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陈欢欢
单位:计算机科学与技术学院
地址:中国科学技术大学计算机科学与技术学院
邮编:230026
电话:
个人主页: http://staff.ustc.edu.cn/~hchen/
实验室介绍:
 
个人简历 Personal resume
    陈欢欢,1982年1月生,博士,教授,博导。2004年获中国科技大学学士学位,2008年获英国伯明翰大学博士学位。现为中国科学技术大学计算机学院教授。获2011年IEEE计算智能协会优秀博士论文奖、全英杰出博士论文奖。在国外重要学术期 刊IEEE Transactions on Neural Networks,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,IEEE  Transactions on Evolutionary Computation和人工智能领域重要国际学术会议 IJCAI、KDD、ECAI等发表论文30余篇。其中,在神经网络的国际权威期刊IEEE Transactions on Neural Networks上的论文获2012年度最佳论文奖。由于在神经网络与学习系统等方面的贡献,申请人获得2015年度国际神经网络学会(International Neural Network Society (INNS))青年科学家奖(Young Investigator Award)。
    主持承担了首批国家重点研发计划“大数据知识工程基础理论及其应用研究”五课题之一“知识导航中的交互机理”、国家基金委重大研究计划培育项目、国家基金委面上项目、国家基金委与英国皇家学会合作交流项目、国家基金委青年项目等。
 
国际学术服务: 
01. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,Associate Editor 副编(2016-) 
02. IEEE Computational Intelligence Society Social Media Committee Chair, 2015 
03. IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI) Publications Integrity Chair, 2016
 
研究方向 Research direction
1、机器学习
2、数据挖掘
3、智能计算/地下管网探测与数据融合
 
招生信息 Enrollment information
对计算智能、机器学习与数据挖掘感兴趣,并有一定数学背景的本科生、硕士、博士研究生。联系邮件地址为:hchen@ustc.edu.cn
 
论文专著 The monograph
1) Probabilistic Classification Vector Machines (IEEE Transactions on Neural Networks Outstanding 2009 Paper Award) - IEEE Transactions on Neural Networks - 2009 - 2009, no. 6
2) Model-based Kernel for Efficient Time Series Analysis - KDD'13 - 2013 -
3) Multi-objective Neural Network Ensembles based on Regularized Negative Correlation Learning - IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering - 2010 - 2010, no. 12
4) Learning in the Model Space for Cognitive Fault Diagnosis - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning - 2013 - DOI: TNNLS.2013.2256797
5) Regularized Negative Correlation Learning for Neural Network Ensembles - IEEE Transactions on Neural Networks - 2009 - 2009, no. 12
6) Predictive Ensemble Pruning by Expectation Propagation - IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering - 2009 - 2009, no. 7
7) Evolving Least Squares Support Vector Machines for Stock Market Trend Mining - IEEE Transactions on Evolutionary Computation - 2009 - 2009, no. 2
8) Buried Utility Pipeline Mapping Based on Multiple Spatial Data Sources: A Bayesian Data Fusion Approach - IJCAI'11 - 2011 - 2011
9) Buried Utility Pipeline Mapping based on Street Survey and Ground Penetrating Radar - ECAI'10 - 2011 - 2011
10) Probabilistic Conic Mixture Model and its Applications to Mining Spatial Ground Penetrating Radar Data - Workshop in SIAM Conference on Data Mining (WSDM) - 2010 - 2010
11) Probabilistic Robust Hyperbola Mixture Model for Interpreting Ground Penetrating Radar Data - IEEE World Congress on Computational intelligence - 2010 - 2010
12) Evolutionary Random Neural Ensemble based on Negative Correlation Learning - IEEE Congress on Evolutionary Computation - 2007 - 2007
 
报考意向 Ambition
 
 
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