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祝团飞

发布时间:2020-06-29 责任编辑:admin 

姓名

祝团飞

出生年月

1987/11

学历

博士研究生

职称

讲师

电话

邮箱

zhutuanfei@163. com

/zhutunafei@hnu.edu.cn

研究方向

人工智能与数据挖掘

学术兼职

 

工作经历:

2019/5-至今,长沙学院, 金沙js3777登录入口, 教师

主讲课程:

《数据挖掘概念与技术》

科研和教改项目:

面向非经典不平衡分类问题的过采样技术研究,湖南省自然科学基金,青年项目,2020-012022-12,主持

基于一种Fuzzy-KNN改进算法的留学生分类研究,湖南省教育厅,重点项目,19A0432019-092022-08,参加

社交数据外包服务的隐私保护和可验证机制研究,国家自然科学基金委员会,面上项目,618721312019-012022-12,参加

代表性论文:

[1]      Zhu T, Lin Y, Liu Y, et   al. Minority oversampling for imbalanced ordinal regression [J].   Knowledge-Based Systems, 2019, 166: 140-155. (中科院二区,   IF:5.1 Google 学术引用: 11

[2]      Zhu T, Lin Y, Liu Y.   Synthetic minority oversampling technique for multiclass imbalance problems   [J]. Pattern Recognition, 2017, 72: 327-340. (中科院二区,   IF:3.96 Google 学术引用: 45 )

[3]      Zhu T, Lin Y, Liu Y.   Improving interpolation-based oversampling for imbalanced data learning [J].   Knowledge-Based Systems, 2020, 187: 104826. (中科院二区,   IF:5.1 Google学术引用:   5 )

[4]      Zhu T, Lin Y, Liu Y.   Oversampling for Imbalanced Time Series Data. arXiv preprint arXiv:   2004.06373, 2020. (论文链接: https://arxiv.  org/abs/2004.06373)

[5]      Wu Q, Lin Y, Zhu   T, et al. HUSBoost: A Hubness-Aware Boosting for High-Dimensional

Imbalanced Data   Classification[C]//2019 International Conference on Machine Learning and Data   Engineering (iCMLDE). IEEE, 2019: 36-41.

[6]      He Y, Zhou J, Lin Y,   Zhu T. A class imbalance-aware Relief algorithm for the classification   of tumors using microarray gene expression data [J]. Computational Biology   and Chemistry, 2019, 80: 121-127. (SCI Google 学术引用:5)

[7]      Wu Q, Lin Y, Zhu   T, et al. HIBoost: a Hubness-aware Ensemble Learning Algorithm for   High-dimensional Imbalanced Data classification, Journal of Intelligent &   Fuzzy Systems,  2020. (SCI 接受)

[8]      李金孟,   林亚平, 祝团飞. 基于 Hubness 和类加权的 k 最近邻分类算法[J]. 计算机应用, 2018, 44: 248-252. (中文核心)

[9]      杨平安,   林亚平, 祝团飞. AdaBoostRS:高维不平衡数据学习的集成整合[J]. 计算机科学,2019, 46: 8-12. (中文核心)

[10]     Li   Z, Huang W, Xiong Y, Ren SQ, Zhu T. Incremental learning imbalanced   data streams with concept drift: The dynamic updated ensemble algorithm [J].   Knowledge-Based Systems2020. (中科院二区, IF:5.1)

出版教材或专著:

指导学生:

教学或科研获奖:

成果转换:

 

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