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深圳大学首位留学博士顺利通过学位论文答辩

阅读数:494    发布:2017-06-07 09:34    

2017516日,深圳大学首位留学博士学位论文答辩会在计算机与软件学院大楼623会议室举行,我院依托信息与通信工程一级学科博士点培养的博士研究生阿米尔同学以5票全票通过的成绩顺利通过论文答辩,成为深圳大学首名通过学位论文答辩的留学博士研究生。

华南理工大学吴永贤教授,深圳大学谢维信教授、哈工大深圳研究院徐睿峰教授、深圳大学沈琳琳教授、深圳大学傅向华教授等5人组成答辩委员会,吴永贤教授担任答辩委员会主席,李俊杰副教授担任答辩秘书。国际交流与合作部彭小刚副主任、深圳大学计算机与软件学院大数据技术与应用研究所所长黄哲学教授,留学博士阿米尔的指导教师王熙照教授等列席答辩会,我院其他10名留学博士生一同旁听。

阿米尔同学的学位论文题目是 “基于模糊性的有监督和半监督学习样例选取”,该论文提出了一个针对样例选取的高效方法和针对解决半监督学习(SSL)范式的一个有效入侵检测系统,能有效提高学习样例选取的准确性和检测率。答辩委员会认为,论文研究基础扎实、论证逻辑严谨,有较好的创新性,理论意义和实际应用意义显著。答辩委员会以5票全票通过的结果,做出了建议授予按阿米尔同学博士学位的决议。

阿米尔同学来自巴基斯坦, 20149月进入深圳大学就读,导师为计算机与软件学院王熙照教授,主要研究方向为机器学习。在校期间,阿米尔以优异成绩完成了课程学习,提交和发表学术论文6篇,其中SCI论文4篇,获得大运留学奖学金一次,综合表现非常优秀。在经过三年的博士学习生涯后,阿米尔同学预计将于今年7月获得学位证书,之后他将会回到他的祖国巴基斯坦,继续从事计算机学科方面的教学和研究工作。

招收和培养博士研究生是我校践行“一带一路”战略的缩影。2014年以来,我院依托信息与通信工程一级学科博士点,制定了适合本学科的培养方案和教学计划,组织和开设了全英语博士学位课程,形成了完整的博士培养程序。截至目前,学院共拥有博士生指导教师12人,招收来自不同国家和地区的留学博士生11人,国内博士研究生5人,博士研究生招生规模逐年提升。阿米尔同学顺利通过论文答辩,意味着我院在留学博士的培养上迈出了坚实的一步。未来,我院将进一步优化培养渠道、扩大招生宣传、提升教学质量,为国家“一带一路”建设和我校国际化行动作出更大的贡献。

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阿米尔发表论文目录:

[1]   Rana Aamir Raza Ashfaq, Xi-Zhao Wang, J.-Z. Huang, et. al. , "Fuzziness based

semi-supervised learning approach for intrusion detection system", Information Sciences,

vol. 378, pp. 484-497, 2017. (SCI/JCR-Impact Factor > 4 )

[2]   Rana Aamir Raza Ashfaq, Xi-Zhao Wang "Impact of fuzziness categorization on

divide and conquer strategy for instance selection", Journal of Intelligent & Fuzzy

Systems, DOI:10.3233/JIFS-162297, 2017. (SCI/JCR-Impact Factor > 1.8)

[3]   Rana Aamir Raza Ashfaq, et al., "Toward an efficient fuzziness based instance

selection methodology for intrusion detection system", Int. J. Mach. Learn. &

Cyber., DOI:10.1007/s13042-016-0557-4, 2016. (SCI/JCR- Impact Factor > 1)

[4]   Xi-Zhao Wang, Rana Aamir Raza Ashfaq, "Fuzziness based sample categorization

for classifier performance improvement", Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,

vol.29, no. 3, pp. 1185-1196, 2015. (SCI/JCR- Impact Factor > 1.8).

[5]   Y.-L. He, Rana Aamir Raza Ashfaq, J.-Z. Huang and X.-Z. Wang, "Imbalanced

ELM Based on Normal Density Estimation for Binary-Class Classification", Lecture

Notes in Computer Science, pp. 48-60, 2016.

[6]   Y.-L. He, J.-Z. Huang,X.-Z. Wang and Rana Aamir Raza Ashfaq, "Use Correlation

Coefficients in Gaussian Process to Train Stable ELM Models", Advances in

Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 405-417, 2015.


深圳大学计算机与软件学院 2009-2016