黄哲煌，厦门大学人工智能基础博士，华侨大学教授，硕士生导师。现为中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专业委员会委员，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员，中国中文信息学会青年工作委员会委员，福建省高层次人才，泉州市高层次人才。
近年来致力于智能数据分析、粒计算、数据挖掘、不确定性的数学理论和自然语言处理的相关研究。先后主持国家自然科学基金面上项目等科研项目10余项, 获批专利和计算机软件著作权3项。在IEEE TNNLS、IEEE TFS、IEEE TCYB、IEEE TAI、IEEE TSMC、FSS等国内外重要学术期刊发表论文50多篇, 其中被SCI和EI检索的论文30余篇。
1.近年代表成果：
Z.H. Huang*, J.J. Li. Noise-Tolerant Discrimination Indexes for Fuzzy γ Covering and Feature Subset Selection. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 1, pp. 609-623, 2024. (SCI 一区top期刊, IF 10.4)
Z.H. Huang, J.J. Li, Y.H. Qian*. Noise-Tolerant Fuzzy-β-Covering Based Multigranulation Rough Sets and Feature Subset Selection. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 30, no. 7, pp. 2721-2735, 2022. (SCI 一区top期刊, IF 11.9)
Z.H. Huang*, J.J. Li. Discernibility Measures for Fuzzy β Covering and Their Application. IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 9, pp. 9722-9735, 2022. (SCI 一区top期刊, IF 11.8)
Z.H. Huang*, J.J. Li, C.Z. Wang. Robust feature selection using multigranulation variable-precision distinguishing indicators for fuzzy covering decision systems. IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, vol. 54, no. 2, pp. 903-914, 2024. (SCI 一区top期刊, IF 8.7)
Z.H. Huang*, J.J. Li. Feature subset selection with multi-scale fuzzy granulation. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, vol. 4, no. 1, pp. 121-134, 2023.
Z.H. Huang*, J.J. Li. A fitting model for attribute reduction with fuzzy β covering. Fuzzy Sets and Systems, vol. 413, pp. 114-137, 2021. (SCI 一区top期刊)
Z.H. Huang*, J.J. Li. Multi-level granularity entropies for fuzzy coverings and feature subset selection, Artificial Intelligence Review, vol. 56, pp. 12171-12200, 2023. (SCI top期刊, IF 12)
Z.H. Huang*, J.J. Li. Multi-scale covering rough sets with applications to data classification. Applied Soft Computing, vol. 110, 107736 , 2021. (SCI 一区top期刊, IF 8.7)
Z.H. Huang*, J.J. Li. Covering based multi-granulation rough fuzzy sets with applications to feature selection. Expert Systems With Applications, vol. 238, 121908, 2024. (SCI 一区top期刊, IF 8.5)
Z.H. Huang*, J.J. Li, W.Z. Dai, R.D. Lin. Generalized multi-scale decision tables with multi-scale decision attributes. International Journal of Approximate Reasoning, vol. 115, pp. 194-208.
2. 近年科研项目
低质数据下的抗噪声粒计算建模与鲁棒知识获取研究，国家自然科学基金面上项目，2023.1-2026.12，主持
数据拓扑空间的极小基（子基）算法及其应用的研究，国家自然科学基金面上项目，2018.1-2022.12，子项目负责人
引入多源知识空间及协同语义分析的情感隐喻识别研究，福建省自然科学基金，主持
数据工程及知识服务协同创新，福厦泉自主创新示范区协同创新平台项目，2022.12-2024.12，200万，参与
口译教育信息化的理论框架和运行体系研究，国家社会科学基金重点项目，2018-2021，参与
3. 专利与技术评测
国家发明专利，一种基于协同神经网络的语义角色标注方法（专利号ZL201210111557.3）
中文信息学会（CCL 2018）中文隐喻情感分析评测竞赛第一名
中文信息学会（CCL 2018）中文动词隐喻识别评测竞赛第二名
（第一名为言图科技有限公司，第三名为清华大学THU DFLL队）
软件著作权, 多粒度数据分析软件V1.0（2024SR0471495）
4. 教学研究
教授本科课程《数学建模》、《数据结构》、《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《高级语言程序设计》等，研究生课程《数据挖掘与机器学习》
2023年国家级一流本科课程：线性代数，排名第2
2020年省一流本科课程: 线性代数A2，排名第2
2020年省教改课题: 基于自适应测试理论的公共数学教学测试评价改革与实践--以概率统计课程为例，参与
编写本科教材：《线性代数》，清华大学出版社，参与
5. 指导学生获奖
近年来指导学生参加全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛，
获国家级学科竞赛奖励10余项，省级奖励20多项
指导学生参加2021年中国高校大数据挑战赛，并获二等奖
指导2023届本科毕业论文，并获校级优秀论文
6.担任以下期刊审稿人
《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《计算机学报》、《Information Fusion》、《Information Sciences》、《Artificial Intelligence Review》、《Fuzzy Sets and Systems》、《Neural Processing Letters》、《Applied Intelligence》、《Expert Systems With Applications》、《Computational and Applied Mathematics》、《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》
7. 毕业研究生
2019级吴家明：澳门科技大学 (攻读博士)
2020级刘丹玥：吉林建行
