法设计与分析、管理信息系统、系统分析与设计、信息技术基础、Visual Basic、Java程序设计、面向对象分析与设计、数据库基础与应用、网络测试与故障诊断、防火墙原理与应用、Web技术及应用、Internet应用等。

3.累计指导国家级大学生创新创业训练计划项目6项(其中2项成果入选全国大学生创新创业年会)、福建省大学生创新创业计划项目7项和福州大学本科生科研训练计划(SRTP)项目16项。

教学成果

1.2023年作为团队负责人,福州大学ACM协同创新团队获福建省青年五四奖章(集体)。

2.2022年获宝钢教育基金会宝钢优秀教师奖。

3.2020年获福州大学第六届十佳青年教职工荣誉称号。

4.2020年获福州大学青年五四奖章。

5.2018年获福建省第九届高等教育教学成果奖特等奖(排名第2)。

6.2018年获福州大学学生创新创业活动优秀指导老师称号。

7.2017年获SCIE期刊《Knowledge-Based Systems》的杰出评审贡献奖。

8.2016年获福州大学暑期三下乡社会实践先进工作者。

9.2014年获福建省第七届高等教育教学成果奖一等奖(排名第3)。

10.2014年获福州大学教学优秀奖一等奖。

科研项目

1.国家自然科学基金《基于参数和结构优化的置信规则库推理方法研究》,负责人,2016~2018。

2.福建省自然科学基金《基于证据推理的置信规则库优化算法及其在分类中的应用研究》,负责人,2015~2018。

3.福建省教育厅A类科技项目《基于证据推理的置信规则库推理方法及其应用研究》,负责人,2013~2015。

4.福建省教育厅A类科技项目《证据推理方法及其在可信软件评估中的应用研究》,负责人,2010~2012。

5.福建省高校产学合作科技计划项目《城市交管大数据智能感知与预警关键技术研发及应用》,负责人。

6.福建省自然科学基金项目《面向信息不完整的置信规则库推理方法研究》,负责人。

7.工信部工业互联网平台重大项目下设课题《工业大数据算法基础理论与工程应用研究》,技术负责人。

8.国家自然科学基金项目《云边协同环境中新型资源分配问题的组合优化算法与理论》,参与人。

9.国家自然科学基金项目《基于绩效评价的决策单元的合并理论与方法研究》,排名第三,2014~2017。

10.国家自然科学基金项目《基于线性无偏估计面向任意树结构的差分隐私直方图发布》,排名第四,2014~2016。

11.国家自然科学基金项目《基于灰色方法的社交网络群体识别问题研究》,排名第四,2014~2016。

主要科研论文

刘永裕#,巩晓婷,方炜杰,傅仰耿*, 数据缺失的扩展置信规则库推理方法[J].计算机研究与发展,2022,59(03):661-673.(CCF中文A类)

Jin Li#, Bingshi Li, Qirong Zhang, Xinlong Chen, Xinyang Huang, Longkun Guo, Yang-Geng Fu(傅仰耿*). Graph Contrastive Representation Learning with Input-aware and Cluster-aware Regularization. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2023 - Research Track (ECML PKDD 2023), Turin, Italy, September 18th-22rd, 2023. (CCF rank B)

Yang-Geng Fu(傅仰耿), Geng-Chao Fang, Yong-Yu Liu, Longkun Guo*, Ying-Ming Wang. Disjunctive belief rule-based reasoning for decision making with incomplete information[J]. Information Sciences, 2023, 625:49-64.(JCR Q1)

P. Lai#, F. Ye, L. Zhang, Z. Chen, Y. Fu(傅仰耿), Y. Wu, Y. Wang*. PCBERT: Parent and Child BERT for Chinese Few-shot NER. COLING 2022: 2199-2209. (CCF rank B)

L. Lan#, J. Li, Y. Fu(傅仰耿*). Developing GCN: Graph Convolutional Network with Evolving Parameters for Dynamic Graphs. Neural Information Processing. ICONIP 2021. Communications in Computer and Information Science, vol 1517. Springer, Cham.(CCF rank C)

J. Ye#, Y. Fu(傅仰耿*). Construction and Reasoning for Interval-Valued EBRB Systems. Neural Information Processing. ICONIP 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13110. Springer, Cham. (CCF rank C)

Yang-Geng Fu(傅仰耿), Ji-Feng Ye, Ze-Feng Yin, Long-Jiang Chen, Ying-Ming Wang, Geng-Geng Liu*, Construction of EBRB classifier for imbalanced data based on Fuzzy C-Means clustering[J], Knowledge-Based Systems,2021,234: 107590. (JCR Q1)

Yang-Geng Fu(傅仰耿), Hong-Yun Huang, Yu Guan, Ying-Ming Wang, Wenxi Liu*, Wei-Jie Fang, EBRB cascade classifier for imbalanced data via rule weight updating[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 223: 107010. (JCR Q1)

Nan-Nan Chen#, Xiao-Ting Gong, Ying-Ming Wang, Chun-Yang Zhang, Yang-Geng Fu* (傅仰耿), Random clustering forest for extended belief rule-based system[J]. Soft Computing, 2021, 25:4609–4619. (JCR Q2)

Yang-Geng Fu(傅仰耿), Jin-Hui Zhuang, Yu-Peng Chen, Long-Kun Guo*, Ying-Ming Wang, A framework for optimizing extended belief rule base systems with improved Ball trees [J],Knowledge-Based Systems, 2020, 210: 106484. (JCR Q1)

W. Fang#, X. Gong, G. Liu, Y. Wu and Y. Fu* (傅仰耿), A Balance Adjusting Approach of Extended Belief-Rule-Based System for Imbalanced Classification Problem [J], IEEE Access, 2020, 8: 41201-41212. (JCR Q2)

H. Huang#, Y. Lin, Q. Su, X. Gong, Y. Wang, Y. Fu*(傅仰耿), An Ensemble Approach for Extended Belief Rule-Based Systems with Parameter Optimization [J], International Journal of Computational Intelligence Systems, 2019, 12(2): 1371-1381. (JCR Q3)

W. Liu#, W. Wu, Y. Wang, Y. Fu* (傅仰耿) and Y. Lin, Selective ensemble learning method for belief-rule-base classification system based on PAES [J], Big Data Mining and Analytics, 2019, 2: 306-318.(EI)

Long-Hao Yang#, Ying-Ming Wang, Yang-Geng Fu (傅仰耿). A consistency analysis-based rule activation method for extended belief-rule-based systems [J]. Information Sciences, 2018, 445-446:50-65. (JCR Q1)

Ying-Ming Wang, Long-Hao Yang, Yang-Geng Fu (傅仰耿*), Lei-Lei Chang, Kwai-Sang Chin. Dynamic rule adjustment approach for optimizing belief rule-base expert system [J]. Knowledge-Based Systems, 2016, 96: 40-60. (JCR Q1)

Long-Hao Yang#, Ying-Ming Wang, Qun Su, Yang-Geng Fu(傅仰耿*), Kwai-Sang Chin. Multi-attribute search framework for optimizing extended belief rule-based systems [J]. Information Sciences, 2016, 370-371:159-183. (JCR Q1)

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