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个人简介

陈新泉,男,1974年7月生,教授,博士、博士后。系统仿真&仿真技术应用专委会委员,CCF与ACM会员,中国复杂性科学研究会会员,安徽省计算机学会青工委委员,安徽工程大学学报编委,(学术)硕士生导师。国际SCI期刊《Data Mining and Knowledge Discovery》(JCR一区SCI期刊)、《Computational Intelligence》(JCR二区SCI期刊)、《Expert Systems With Applications》(JCR一区SCI期刊)、《Computers & Electrical Engineering》(JCR四区SCI期刊)、多个国内外EI会议和国内期刊,如《重庆邮电大学学报(自然科学版)》等期刊的审稿人;2014年陕西省自然科学基金评审专家,2019年安徽省科技厅项目评审专家。目前已主持完成3个省级科研项目,2个校级科研项目;独立出版2部学术专著;以第一作者或独立作者身份在CCF推荐SCI源期刊、EI源期刊、CSCD期刊及EI会议等上面共发表40多篇学术论文,其中SCI检索期刊论文5篇,EI检索11篇,CSCD检索8篇。 教育经历 · 2003/09 - 2007/06,华南理工大学,计算机应用技术,博士,导师:彭宏 教授 · 2000/09 - 2003/07,辽宁石油化工大学,计算机应用技术,硕士,导师:刘金义 教授 · 1993/09 - 1997/07,抚顺石油学院,计算机软件,学士,导师:贾金源 研究工作经历 · 2018/09 – 至今,安徽工程大学,计算机与信息学院,教授 · 2013/08 - 2016/09,电子科技大学,计算机科学与工程学院,博士后,合作导师:周涛 教授 · 2011/09 - 2012/06,东南大学,计算机科学与工程学院,进修教师 · 2010/07– 2018/09,重庆三峡学院,计算机科学与工程学院,副教授、教授 · 2007/07 - 2010/07,上饶师范学院,数学与计算机科学学院,讲师、副教授 主要学术业绩 项目 1. 2019年安徽高校协同创新项目,GXXT-2019-002,5G智能电池管理系统的研发与产业化(项目牵头单位:中国科学技术大学;三个协同单位:合肥工业大学、安徽工程大学、安庆师范大学),2019/11-2021/10,17.85万元,在研,课题三负责人。 2. 国家自然科学基金,61976005,不完全试图下基于t-SVD多视图张量聚类算法研究,2020/01-2022/06,70万元,在研,第四参与。 3. 安徽省高校自然科学研究重大项目,KJ2019ZD15,面向混合类型数据的同步聚类模型及算法研究,2019/07-2022/06,10万元,在研,主持。 4. 安徽省高校自然科学研究重点项目,KJ2019A0158,消费行业中多源大数据下多层面知识挖掘与知识图谱构建研究,2019/07-2022/06,6万元,在研,第一参与。 5. 安徽工程大学科研启动基金计划项目,2018YQQ031,混合类型数据的目标驱动相异性度量及相关聚类算法研究,2019/01-2021/12,20万元,在研,主持。 6. 2017年教育部人文社科类项目,17YJA630053,符号学视阈下中国休眠民族品牌的激活研究,2017/07-2020/06,10万元,已结题,第一参与。 7. 重庆三峡学院重大培育科研项目,16PY08,面向大数据的关联关系挖掘与新型高效聚类算法研究,2016/12-2019/12,6万元,在研,主持。 8. 重庆市前沿与应用基础研究项目,cstc2016jcyjA0521,面向大数据的新型高效聚类算法研究,2016/07-2019/06,5万元,已提交结题材料,主持。 9. 重庆市前沿与应用基础研究项目,cstc2016jcyjA0063,基于迁移学习的脑图像分析及其应用研究,2016/07-2019/06,10万元,已提交结题材料,第三参与。 10. 重庆三峡学院科学研究项目,14RC08,大数据中的关联关系分析与挖掘研究,2015/01-2016/12,4万元,已结题,主持。 11. 重庆市前沿与应用基础研究项目,cstc2014jcyjA40035,基于复合粒度计算的通用挖掘模型及其在大数据环境下的应用研究,2014/07-2017/06,5万元,已结题,第一参与。 12. 重庆三峡学院科学研究项目,12RC01,移动物联网位置数据的多维关联关系挖掘研究,2013/01-2014/12,3万元,已结题,主持。 13. 重庆三峡学院科学研究项目,11ZZ-058,多媒体数据挖掘算法的研究及在数字三峡库区建设中的应用,2011/01-2012/12,2万元,已结题,主持。 14. 江西省教育厅科学技术研究项目,GJJ10253,视频数据流挖掘算法的研究及应用,2010/01-2011/12,1万元,已结题,主持。 15. 江西省教育厅科学技术研究项目,GJJ08467,数据流挖掘中的优化方法研究及应用,2008/01-2008/12,1万元,已结题,主持。

