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林国平, 女,福建福安人,1978年5月生,副教授,山西大学2012级在读博士。2001年7月毕业于漳州师范学院数学系,获理学学士学位,2007年4月毕业于福州大学数学与计算机学院,获工学硕士学位。2011年9月至2012年7月在山西大学计算机与信息学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室访学一年,2012年9月起在山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室攻读博士学位。

近年来,在科研上,曾先后参与国家自然基金1项;福建省自然科学基金2项;主持福建省教育厅科技项目3项;先后在《Information Sciences》、《International Journal of Approximate reasoning》、《International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems》、《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》、《Journal of Computational Information Systems》、《App学报(增刊)》、《模式识别与人工智能》、《计算机科学》、《山东大学学报》、《郑州大学学报》等国际国内重要学术期刊和重要学术会议上发表论文20余篇。在教学上,2007-2008学年获数学系课堂教学竞赛一等奖; 先后担任算法与数据结构、人工智能选修、C语言程序设计、计算机应用基础、高等数学、线性代数、微分方程数值解、高等数学实验(公选课)等课程的教学。

附:近年来发表的论文:

[1]林国平, 梁吉业, 钱宇华. An information fusion approach combining multigranulation rough sets and evidence theory, Information Sciences, 314(2015)184-190.(SCI 2 区)

[2]林国平, 梁吉业, 钱宇华. Multigranulation rough sets: from partition to covering, Information Sciences, (2013) 241(20): 101-118.(SCI 2 区)

[3]林国平, 钱宇华, 李进金. NMGRS: Neighborhood multigranulation rough set, International Journal of Approximation reasoning, 53 (2012) 1080-1093. (SCI 3 区)

[4]林国平, 梁吉业, 钱宇华. Uncertainty measure for multigranulation approximation space, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, Uncertainty measure for multigranulation approximation space, (2015) 23(03) 443-457.(SCI 4区).

[5]林国平, 梁吉业, 钱宇华. Topological approach to multigranulation rough sets, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 5(2)(2014)233-243 (SCI4区)

[6]林国平, 李进金. Neighborhood multigranulation rough set, Journal of Computational Information Systems, 2011,7(15):5492-5506.(EI收录)

[7]林国平, 李进金. 广义粗糙集增量约简算法, 模式识别与人工智能,2011,(2):210-214. (EI 收录)

[8]林国平, 梁吉业, 钱宇华. 基于多粒度视角下的D-S证据理论融合策略,计算机科学. 2014年 1期45-48 (中文核心)

[9]林国平, 李进金. 覆盖广义粗糙集的一般化, 山东大学学报(理学版),2012, 47(1):83-86(中文核心)

基金项目

(1) 2008.12主持了福建省教育厅B类科技项目资助0.35万元. 题目为基于分形维数的数据流聚类系统研究,编号(JB08187), 已经结题。

(2) 2011.10主持福建省教育厅A类科技项目资助1万元. 题目为覆盖多粒度模型及其约简,编号(JA11171),已经结题。

(3) 2013-2015主持福建省教育厅A类科技项目资助1万元,题目为多粒度粗糙数据分析中的粒度选择理论与方法研究编号(JA13204),在研。




 

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