廈門大學自動化系導師：周綺鳳 正文

　　 姓名：周綺鳳　　
　　 性別：女
　　 出生年月：1976年10月　　
　　 職稱：副教授
　　 所獲學位：博士
　　 授予單位：廈門大學　
　　 學院：信息科學與技術學院
　　 研究方向：模式識別與智能系統
　　 學科專長：機器學習算法研究,圖像處理
　　 聯系電話: 0592-2580181
　　 電子郵件: zhouqf@xmu.edu.cn
　　 通信地址：廈門大學信息科學與技術學院自動化系
　　
　　 個人中文簡介
　　 周綺鳳: 廈門大學信息科學與技術學院自動化系模式識別與智能系統研究所講師，工學博士，中共黨員，2002年6月碩士畢業于武漢大學動力與機械學院水能動力及自動化專業，同年來廈門大學信息科學與技術學院自動化系任教。2007年博士畢業于廈門大學控制理論與控制工程專業。
　　 目前，主要從事模式識別與智能系統及其應用方向研究。主持福建省青年科技創新項目“DNA微陣列圖像信息自動提取及表達譜數據挖掘研究”，參與福建省某商業銀行"智能信用風險評估系統"設計與開發,參與“福建省青年科技人才創新項目---供應鏈管理的動態建模及其優化等項目。對機器學習領域的統計學習理論，支持向量機技術，核學習，組合學習以及圖像處理等的基礎理論與應用有著深入的研究。近年來在各種國際會議與國內刊物上共發表學術論文二十余篇。
　　
　　 個人英文簡介
　　 Qifeng ZHOU received the B.S degree and M.S degree in dynamical set & automatization from WuHan University in 1999 and 2002 , respectively.In 2002, she joined the Department of Automation of Xiamen University. In 2007, she received Ph.D. degree in Control Theory & Control Engineering from Xiamen University. Her present research interests are mainly in the machine learning, intelligence system, svm, kernel learning and digital image processing.
　　
　　 代表性成果
　　 論文發表：
　　 （1） 基于隨機森林相似矩陣差異性的特征選擇方法，華中科技大學學報（自然科學版），2010年04月
　　 （2） 基于SVM的不同特征空間多分類方法研究，廈門大學學報自然科學版，2010年01月
　　 （3） A New SVM-RFE Approach towards Ranking Problems ，international conference on intelligent computing and intelligent system ，2009年11月
　　 （4） integrated application of uniform design and least-squares support vector machines to the optimization of transfection conditions.，BMC Biotechnology，2009年09月
　　 （5） 基于改進遺傳規劃算法的數據擬和，計算機應用研究，2009年02月
　　 （6） 一種基于黎曼度量的訓練樣本類不平衡SVM分類方法研究，第26屆中國控制會議，2007年07月
　　 （7） Credit Risk Assessment in Commercial Banks Based on Fuzzy Support Vector Machines，The proceeding of the 9th International Conference on Control， Automation， Robotics and Vision，2006年12月
　　 （8） Multi-classifier combination for banks credit risk assessment.，The proceeding of the 1st IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications ，2006年05月
　　 （9） 商業銀行信用風險評估中多分類方法比較，第24屆中國控制會議，2005年07月
　　 （10） 商業銀行信用風險評估中“拒真納偽”兩類錯誤的平衡控制研究.，廈門大學學報（自然科學版），2005年05月
　　
　　 如果發現導師信息存在錯誤或者偏差，歡迎隨時與我們聯系，以便進行更新完善。
　　
　　

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