中国矿业大学考研研究生导师简介-丁世飞

本站小编 Free考研网/2019-05-27

导师姓名:丁世飞
性别:男
人气指数:1751

所属院校:中国矿业大学
所属院系:计算机科学与技术学院
职称:教授
导师类型:硕导/博导
招生专业:材料物理与化学
研究领域: (1)智能信息处理:主要研究信息和知识处理的数学理论、机器学习理论和算法、并行处理理论与算... [展开]


研究领域: (1)智能信息处理:主要研究信息和知识处理的数学理论、机器学习理论和算法、并行处理理论与算法、计算智能、复杂系统的算法设计和分析、粗糙集与模糊集、量子计算和生物计算等新型计算模式、生物信息和互联网信息处理等领域。(2)机器学习与数据挖掘:主要研究新型机器学习的理论与方法、粒度支持向量机、孪生支持向量机、多生支持向量机等、监督学习、半监督学习和非监督学习的理论与方法、大数据环境下机器学习的理论与方法、大数据环境下挖掘算法、云计算、智能数据分析等;(3)人工智能与模式识别:主要研究模式识别的基础理论、特征提取与选择理论与方法、分类器设计与实现、指纹识别理论与方法、新型聚类分析与判别分析、生物信息识别等。 [收起]




通讯方式 :
办公电话:**
电子邮件:dingsf@cumt.edu.cn
通讯地址:江苏省徐州市大学路1号


个人简述 :
基本情况:丁世飞,男,山东省青岛市人。现任中国矿业大学教授、博士生导师,中国科学院计算技术研究所客座研究员、博士生导师,中国矿业大学-中国科学院智能信息处理重点实验室负责人,计算机科学与技术一级学科硕士点、博士点学术带头人。历任计算机科学与技术学院教授委员会副主任、主任,山东农业大学副教授、教授、博士生导师等职务。******************************************************************************************************************************************学习简历:2004年山东科技大学博士毕业,获工学博士学位;2006年中国科学院计算技术研究所博士后出站。******************************************************************************************************************************************主要学术身份:中国计算机学会(CCF)理事、学术工委通讯委员;中国人工智能学会(CAAI)理事;CCF人工智能与模式识别专业委员会委员、CCF多值逻辑与模糊逻辑专业委员会常委委员;CAAI知识工程与分布智能专业专业委员会委员、CAAI机器学习专业委员会委员、CAAI粗糙集与软计算专业委员会常委委员;江苏省计算机学会理事、江苏省人工智能专业委员会常委委员等。担任中国科学院计算技术研究所客座研究员、博士生导师;国际期刊《InternationalJournalofCollaborativeIntelligence》主编、《InternationalJournalofDigitalContentTechnologyanditsApplications》副主编、《InformationSciences》、《Neurocomputing》、《NeuralComputingandApplications》、《SoftComputing》等SCI期刊特约客座主编。******************************************************************************************************************************************主要研究方向:(1)智能信息处理:主要研究信息和知识处理的数学理论、并行处理理论与算法、计算智能、复杂系统的算法设计和分析、粗糙集与模糊集、量子计算和生物计算等新型计算模式、生物信息和互联网信息处理等领域。(2)机器学习与数据挖掘:主要研究新型机器学习的理论与方法、粒度支持向量机、孪生支持向量机、多生支持向量机等、监督学习、半监督学习和非监督学习的理论与方法、大数据环境下机器学习的理论与方法、大数据环境下挖掘算法、云计算、智能数据分析等;(3)人工智能与模式识别:主要研究模式识别的基础理论、特征提取与选择理论与方法、分类器设计与实现、指纹识别理论与方法、新型聚类分析与判别分析、生物信息识别等。******************************************************************************************************************************************主要科研经历:完成的项目:参加并完成国家863项目1项、国家自然科学基金5项;主持并完成江苏省自然科学基金1项、中国博士后科学基金1项、国家重点实验室开放基金3项。在研的项目:主持国家973计划课题“脑机协同的认知计算模型”(No.2013CB329502);主持国家自然科学基金面上项目:“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与方法研究”(No.**);主持国家自然科学基金面上项目“基于谱粒度的广义深度学习与应用研究”(No.**);主持中央高校基本业务费重点项目:“基于大数据粒化的深度学习及其优化方法研究”(No.2017XKZD03)。******************************************************************************************************************************************主要学术成果:近几年来,出版专著4部,申请发明专利8项,在国内外重要学术期刊,如《InformationSciences》、《PatternRecognition》、《Neurocomputing》、《ArtificialIntelligenceReview》、《SoftComputing》等上发表学术论文180余篇,其中被SCI检索46篇,被EI检索的论文66篇,计算机三大学报(计算机学报、计算机研究与发展、软件学报)8篇。曾获全国优秀博士学位论文提名奖,山东省优秀博士学位论文奖,山东省省级教学成果二等奖,山东高等学校优秀科研成果二等奖,江苏省高等学校自然科学二等奖等。******************************************************************************************************************************************学术兼职:国家自然科学基金(青年、面上、重点)通讯评审专家、教育部博士点基金评审专家、国家863、973项目评审专家、国家自然科学奖会评专家;国家一级期刊《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》、《电子学报》、《自动化学报》等评审专家;SCI期刊《InformationSciences》、《Neurocomputing》、《PatternRecognition》等评审专家。******************************************************************************************************************************************联系方式:手机:**or**电话:**(H)邮箱:dingsf@cumt.edu.cn实验室:http://www.jliip.org/微信号:ding**QQ号:**

科研工作 :
主要研究方向:(1)智能信息处理:主要研究信息和知识处理的数学理论、并行处理理论与算法、计算智能、复杂系统的算法设计和分析、粗糙集与模糊集、量子计算和生物计算等新型计算模式、生物信息和互联网信息处理等领域。(2)机器学习与数据挖掘:主要研究新型机器学习的理论与方法、粒度支持向量机、孪生支持向量机、多生支持向量机等、监督学习、半监督学习和非监督学习的理论与方法、大数据环境下机器学习的理论与方法、大数据环境下挖掘算法、云计算、智能数据分析等;(3)人工智能与模式识别:主要研究模式识别的基础理论、特征提取与选择理论与方法、分类器设计与实现、指纹识别理论与方法、新型聚类分析与判别分析、生物信息识别等。******************************************************************************************************************************************主要科研经历:完成的项目:参加并完成国家863项目1项、国家自然科学基金5项;主持并完成江苏省自然科学基金1项、中国博士后科学基金1项、国家重点实验室开放基金3项。在研的项目:主持国家973计划课题“脑机协同的认知计算模型”(No.2013CB329502);主持国家自然科学基金面上项目:“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与方法研究”(No.**);主持国家自然科学基金面上项目“基于谱粒度的广义深度学习与应用研究”(No.**);主持中央高校基本业务费重点项目:“基于大数据粒化的深度学习及其优化方法研究。1、项目名称:面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与方法研究,来源:国家自然科学基金项目,经费:75万元,主要承担工作:负责人2、项目名称:脑机融合感知和认知的计算理论与方法,来源:国家“973”计划课题,经费:162万元,主要承担工作:负责人3、项目名称:面向高维复杂数据的粒度知识发现研究,来源:江苏省自然科学基金,经费:8万元,主要承担工作:负责人4、项目名称:基于谱粒度的广义深度学习及其应用研究,来源:国家自然科学基金项目,经费:64万元,主要承担工作:负责人

教育背景 :
2004年山东科技大学博士毕业,获工学博士学位;2006年中国科学院计算技术研究所博士后出站。

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