林光毅 讲师

联系方式：linguangyi@xmut.edu.cn

研究方向：深度学习、人工智能

硕士招生专业：控制工程、计算机技术

教育与工作经历：

2007.9-2011.6 获山东大学软件工程专业工学学士学位

2013.9-2015.6 获厦门大学软件工程与领域工程专业工学硕士学位

2017.9-2022.9 获厦门大学计算机科学与技术专业博士学位

2022.11-至今 厦门理工学院电气工程与自动化学院工作

讲授课程：

本科生：《数据库原理与应用》、《机器学习与数据挖掘》、《离散数学》

个人简介：

林光毅，工学博士，讲师，硕士生导师，2023年入选厦门市高层次人才。

代表性论文：

[1] G. Lin, J. Gao,andN. Zeng et al., A self-adaptive soft-recoding strategy for performance improvement of error-correcting output codes[J].Pattern Recognition, 2023, (143):109813.

[2] G. Lin, Z. Xiao,andJ. Liuet al., Feature space and label space selection based on Error-correcting output codes for partial label learning[J].Information Sciences, 2022, (589):341-359.

[3] G. Lin, K. Liu*,andB. Wanget al., Partial label learning based on label distributions and error-correcting output code[J].Soft Computing,2021, (25):1049-1064.

[4] H. Guo,J. Zhao, andG. Linet al.,Robust multi-model fitting via neighborhood graph structure consistency[J]. Digit Signal Process,2024, (147):104402.

[5] J.Gao,L.Wu,G. Linet al.,Multi-task multi-view and iterative error-correcting random forest for acute toxicityprediction,Expert Systems With Applications[J],2025, 274: 126972.

[6] Liang M,Lin G*, Guo H, et al. A hybrid ensemble learning approach with sample and feature selection for imbalanced classification[C]//2025 6th International Conference on Artificial Intelligence and Electromechanical Automation (AIEA). IEEE, 2025: 366-373

主持参与项目：

[1] 高层次人才项目“基于输出纠错编码偏标签学习算法研究”，YKJ23010R，2022.11-2025.10。

[2] 厦门市自然科学基金面上项目“基于特征对齐域泛化的毒性基因组反应预测方法研究”，2024.07 - 2027.06。

授权专利：

[1] 一种基于深度学习的微表情识别方法及系统.林光毅，王备战，姚俊峰，刘昆宏，洪清启，陈俐燕。