孙林，男，副教授，校聘教授，硕士生导师
E-mail: sunlin@htu.cn
一、个人简历
1．河南省高层次人才、河南省科技创新杰出青年、河南省教育厅学术技术带头人。
2．2015年获北京工业大学模式识别与智能系统专业工学博士学位。2016-2018年在河南师范大学生物学博士后流动站从事生物信息学博士后研究。2019-2020年在加拿大University of Regina计算机科学系做访问学者。
3．在国际重要科技期刊IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Information Sciences、Knowledge-Based Systems、International Journal of Approximate Reasoning、Applied Intelligence等上发表学术论文60余篇，入选ESI高被引论文2篇，TOP期刊论文6篇。在“科学出版社”出版学术专著2部。授权国家发明专利6项。主持完成国家自然科学基金项目2项、中国博士后科学基金面上资助项目、河南省科技创新人才计划项目等国家级、省级重点科研项目10余项，参与完成国家级项目3项。
二、社会兼职
1．中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员。
2．中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会青年委员。
三、研究方向
粒计算理论与应用、大数据挖掘技术与应用、生物信息学、多标记学习
四、主持的科研项目
1．国家自然科学基金面上项目：知识不确定性度量的粒计算模型及其应用研究。
2．国家自然科学基金青年科学基金项目：粒计算的不确定性度量及其特征选择算法研究。
3．河南省科技创新人才计划项目：面向大数据挖掘的粒计算理论、模型与应用研究。
五、出版的专著
1．孙林, 徐久成. 粒计算的不确定性分析与知识获取方法. 科学出版社, 2018年。
2．徐久成, 孙林, 张倩倩. 粒计算及其不确定信息度量的理论与方法. 科学出版社, 2013年。
六、发表的代表性论文
1．Sun Lin, Wang Lanying(王蓝莹), et al. Feature selection using fuzzy neighborhood entropy-based uncertainty measures for fuzzy neighborhood multigranulation rough sets. 2020, IEEE Transactions on Fuzzy Systems（Top期刊，IF: 9.518）
2．Sun Lin, Yin Tengyu(殷腾宇), et al. Multilabel feature selection using ML-ReliefF and neighborhood mutual information for multilabel neighborhood decision systems. Information Sciences, 2020, 537: 401-424.（Top期刊，IF: 5.910）
3．Sun Lin, Wang Lanying(王蓝莹), et al. Neighborhood multi-granulation rough sets-based attribute reduction using Lebesgue and entropy measures in incomplete neighborhood decision systems. 2020, Knowledge-Based Systems（Top期刊，IF: 5.921）
4．Sun Lin, Zhang Xiaoyu(张霄雨), et al. Feature selection using neighborhood entropy-based uncertainty measures for gene expression data classification. 2019, Information Sciences（Top期刊，IF: 5.524）
5．Sun Lin, Wang Lanying(王蓝莹), et al. Feature selection using Lebesgue and entropy measures for incomplete neighborhood decision systems. 2019, Knowledge-Based Systems（Top期刊，IF: 5.101）
6．Sun Lin, Zhang Xiaoyu(张霄雨), et al. Joint neighborhood entropy-based gene selection method with fisher score for tumor classification. 2019, Applied Intelligence（2019-2020年入选ESI高被引论文）