基本信息：
姓名：孙林
性别：男
职称：教授
电子邮箱：sunlin@tust.edu.cn
通讯地址：天津经济技术开发区第十三大街9号js6666金沙登录入口-官方入口
研究方向：软件工程技术（机器学习、深度学习、大数据挖掘技术及应用、粒计算理论与应用、生物信息学）、人工智能（电子信息）
招生专业：软件工程、电子信息
（1）院系名称：js6666金沙登录入口-官方入口
招生类别：硕士
学位类型：学术学位和专业学位
专业大类：工学
一级学科：软件工程、电子信息
类别：全日制/非全日制
一、代表性论文
1. Sun Lin, Si Shanshan, et al. TFSFB: Two-stage feature selection via fusing fuzzy multi-neighborhood rough set with binary whale optimization for imbalanced data, Information Fusion, 2023, 95: 91-108.（计算机科学1区，TOP期刊，IF: 17.564，A+类期刊）
2. Sun Lin, Wang Tianxiang, et al. Partial multilabel learning using fuzzy neighbourhood-based ball clustering and kernel extreme learning machine. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, doi: 10.1109/TFUZZ.2022.3222941.（计算机科学1区，TOP期刊，IF: 12.253）
3. Sun Lin, Yin Tengyu, et al. Feature selection with missing labels using multilabel fuzzy neighborhood rough sets and maximum relevance minimum redundancy. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(5): 1197-1211.（2022-2023年ESI高被引，计算机科学1区，TOP期刊，IF: 12.253）
4. Sun Lin, Wang Lanying, et al. Feature selection using fuzzy neighborhood entropy-based uncertainty measures for fuzzy neighborhood multigranulation rough sets. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2021, 29(1): 19-33.（2021-2023年ESI高被引，工程技术1区，TOP期刊，IF: 12.029）
5. Sun Lin, Li Mengmeng, et al. AFNFS: Adaptive fuzzy neighborhood-based feature selection with adaptive synthetic over-sampling for imbalanced data. Information Sciences, 2022, 612: 724-744. （计算机科学1区，TOP期刊，IF: 8.233）
6. Sun Lin, Wang Xinya, et al. TSFNFR: Two-stage fuzzy neighborhood-based feature reduction with binary whale optimization algorithm for imbalanced data classification, Knowledge-Based Systems, 2022, 256: 109849.（计算机科学1区，TOP期刊，IF: 8.139）
7. Sun Lin, Zhang Jiuxiao, et al. Feature reduction for imbalanced data classification using similarity- based feature clustering with adaptive weighted k-nearest neighbors. Information Sciences, 2022, 593: 591-613.（计算机科学1区，TOP期刊，IF: 8.233）
8. 孙林，秦小营，徐久成，薛占熬. 基于K近邻和优化分配策略的密度峰值聚类算法. 软件学报, 2022, 33(4): 1390-1411.（2022年2月CCF计算领域高质量科技期刊T1类第2）
二、主要著作
1. 孙林, 徐久成. 基因表达谱数据挖掘的粒计算方法与应用. 科学出版社, 2023年。
2. 孙林, 徐久成. 粒计算的不确定性分析与知识获取方法. 科学出版社, 2018年。
3. 徐久成, 孙林, 张倩倩. 粒计算及其不确定信息度量的理论与方法. 科学出版社, 2013年。
三、科研项目
1. 国家自然科学基金面上项目：面向低质数据的粒计算与特征选择研究，立项时间：2020.9.18，在研。
2. 国家自然科学基金面上项目：知识不确定性度量的粒计算模型及其应用研究，结题时间：2019.3.26。
3. 国家自然科学基金青年科学基金项目：粒计算的不确定性度量及其特征选择算法研究，结题时间：2018.3.20。
四、发明专利
1. 一种多标记数据的特征选择方法及装置，授权号：ZL 2019 1 0848662.7
2. 一种基于最大相关最小冗余的多标记特征选择方法及装置，授权号：ZL 2019 1 0849299.0
3. 一种基于容错的基因选择方法与装置，授权号：ZL 2019 1 0453064.X
4. 一种考虑基因相关度的基因选择方法与装置，授权号：ZL 2019 1 0453065.4
5. 一种基于聚类和随机森林算法的基因分类方法及系统，授权号：ZL 2018 1 0386382.4
五、成就
荣获河南省科技创新杰出青年（河南省杰青）、河南省高层次人才、河南省教育厅学术技术带头人、河南省高等学校青年骨干教师等人才称号。于2020年、2022年和2023年分别获得河南省优秀硕士学位论文指导教师荣誉称号。现为中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员、知识工程与分布式智能专业委员会青年委员，受邀担任人工智能领域顶尖期刊IEEE T-NNLS、T-FS、T-Cyber、T-SMCS、T-AI、T-IP等，以及PR、INS、KBS、EAAI等审稿专家。