近期论文

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<一> 期刊论文 (1) Xinquan Chen (第一兼通讯作者), Yiyou Qu. An effective multi-level synchronization clustering method based on a linear weighted Vicsek model. Applied Intelligence (计算机类知名), 2020, DOI: 10.1007/s10489-020-01767-4. (18个双栏页面) (2) Xinquan Chen. Fast Synchronization Clustering Algorithms Based on Spatial Index Structures. Expert Systems with Applications 计算机类知名, 2018, 94: 276 - 290. SCI检索号:000418218800023. (15个双栏页面). (3) Xinquan Chen. An Effective Synchronization Clustering Algorithm. Applied Intelligence (计算机类知名), 2017, 46(1): 135 - 157. SCI检索号:000392405700010. (23个双栏页面) (4) Xinquan Chen. A New Clustering Algorithm Based on Near Neighbor Influence. Expert Systems with Applications计算机类知名2015, 42(21): 7746 - 7758. 检索号:000360772500039. 个双栏页面 (5) Xinquan Chen. Xinquan Chen. The Shortest Path Algorithms of Hypergraphs Based on Search Strategies [J]. Journal of Software (国际期刊), 2015.1, 10(1): 94 - 105. (6) 陈新泉基于单元网格近邻势的聚类方法 [J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) (中文核心、) , 2014.12, 26(6): 771 - 777. (7) 陈新泉 (第一兼通讯作者), 苏锦钿. 基于半监督学习的k平均聚类框架 [J]. 广西大学学报(自然科学版) (中文核心期刊),2014.10, 39(5):1074 - 1082 . (8) Xinquan Chen. Computational Model of Association Activity Measure and Its Algorithmic Implementation [J]. Journal of Software (国际期刊), 2014.5, 9(5): 1135 - 1140. (9) Xinquan Chen. Clustering Based on a Near Neighbor Graph and a Grid Cell Graph [J]. Journal of Intelligent Information Systems (计算机类知名), 2013.6, 40(3): 529 - 554. 检索号:000319070800007. (个单栏页面). (10) Xinquan Chen. A Key Node Discovery Method Based on Directed-Association Influence[J]. International Journal of Advancements in Computing Technology (国际期刊), 2013, 5(1): 62 - 69. (11) 陈新泉面向混合属性数据集的双重聚类方法[J]. 计算机工程与科学(中文核心期刊,核心库期刊), 2013, 35(2): 47 - 52. (12) 陈新泉. 混合属性数据集的基于近邻连接的两阶段聚类算法. 计算机工程与科学(中文核心期刊,核心库期刊), 2012, 34(9): 56 - 63. (13) 陈新泉. 一种自适应优化相异性度量的基于MST的半监督聚类方法. 计算机工程与科学(中文核心期刊,核心库期刊), 2011, 33(11): 154 - 158. (14) 陈新泉. 推进式优化特征权重的K-中心点聚类方法[J]. 计算机工程与应用(CSCD核心库期刊), 2011, 47(29): 175 - 181. (15) 陈新泉. 混合属性数据点集的特征权重优化方法研究[J]. 计算机工程与应用(中文核心期刊,核心库期刊). 2009, 45(21): 124 - 128. (16) 陈新泉. 一种基于核映射的自适应优化配置属性权重组的方法[J]. 数值计算与计算机应用(核心库期刊). 2008, 29(2): 105 - 118. (17) Xinquan Chen. Weighted clustering and evolutionary analysis of hybrid attributes data streams[J]. Journal of Computers (核心源期刊). 2008, 3(12): 60 - 67. 检索号:20091512017702. (18) 陈新泉. 面向数据流的加权聚类及演化分析研究. 世界科技研究与发展(期刊), 2008, 30(6): 807 - 811. (19) 陈新泉. 特征加权的模糊C聚类算法. 计算机工程与设计(中文核心期刊), 2007, 28(22): 5329 - 5333. <二> 会议论文 (1) 陈新泉(第一兼通讯作者), 戴家树,周祺. 几种同步聚类模型的比较与分析. CCSSTA 2020. (2) 陈新泉. 聚类算法中的空间索引结构简述. 2016年全国“大数据时代的新型智慧城市及全球展望”博士后学术论坛论文集, 2016, 260 - 266. (3) 陈新泉. 聚类算法研究综述. 2016年全国“电子科学与信息技术的创新与发展”博士后论坛博士后论文集, 2016, 317 - 322. (4) Xinquan Chen. On Expanded and Improved Affinity Propagation Clustering Algorithm. Applied Mechanics and Materials (EI会议期刊), 2011, Vols 48-49, 753 - 756.检索号:20110813675829. (5) Xinquan Chen. An Affinity Propagation Algorithm Embedded in Optimizable Dissimilarity Measure. the 8-th WCICA(EI光盘收录国际会议), Jinan, P.R. China, 2010, 5994 - 5998. 检索号:20104313325392. (6) Xinquan Chen. A Semi-Supervised Weighted Clustering Framework Facing to Hybrid Attributes Data Streams. the 8-th WCICA(EI光盘收录国际会议), Jinan, P.R. China, 2010, 5988 - 5993. 检索号:20104313325387. (7) Xinquan Chen. A Variant of Rosenbrock Method and Its Some Conclusions. WCSE 2008 (ISTP收录国际会议), 2008, 110 - 113. (8) Xinquan Chen*, Hong Peng, Jingsong Hu. k-Medoids Substitution Clustering Method and a New Clustering Validity Index Method. the 6th WCICA(EI光盘,ISTP收录国际会议). Dalian, P.R. China, Volume 7, 2006, 5896 - 5900. 检索号:20071510543608. (9) Xin-quan Chen*, Hong Peng, Jing-song Hu. An adaptive optimization method of configuring feature weight group. the 5th ICMLC (EI光盘,ISTP收录国际会议). Dalian, P.R. China, Volume 2, 2006, 1281 - 1286. 检索号:0071210502286. 专著 (1) 陈新泉著. 数据与数据流的聚类、半监督聚类及加权聚类,电子科技大学出版社,200千字,2015.7 (2) 陈新泉 著. 聚类算法中的优化方法应用,电子科技大学出版社,200千字,2014.7

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