近年获奖成果

【1】海量多源多标签数据协同融合推理关键技术研究及应用，福建省科技进步三等奖，排名第一

【2】学科交叉、跨界融合—计算机应用型创新人才“四元融创”培养体系构建与实践，福建省教学成果奖二等奖，排名第一

【3】超高清视频智能处理关键技术研发及产业化，福建省科技进步一等奖，排名第四

【4】以创新能力培养为核心，多主体协同创新计算机类应用型人才培养模式探索与实践，福建省教学成果奖二等奖，排名第六

近年承担的项目

【1】特征变化环境下的新兴标记学习（62576158），国家自然科学基金面上项目，2026.01-2029.12，资助直接经费50万元，主持。

【2】开放动态环境下层次结构数据分类学习的粒计算方法（62076116），国家自然科学基金面上项目，2021.01-2024.12，资助直接经费58万元，主持。

【3】开放环境下基于粒计算的层次结构数据分类建模研究（2021J02049），福建省自然科学基金重点项目，2021.09-2024.08，资助经费20万元，主持。

【4】基于粒计算的多模态多标记数据分类建模研究（61672272），国家自然科学基金面上项目，2017.01-2020.12，资助直接经费62万元，主持，已结题。

【5】基于多数据源协同学习方法的方剂组配规律研究（61303131），国家自然科学基金青年项目，2014.01-2016.12，资助经费23万元，主持，已结题。

十篇代表性论文

[1] 林耀进, 白盛兴, 赵红, 李绍滋, 胡清华. 基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择. 软件学报, 2022, 33(7): 2667-2682.

[2] 刘浩阳, 林耀进, 刘景华, 吴镒潾, 毛煜, 李绍滋. 由粗到细的分层特征选择. 电子学报, 2022, 50(11): 2778-2789

[3] Haoyang Liu, Yaojin Lin, Peipei Li, Jun Hu, Xuegang Hu: Class-Specific Semantic Generation and Reconstruction Learning for Open Set Recognition. IJCAI 2024: 2045-2053.

[4] Yaojin Lin, Haoyang Liu, Hong Zhao, Qinghua Hu, Xingquan Zhu, Xindong Wu: Hierarchical Feature Selection Based on Label Distribution Learning.  IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 35(6): 5964-5976 (2023).

[5] Yaojin Lin, Qinghua Hu, Jinghua Liu, Xingquan Zhu, Xindong Wu: MULFE: Multi-Label Learning via Label-Specific Feature Space Ensemble. ACM Trans. Knowl. Discov. Data 16(1): 5:1-5:24 (2022).

[6] Yaojin Lin, Yulin Li, Chenxi Wang, Lei Guo, Jinkun Chen: Label Distribution Learning Based on Horizontal and Vertical Mining of Label Correlations. IEEE Trans. Big Data 10(3): 275-287 (2024)

[7] Yaojin Lin, Qinghua Hu, Jinghua Liu, Jinjin Li, Xindong Wu: Streaming Feature Selection for Multilabel Learning Based on Fuzzy Mutual Information. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 25(6): 1491-1507 (2017).

[8] Jinghua Liu, Yaojin Lin, Weiping Ding, Hongbo Zhang, Jixiang Du: Fuzzy Mutual Information-Based Multilabel Feature Selection with Label Dependency and Streaming Labels. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 31(1): 77-91 (2023).

[9] Jinkun Chen, Yaojin Lin, Jusheng Mi, Shaozi Li, Weiping Ding: A Spectral Feature Selection Approach with Kernelized Fuzzy Rough Sets. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 30(8): 2886-2901 (2022).

[10] Yaojin Lin, Yulin Li, Shidong Lin, Lei Guo, Yu Mao: Partial multi-label feature selection based on label distribution learning. Pattern Recognit. 164: 111523 (2025) .

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