唐益明，合肥工业大学教授、博士生导师、硕士生导师，安徽省人工智能学会智能推理专委会主任，中国人工智能学会人工智能逻辑专业委员会常务委员，中国逻辑学会非经典逻辑与计算专业委员会常务委员，安徽省人工智能学会可信人工智能专委会副主任，中国计算机学会协同计算专业委员会执行委员，中国人工智能学会机器学习专业委员会委员，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员，中国人工智能学会人工智能基础专业委员会委员，IEEE高级会员，中国计算机学会高级会员、中国人工智能学会高级会员。曾担任情感计算与系统结构研究所党支部书记，现担任智能科学与技术系常务副主任。

2011年毕业于合肥工业大学，获计算机应用技术专业工学博士学位；有博士后经历。自2016年12月-2017年12月，在加拿大University of Alberta（阿尔伯塔大学）从事Visiting Professor工作。在合肥工业大学计算机与信息学院从事科研与教学工作，主要研究领域涉及聚类分析、模糊推理、机器学习、情感计算、图像处理、粒度计算等，并成为情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室的骨干成员。担任Information Sciences等多个SCI期刊的编委、AAAI等10多个会议的PC Member，TPAMI等50多个SCI期刊的审稿人。担任ChineseCSCW的论文推荐主席、FSDM 2023国际会议的Publication Chair、AILA 2023国际会议的Publication Chair。获得2021年度和2022年度IEEE Access的Outstanding Associate Editor。2015年8月，作为组织委员会主席成功举办“2015年模糊逻辑与智能计算学术研讨会”。

在TPAMI、TCYB、TFS、TETCI、TAI等期刊会议上发表论文90余篇，其中ESI热点论文2篇、ESI高被引论文3篇，获国家授权发明专利7项、国家软件著作权登记12项。主持国家自然科学基金项目（3项）、中国博士后科学基金特别资助项目、中国博士后科学基金面上项目、安徽省自然科学基金面上项目等10多项科研项目。参与国家重点研发项目、国家自然科学基金重点项目、863课题等20余项科研项目。

欢迎有读研、读博（博士后）、访问意向的同学（老师）与我联系，也欢迎青年教师加入我的团队。

2008年，合肥工业大学硕士 

2011年，合肥工业大学博士

合肥工业大学，计算机与信息学院，教师

学术兼职： 

1) 安徽省人工智能学会智能推理专委会 主任

2) 中国人工智能学会人工智能逻辑专业委员会 常务委员

3) 中国逻辑学会非经典逻辑与计算专业委员会 常务委员

4) 安徽省人工智能学会可信人工智能专委会 副主任

5) 中国计算机学会协同计算专业委员会 执行委员

6) 中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会 委员 

7) 中国人工智能学会机器学习专业委员会 委员

8) 中国人工智能学会人工智能基础专业委员会委员

9) 2015年模糊逻辑与智能计算学术研讨会 组织委员会主席

10) 国家自然科学基金评议专家 

11) 中国人工智能学会(CAAI)高级会员

12) 中国计算机学会(CCF)高级会员

13) IEEE高级会员 

14) ChineseCSCW 2023的论文推荐主席

15) FSDM 2023国际会议的Publication Chair

16) AILA 2023国际会议的Publication Chair

 审稿人： 

1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (SCI)

2) IEEE Transactions on Fuzzy Systems (SCI) 

3) IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems (SCI)

4) IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (SCI)

5) Information Sciences (SCI)

6) ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (SCI) 

7) International Journal of Electrical Power & Energy Systems (SCI) 

8) Signal Processing (SCI) 

9) International Journal of fuzzy Systems (SCI) 

 10) Iranian Journal of Fuzzy Systems (SCI) 

