辜方清

作者: 时间:2018-03-28 点击数:


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辜方清   副教授

所属学院:

应用数学学院

导师类别:

硕导

职  务:

副教授

科研方向:

智能计算,数据挖掘

联系方式:

fqgu@gdut.edu.cn

招生学院:

应用数学学院




个人简述

(限300字)

辜方清博士于2011年硕士毕业于广东工业大学, 并获得广东省百篇优秀硕士,2016年于香港浸会大学获得博士学位。2016年以“青年百人B”入职广东工业大学。辜方清博士主要从事最优化、机器学习以及网络规划等方面的研究,在相关方向的国际会议和国际权威期刊(TEVC, KAIS, CIM 等)上发表论文30余篇,其中SCI索引论文10余篇,3篇发表在智能计算国际顶级刊物TEVC上,并获得IEEE国际会议ICNC-FSKD'14和SEAL2017最佳论文奖以及IEEE 国际会议CEC2015多模态优化竞赛第一名。另外,担任计算智能与安全(CIS)国际会议程序委员会委员,并为多个国际期刊如TNNLS,TEVC,KAIS,PR等国际权威期刊担任审稿人。辜方清博士目前主持一项国家基金和一项省基金,参与多项国家基金和省部级项目。



学科领域

人工智能,智能计算,数据挖掘



教育背景

2012/09 – 2016/11,香港浸会大学,计算机科学系,博士,导师:张晓明

2007/09 – 2011/07,广东工业大学,应用数学学院,硕士,导师:刘海林

2003/09 – 2007/07,长春大学,理学院应用数学系,理学学士



工作经历

2016/12 – 至今,广东工业大学应用数学学院,讲师

2014/09 – 2016/11,香港浸会大学深圳研究院,实习研究员

学术兼职

计算智能与安全(CIS)国际会议程序委员会委员;

TNNLS,TEVC,KAIS,PR等国际权威期刊担任审稿人。



主要荣誉

ICNC-FSKD'14和SEAL2017最佳论文奖

IEEE 国际会议CEC2015多模态优化竞赛第一名



主要论文

一、代表性期刊论文

[1] Fangqing Gu, Yiu-Ming Cheung,   Self-organizing map-based weight design for decomposition-based   many-objective evolutionary algorithm, IEEE Transactions on Evolutionary   Computation, Doi: 10.1109/TEVC.2017.2695579.

[2] Chaoda Peng, Hai-lin Liu, Fangqing   Gu, An evolutionary algorithm with directed weights for constrained multi-objective   optimization, Applied Soft Computing, 2017, 60:613-622.

[3] Hai-lin Liu, Chaoda Peng, Fangqing   Gu*, A constrained multi-objective evolutionary algorithm based on boundary   search and archive, International Journal of Pattern Recognition and Artificial   Intelligence, 2016, 30(1):1-19.

[4] Yiu-Ming Cheung, Fangqing Gu, Hai-lin   Liu, Objective extraction for many-objective optimization problems: algorithm   and test problems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2016,   20(5):755-772.

[5] Jie Luo, Fangqing Gu*, An adaptive   niching based evolutionary algorithm for optimizing multimodal function,   International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,   2016, 30(3): 1-19.

[6] Fangqing Gu, Hai-lin Liu, Yiu-Ming   Cheung, Optimal WCDMA network planning by multiobjective evolutionary   algorithm with problem-specific genetic operation, Knowledge and Information   Systems, 2015, 45: 679-703.

[7] Fangqing Gu, Hai-lin Liu, Kay Chen   Tan, A hybrid evolutionary multiobjective optimization algorithm with   adaptive multi-fitness assignment, Soft Computing, 2015, 19: 3249-3259.

[8] Hai-lin Liu, Fangqing Gu, Qingfu   Zhang, Decomposition of a multiobjective optimization problem into a number   of simple multiobjective subproblems, IEEE Transactions on Evolutionary   Computation, 2014, 18(3): 450-455(ESI:1%).

[9] Hai-lin Liu, Fangqing Gu, Yiu-Ming   Cheung, Shengli Xie, Jun Zhang, On solving WCDMA network planning using   iterative power control scheme and evolutionary multiobjective algorithm,   IEEE Computational Intelligence Magazine, 2014, 9(1): 44-52.

[10] Fangqing Gu, Hai-lin Liu, Kay Chen   Tan, A multiobjective evolutionary algorithm using dynamic weight design   method, International Journal of Innovative Computing Information and   Control, 2012, 8(5B): 3677-3688.


二、代表性会议论文

[1] Fangqing Gu, Hai-lin Liu, Yiu-Ming   Cheung, A fast objective reduction algorithm based on dominance structure for   many objective optimization, 11th International Conference Simulated   Evolution and Learning, SEAL 2017, Shenzhen, China, 2017.11. 10–2017.11.13(最佳论文奖).

[2] Fangqing Gu,Yiu-ming Cheung,Jie Luo,An evolutionary algorithm based on   decomposition for multimodal optimization problems,IEEE   Congress on Evolutionary Computation,Sendai,2015.5.25-2015.5.28(多模态优化竞赛第一名).

[3] Yiu-Ming Cheung, Fangqing Gu, A   direct search algorithm based on kernel density estimator for nonlinear   optimization, 10th International Conference on Natural Computation, pp.   298-303, XiaMen, Chian, 2014.8.19-8.21(最佳论文奖).





科研项目

1. 国家自然科学基金青年基金,面向高维微阵列基因数据分析的超多目标进化聚类研究,2018-2021,25,在研,主持

2. 广东省自然科学基金,基于群体驱动的超多目标优化关键技术研究,2017-2020,10万,在研,主持

3.科研启动经费,超多目标优化若干关键问题研究,2017-2021,10万,在研,主持

4. 国家自然科学基金面上项目,大数据平台下基于多元非完备信息的图像检索关键技术研究,2017-2021,65万,在研,主要参与者

5. 国家自然科学基金面上项目,60974077,3G基站位置与参数配置的建模和优化算法研究,2010-2012,29万,结题,参与者



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