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付赛际
教师英文名称:Fu Saiji
电子邮箱:fusaiji@bupt.edu.cn
所在单位:经济管理学院
学历:研究生毕业
性别:女
学位:博士学位
职称:讲师(高校)
在职信息:在职
毕业院校:中国科学院大学
学科:管理科学与工程*
所属院系:经济管理学院
访问量:
开通时间:
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最后更新时间:
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研究领域
人工智能、医疗大数据挖掘、机器学习与最优化。主要研究内容包括多视角学习、不均衡学习等。
论文成果
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[ 1 ].Hou Z, Tang J, Li Y, Fu S, et al. MVQS: Robust multi-view instance-level cost-sensitive learning method for imbalanced data classification[J]. Information Sciences, 2024: 120467. (SCI,中科院一区TOP)
[ 2 ].Tang J, Yi Q, Fu S*, et al. Incomplete multi-view learning: Review, analysis, and prospects[J]. Applied Soft Computing, 2024: 111278.(SCI, 中科院一区TOP)
[ 3 ].Liu D, Fu S, Tian Y, et al. Universum driven cost-sensitive learning method with asymmetric loss function[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 131: 107849.(SCI, 中科院二区TOP)
[ 4 ].Fu S, Wang X, Tang J, et al. Generalized robust loss functions for machine learning[J]. Neural Networks, 2024, 171: 200-214.(SCI, 中科院一区TOP)
[ 5 ].Fu S, Wang X, Tian Y, et al. Coarse-grained privileged learning for classification[J]. Information Processing & Management, 2023, 60(6): 103506. (SCI, 中科院一区TOP)
[ 6 ].Fu S, Su D, Li S, et al. Linear-exponential loss incorporated deep learning for imbalanced classification[J]. ISA Transactions, 2023, 140: 279-292. (SCI, 中科院二区TOP)
专利
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著作成果
[ 1 ],付赛际,田英杰. 医疗大数据与机器学习[M]. 清华大学出版社,2023. ,2023
科研项目
[ 1 ]多源异构本底数据融合分析与监测预警研究,某部委专项,2021.1-2023.12,核心成员.
[ 2 ]大数据情境下全景式信用理论与演变机制研究子课题(71731009),国家自然科学基金重点项目,2018.1-2022.12,核心成员;
[ 3 ]基于最优化的多视角学习理论、方法与应用研究(12071458),国家自然科学基金面上项目,2021.1-2024.12,核心成员;
科研团队
暂无内容