 11) 计算机学报

 12) 自动化学报

讲授本科生课程《编译原理》、《编译技术》、《移动计算及应用开发（Android编程）》、《软件工程》等。

已经指导硕士生20余名、本科毕业设计30余名。

http://baike.baidu.com/view/8646024.htm

http://faculty.hfut.edu.cn/tym/zh_CN/index.htm  

1）机器学习

主要面向聚类、分类的基础理论、核心算法及其在大数据、大模型、图像处理等多个领域中的应用开展研究。

2）模糊逻辑

围绕模糊推理、模糊逻辑、模糊系统等的理论及其应用进行探究。

3）情感计算

以模糊理论为基础，围绕情感模糊建模、情感识别等科学问题进行研究与开发工作。

4）图像处理

针对图像质量评价、图像去噪、图像分割、图像分类与识别等关键问题开展理论与应用研究。

5）协同设计

围绕计算机辅助概念设计、计算机辅助协同设计、创新理论开展研究。

[1] Yiming Tang, Jianwei Gao, Witold Pedrycz, et al. An Overall Framework of Modeling, Clustering and Evaluation for Trapezoidal Information Granules. IEEE Transactions on Fuzzy Systems (TFS), 2024. (中科院I区，CAA-A)

[2] Yiming Tang, Jingjing Chen, Witold Pedrycz, et al. Universal quintuple implicational algorithm: A unified granular computing framework. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (TETCI)，2024. (CAAI-B) 

[3] Yiming Tang, Jianwei Gao, Witold Pedrycz, et al. Modeling and Clustering of Parabolic Granular Data. IEEE Transactions on Artificial Intelligence (TAI), 2024. (CAAI-B) 

[4] Yiming Tang, Zhifu Pan, Xianghui Hu, et al. Knowledge-induced Multiple Kernel Fuzzy Clustering. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2023.  (中科院I区, CCF-A)

[5] Yiming Tang, Jiajia Huang, Witold Pedrycz, et al. A fuzzy clustering validity index induced by triple center relation. IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 2023. (中科院I区, CAAI-A)

[6] Yiming Tang, Zhifu Pan, Witold Pedrycz, et al. Viewpoint-based kernel fuzzy clustering with weight information granules. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (TETCI), 2023. (CAAI-B)  

[7] Xianghui Hu, Yiming Tang, Witold Pedrycz, et al. Fuzzy clustering with knowledge extraction and granulation. IEEE Transactions on Fuzzy Systems (TFS), 2023. (中科院I区, CAA-A)

[8] Yiming Tang, Witold Pedrycz. Oscillation-bound estimation of perturbations under Bandler-Kohout subproduct. IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 2022. (中科院I区, CAAI-A)

[9] Yiming Tang, Witold Pedrycz, Fuji Ren（任福继）. Granular symmetric implicational method. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (TETCI), 2022.  (CAAI-B) 

[10] Yiming Tang, Li Zhang, Guangqing Bao, et al. Symmetric implicational algorithm derived from intuitionistic fuzzy entropy. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 2022. (SCI)

[11] Yiming Tang, Lin Li, Xiaoping Liu（刘晓平）. State-of-the-art development of complex systems and their simulation methods. Complex System Modeling and Simulation, 2021. (约稿论文，CAA-A)

[12] Yiming Tang, Fuji Ren, Witold Pedrycz. Fuzzy C-Means Clustering Through SSIM and Patch for Image Segmentation. Applied Soft Computing, 2020.  (中科院I区)

[13] Yiming Tang, Xianghui Hu, Witold Pedrycz, et al. Possibilistic fuzzy clustering with high-density viewpoint. Neurocomputing, 2019. (SCI)

[14] Yiming Tang, Witold Pedrycz. On the α(u,v)-symmetric implicational method for R- and (S, N)-implications. International Journal of Approximate Reasoning, 2018. (SCI, CCF-B)

[15] Yiming Tang, Fuji Ren. Fuzzy systems based on universal triple I method and their response functions. International Journal of Information Technology & Decision Making, 2017. (SCI)

[16] Yiming Tang, Fuji Ren. Variable differently implicational algorithm of fuzzy inference. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2015. (SCI)

[17] Yiming Tang, Xuezhi Yang. Symmetric implicational method of fuzzy reasoning. International Journal of Approximate Reasoning, 2013. (SCI, CCF-B)

[18] Yiming Tang, Fuji Ren. Universal triple I method for fuzzy reasoning and fuzzy controller. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 2013. (SCI)

[19] 唐益明, 刘晓平. 二值命题逻辑的无损求解. 计算机学报, 2013.

[20] Yiming Tang, Xiaoping Liu. Differently implicational universal triple I method of (1, 2, 2) type. Computers & Mathematics with Applications, 2010. (SCI)