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  百家家乐赢钱技巧

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个人信息

   名:周燕平 

   历:博士 

  称:副教授

   话:15872406428 

Emailhgzyp@mail.ccnu.edu.cn

教育与研究经历

周燕平,百家家乐赢钱技巧,副教授,硕士生导师。主持并结题一项国家自然科学基金青年项目,主持并结题两项百家家乐赢钱技巧中央高校基本科研业务费博士基金和两项湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放基金。目前,主持一项湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放基金。以第一作者或通讯作者的身份在SCI源刊物上发表了16篇学术论文。教育与研究经历如下:

199809月至200207月:湖南大学,化学化工学院,理学学士;

200209月至200707月:湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室,理学博士学位,导师:俞汝勤;

200707月至201408月:百家家乐赢钱技巧,百家家乐赢钱技巧,讲师;

201408月至201508月:美国加州大学戴维斯分校,基因中心,访问学者;

201407月至今:百家家乐赢钱技巧,百家家乐赢钱技巧,副教授;

研究领域与兴趣

1.   代谢组学数据解析;

2.   现代近红外光谱技术用于食品品质分析;

3.   计算机辅助药物设计。

承担项目与课题信息

1.   国家自然科学基金青年项目(21105305):代谢组学数据解析方法用于肺癌早期诊断,2012.1-2014.1225万元,主持;

2.   湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放基金(20150020):NIR光谱结合机器学习算法用于茶叶品质分析研究,2016.3-2018.33万元,主持;

3.   湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放基金(2012012),基于代谢组学方法的肺癌早期诊断研究,2013.3-2015.33万元,主持;

4.   百家家乐赢钱技巧中央高校科研基本业务费博士基金(CCNU12A01005):代谢组学数据解析用于疾病筛查研究,2012.4-2013.45万元,主持;

5.   百家家乐赢钱技巧中央高校科研基本业务费博士基金(CCNU09A01012),基于现代近红外光谱技术的茶叶品质快速分析研究,2009.12-2011.123万元,主持;

6.   湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室开放基金(200910):基于机器学习算法的代谢组学数据解析方法研究,2009.5-2011.53万元,主持;

学术兼职

1.    中国化学会会员;

学术成果

1.    Yi-Fei Liu, Shan Xu, Hong Gong, Yan-FangCui, Dan-Dan Song, Yan-Ping Zhou*, Partial least-squares discriminantanalysis optimized by particle swarm optimization: application to 1H nuclearmagnetic resonance analysis of lung cancer metabonomics, J. Chemometr. 2015,29, 537-546.

2.    Ya-Qiong Li, Yi-Fei Liu, Dan-Dan Song, Yan-PingZhou*, Lin Wang, Shan Xu, Yan-Fang Cui, Particle swarm optimization-basedprotocol for partial least- squares discriminant analysis: application to 1Hnuclear magnetic resonance analysis of lung cancer metabonomics, Chemometr.& Intell. Lab. Syst. 2014, 135, 192-200.

3.    Jing-Jing Xing, Yi-Fei Liu, Ya-Qiong Li,Hong Gong, Yan-Ping Zhou*, QSAR Classification model for diverse seriesof antimicrobial agents using classification tree configured by modifiedparticle swarm optimization, Chemometr. & Intell. Lab. Syst. 2014, 137,82-90.

4.    Jing-Jing Xing, Rui-Ming Luo, Hai-Li Guo,Ya-Qiong Li, Hai-Yan Fu, Tian-Ming Yang, Yan-Ping Zhou*, Radial basisfunction network-based transformation for nonlinear partial least-squares asoptimized by particle swarm optimization: Application to QSAR studies,Chemometr. & Intell. Lab. Syst. 2014, 130, 37-44.

5.    Rui-Min Luo, Ya-Qiong Li, Hai Li Guo, Yan-PingZhou*, Adaptive configuration of radial basis function network byregression tree allied with hybrid particle swarm optimization algorithm. Chemometr.& Intell. Lab. Syst. 2013, 124, 50-57.