姓名 | 于化龙 | 性别 | 男 | |
出生年月 | 1982.01 | 学历/学位 | 博 士 | |
联系电话 | +86-511-84409018 | |||
职务/职称 | 副教授 | |||
电子邮箱 | yuhualong@just.edu.cn | |||
研究方向 | 机器学习,数据挖掘,生物信息学 | |||
个人简介 于化龙,男,1982年1月24日生,黑龙江省哈尔滨市人,工学博士,江苏科技大学计算机科学与工程学院副教授,硕士研究生导师,东南大学自动化学院博士后。主要研究方向为机器学习﹑数据挖掘和生物信息学等。目前主持国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金、江苏省博士后基金及江苏省教育厅省属高校自然科学研究项目各一项。近年来在包括IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、Knowledge-Based Systems、Neurocomputing﹑Intelligent Data Analysis﹑Expert systems with applications﹑Current Bioinformatics以及计算机研究与发展等国内外学术期刊和会议上发表及录用科研论文40余篇,其中被SCI收录14篇,EI收录22篇。现为中国计算机学会会员﹑ACM 学会会员﹑ICICSE'12,13,14的程序委员会成员,同时是Current Proteomics﹑Computational Biology and Chemistry﹑Neurocomputing ﹑IEEE System Journal、The Computer Journal﹑Computers in Biology and Medicine﹑International Journal of Data Mining and Bioinformatics﹑Journal of Computers﹑Journal of Convergence Information Technology﹑The Scientific World Journal﹑电子与信息学报﹑生物数学学报及计算机科学等十余种专业学术期刊的审稿人。 | ||||
研究项目 本人以项目负责人身份主持以下科研项目: 1. 国家自然科学基金:面向不平衡分类任务的主动学习方法研究,项目类型:青年基金,项目起止日期:2014.1-2016.12,项目总额:23万 2. 江苏省自然科学基金:用于类不平衡场景的主动学习方法研究,项目类型:青年基金,项目起止日期:2013.7-2016.6,项目总额:20万 3. 江苏省高等学校自然科学研究项目:高维,类不平衡生物医学数据的集成学习方法研究,项目类型:面上项目,项目起止日期:2012.12-2014.12,项目总额:3万 4. 中国博士后科学基金(第54批一等资助):面向不平衡分类任务的主动学习方法研究,项目起止日期:2013.9-2016.5,项目总额:8万 5. 江苏省博士后基金(B类):基于极限学习机的主动学习方法研究,项目起止日期:2014.9-2016.5,项目总额:3万 | ||||
论文论著 代表性论文: [1] “A review of class imbalance learning methods in bioinformatics,” Current Bioinformatics. 1/5 (SCI, accepted, in press, IF: 1.728) [2] “Support vector machine-based optimized decision threshold adjustment strategy for classifying imbalanced data,” Knowledge-Based Systems, Vol.76, No.1: 67-78, 2015. 1/6 (SCI, IF: 3.058) [3] “An Improved Ensemble Learning Method for Classifying High-dimensional and Imbalanced Biomedicine Data,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Vol.11, No.4: 657-666, 2014. 1/2, 通讯作者(SCI, IF: 1.536) [4] “Estimating Harmfulness of Class Imbalance by Scatter Matrix based Class Separability Measure,” Intelligent Data Analysis, Vol.18, No. 2: 203-216, 2014. 1/5, 通讯作者(SCI, IF: 0.500) [5] “Recognition of Multiple Imbalanced Cancer Types Based on DNA Microarray Data Using Ensemble Classifiers,” BioMed Research International, Vol.2013, Article ID.239628: 1-13, 2013. 1/6, 通讯作者(SCI, IF: 2.880) [6] “ACOSampling-An Ant Colony Optimization-Based Undersampling Method for Classifying Imbalanced DNA Microarray Data,” Neurocomputing, Vol.101, No.2: 309-318, 2013. 1/3, 通讯作者 (SCI, IF: 1.634) [7] “Multiclass Microarray Data Classification Based on Confidence Evaluation,” Genetics and Molecular Research, Vol.11, No.2: 1357-1369, 2012. 1/4, 通讯作者 (SCI, IF: 1.184)[8] “Multiclass Cancer Microarray Data Classification by the Combination of Two Strategies,” Information: An International Interdisciplinary Journal, Vol.15, No.11B: 5231-5240, 2012. 1/3, 通讯作者(SCI, IF: 0.250) |