☆基本信息
职称 教授
学位 博士
职务 博士生导师
主讲课程 算法与数据结构、算法设计与分析（研）
研究方向 数据挖掘、机器学习、智能系统、认知图谱等
电子邮件 ygfu#qq.com (请将#替换为@)
联系电话
☆个人简介
傅仰耿，教授，博士生导师，福建省高层次人才，担任福州大学acm协同创新团队负责人，福州大学计算机及应用研究所所长，福建省计算机学会教育工作委员会主任，中国计算机学会信息系统专业委员会执行委员，数字福建专家委员会成员，福建省中学生“英才计划”计算机学科高校导师。主要从事数据挖掘、机器学习、智能系统、认知图谱等方面的研究工作，主持国家自然科学基金项目、福建省自然科学基金项目、福建省高校产学合作科技计划项目等10余项科研项目，已在《ieee transactions on neural networks and learning systems》、《neural networks》、《information sciences》、《计算机研究与发展》等国内外重要学术期刊和iclr、aaai、ecml-pkdd、coling等知名国际会议(录用)发表学术论文60余篇，获《knowledge-based systems》期刊杰出评审贡献奖、福建省计算机学会学术年会优秀论文一等奖。
主要承担国家级一流本科课程《算法与数据结构》和福建省优质硕士学位课程《算法设计与分析》的教学工作，作为福州大学acm集训队教练，指导学生参加国际大学生程序设计竞赛(icpc)亚洲区域赛获200多枚奖牌，其中金牌32枚（亚军1次、季军2次），且于2009年至2021年共计9次晋级全球总决赛，其中2018年突破性地获得全球第14名。指导国家级大学生创新创业训练计划项目6项、福建省大学生创新创业训练计划项目7项和福州大学本科生科研训练计划(srtp)项目16项。指导多名本科生获福州大学优秀本科生毕业设计（论文），指导多名研究生获福州大学优秀硕士学位论文、福建省优秀学术硕士学位论文。
主要获得宝钢优秀教师奖、福建省教学成果奖特等奖、福建省青年五四奖章（集体）、福州大学十佳青年教职工荣誉称号等表彰和奖励。此外，曾担任全国青少年信息学奥林匹克竞赛（noi）福建特派员、中国计算机学会（ccf）非专业级别能力认证（csp-j/s）福建地区总负责人、福建省信息学奥林匹克竞赛技术委员会主任，参与面向福建省青少年的信息学奥林匹克竞赛系列活动的组织、普及与推广工作。
☆致学生朋友们：
- 推荐给本科新生：[how to study: a brief guide]:
- 实验室招收博士研究生、硕士研究生以及热爱科研或者开发的本科生，欢迎有兴趣的同学通过e-mail联系。
- 致虚极，守静笃。天道酬勤，与同学们共勉。
☆主要科研项目
- 福建省高校产学合作科技计划项目，城市交管大数据智能感知与预警关键技术研发及应用，负责人，在研
- 福建省自然科学基金项目，面向信息不完整的置信规则库推理方法研究，负责人，结题
- 国家自然科学基金项目，基于参数和结构优化的置信规则库推理方法研究，负责人，结题
- 福建省自然科学基金项目，基于证据推理的置信规则库优化算法及其在分类中的应用研究，负责人，结题
- 福建省教育厅a类科技项目，基于证据推理的置信规则库推理方法及其应用研究，负责人，结题
- 福建省教育厅a类科技项目，证据推理方法及其在可信软件评估中的应用研究，负责人，结题
- 工信部工业互联网平台重大项目下设课题，工业大数据算法基础理论与工程应用研究，技术负责人，结题
- 国家自然科学基金项目，云边协同环境中新型资源分配问题的组合优化算法与理论，参与人，在研
- 国家自然科学基金项目，基于绩效评价的决策单元的合并理论与方法研究，参与人，结题
- 国家自然科学基金项目，基于线性无偏估计面向任意树结构的差分隐私直方图发布，参与人，结题
- 国家自然科学基金项目，基于灰色方法的社交网络群体识别问题研究，参与人，结题
☆主要获奖经历
- 2024年获福建省高层次人才（c类）认定。
- 2023年作为团队负责人，福州大学acm协同创新团队获福建省青年五四奖章（集体）。
- 2022年获宝钢教育基金会宝钢优秀教师奖。
- 2022年获福建省计算机学会学术年会优秀论文一等奖。
- 2020年获福州大学第六届十佳青年教职工荣誉称号。
- 2020年获福州大学青年五四奖章。
- 2018年获福建省第九届高等教育教学成果奖特等奖(排名第2)。
- 2018年获福州大学学生创新创业活动优秀指导老师称号。
- 2017年获scie期刊《knowledge-based systems》的杰出评审贡献奖。
- 2016年获福州大学暑期三下乡社会实践先进工作者。
- 2014年获福建省第七届高等教育教学成果奖一等奖(排名第3)。
- 2014年获福州大学教学优秀奖一等奖。
☆主要学术论文
#研究生，*通讯作者
- 刘永裕#,巩晓婷,方炜杰,傅仰耿*, 数据缺失的扩展置信规则库推理方法[j].计算机研究与发展,2022,59(03):661-673. (ccf中文a类)
- jin li#, qirong zhang, wenxi liu, antoni b. chan, yang-geng fu*(傅仰耿), another perspective of over-smoothing: alleviating semantic over-smoothing in deep gnns[j].ieee transactions on neural networks and learning systems,2024. accepted. . (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- yu-xi lin#, qi-rong zhang, jin li, xiao-ting gong, yang-geng fu*(傅仰耿), curriculum-guided dynamic division strategy for graph contrastive learning[j], knowledge-based systems, 2024,300: 112163. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- yisong huang#, jin li, xinlong chen, yang-geng fu*(傅仰耿), training graph transformers via curriculum-enhanced attention distillation[c], the twelfth international conference on learning representations (iclr 2024), may 7-11, 2024, vienna austria. (深度学习顶级会议)
- jin li#, qirong zhang, shuling xu, xinlong chen, longkun guo, yang-geng fu*(傅仰耿), curriculum-enhanced residual soft an-isotropic normalization for over-smoothness in deep gnns[c], the 38th aaai conference on artificial intelligence (aaai-24), 38(12),13528-13536, february 20-27, 2024, vancouver, canada. (ccf rank a)
