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于春海
5.0我来评喜爱度
所在大学:东北大学
所在院系:工商管理学院
所在地区:辽宁
所在城市:沈阳
评论次数:1条  我要评论
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于春海老师介绍
于春海 性别: 男
职务: 0 职称: 副教授、硕导
联系电话: 024-83671630
所在部门: 管理科学与工程系
E-mail: chyu@mail.neu.edu.cn
研究领域:
管理统计分析、知识管理
教授课程:
统计学、信息经济学、信息管理概论
教育及工作经历
学习简历:
1986年-1990年 东北师范大学数学系 大学本科
1996年-1999年 东北大学工商管理学院 硕士研究生
2002年-2004年 东北大学工商管理学院 博士研究生
工作简历:
1990年-1997年沈阳黄金学院
1997年-2001年 东北大学东校区
2001年至今 东北大学工商管理学院
获得荣誉
科研获奖:
获2005年辽宁省自然科学学术成果二等奖。
教学获奖:
其它获奖:
科研项目
纵向项目:
[1]基于语言信息集结算子的群体综合评价技术与应用研究,国家自然科学基金项目,2003.01-2005.12。项目批准号:70301008。(本人为主要参加人)
[2]铁岭市文化产业发展对策研究,铁岭市委宣传部合同项目,2005/3—2006/3。(本人为项目负责人)
横向项目:
[1]抚顺石化分公司设备管理信息系统再造,中国石油天然气股份有限公司抚顺石化分公司合同项目,2002.05-2003.09。(本人为主要参加人)
[2]辽宁容川房地产发展有限公司企业文化整合与再造方案设计与实施指导,2005/7—2006/7。(本人为主要参加人)
发表论文及著作
[1]于春海,樊治平.一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法[J].系统工程学报,2004,19(4):393-399.
[2]于春海,樊治平.一种基于风险态度因子的区间数聚类方法[J].东北大学学报(自然科学版),2003,24(11):1116-1118.(该杂志为EI检索源)
[3] Yu Chun-hai(于春海),You Tian-hui. A Net-making. A Net-making Clustering Method Based on Two-tuple Linguistic Information Processing [A]. Proceedings of 2004 International Conference on Management Science & Engineering [C], Harbin: China: Harbin Institute of Technology Press,2004.(ISTP检索)
[4]于春海,樊治平.一种基于群体语言相似矩阵的群聚类方法[J].系统工程, 2004,22(7):76-79.
[5]于春海,樊治平.一种基于区间数多指标信息的聚类方法[J].东北大学学报(自然科学版),2004,25(2):183-186.
[6]于春海,樊治平. 一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法[J].运筹与管理,2004,13(4):12-16.
[7]于春海,樊治平.一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法[J].系统工程理论方法应用,2004,13(5):467-470.
[8]樊治平,于春海,尤天慧. 一种基于三角模糊数多指标信息的FCM聚类算法[J]. 控制与决策,2004,19(12):1407-1411.
[9]于春海,樊治平,姜艳萍.一种基于语言评价信息的多指标群聚类方法[J].控制与决策,2005年第5期.
[10] Yu Chun-hai,Fan Zhi-ping.A Group Clustering Method For Linguistic Similarity Matrices Based on Two-tuple . the 11th World Congress of International Fuzzy Systems Association,2005,beijing.
[11] Yu Chun-hai, Fan Zhi-ping. A FCM Clustering Algorithm based on Multiple Attribute Information, Intermationna journal of computer science and network security,2006,1.
[12] 于春海,樊治平.一种基于多指标语言评价信息的聚类方法[J].东北大学学报(自然科学版), 2006年第6期。
[13] 于春海,樊治平. 特征指标信息不完全的系统聚类方法[J].系统工程,2006年第2期.
社会学术兼职
辽宁省数量经济学会理事
于春海老师相关教学资源
于春海老师教学评价(1条)
举报cucdc网友 2010/10/5 17:32:49

讲的挺好。

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