- qirong zhang#, jin li, qingqing ye, yuxi lin, xinlong chen, yang-geng fu*(傅仰耿), dwssa: alleviating over-smoothness for deep graph neural networks[j].neural networks,2024, 174: 106228. . (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- min-ming huang#, yang-geng fu*(傅仰耿), geng-geng liu, long-kun guo, wan-ling liu, gmp-net: graph based missing part patching network for point cloud completion[j]. engineering applications of artificial intelligence, 2024, 130: 107656. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- yang-geng fu*(傅仰耿), xin-yi lin, geng-chao fang, jin li, hong-yi cai, xiao-ting gong, ying-ming wang, a novel extended rule-based system based on k-nearest neighbor graph[j]. information sciences, 2024, 662: 120158. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- jin li#, bingshi li, qirong zhang, xinlong chen, xinyang huang, longkun guo, yang-geng fu*(傅仰耿), graph contrastive representation learning with input-aware and cluster-aware regularization[c]. european conference on machine learning and principles and practice of knowledge discovery in databases 2023 - research track (ecml pkdd 2023), turin, italy, september 18th-22rd, 2023. (ccf rank b)
- yang-geng fu(傅仰耿), geng-chao fang, yong-yu liu, longkun guo*, ying-ming wang, disjunctive belief rule-based reasoning for decision making with incomplete information[j]. information sciences, 2023, 625:49-64. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- p. lai#, f. ye, l. zhang, z. chen, y. fu(傅仰耿), y. wu, y. wang*, pcbert: parent and child bert for chinese few-shot ner[c]. coling 2022: 2199-2209. (ccf rank b)
- yang-geng fu(傅仰耿), ji-feng ye, ze-feng yin, long-jiang chen, ying-ming wang, geng-geng liu*, construction of ebrb classifier for imbalanced data based on fuzzy c-means clustering[j], knowledge-based systems,2021,234: 107590. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- yang-geng fu(傅仰耿), hong-yun huang, yu guan, ying-ming wang, wenxi liu*, wei-jie fang, ebrb cascade classifier for imbalanced data via rule weight updating[j]. knowledge-based systems, 2021, 223: 107010. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- yang-geng fu(傅仰耿), jin-hui zhuang, yu-peng chen, long-kun guo*, ying-ming wang, a framework for optimizing extended belief rule base systems with improved ball trees [j],knowledge-based systems, 2020, 210: 106484. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- long-hao yang#, ying-ming wang, yang-geng fu (傅仰耿), a consistency analysis-based rule activation method for extended belief-rule-based systems [j], information sciences, 2018, 445-446:50-65. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- ying-ming wang, long-hao yang, yang-geng fu* (傅仰耿), lei-lei chang, kwai-sang chin, dynamic rule adjustment approach for optimizing belief rule-base expert system [j]. knowledge-based systems, 2016, 96: 40-60. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
- long-hao yang#, ying-ming wang, qun su, yang-geng fu*(傅仰耿), kwai-sang chin, multi-attribute search framework for optimizing extended belief rule-based systems [j]. information sciences, 2016, 370-371:159-183. (jcr q1, 中科院1区, top期刊)
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☆指导创新训练
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