陈浩然

姓名

陈浩然

职称

讲师

学科/专业学位类别

计算机科学与技术/工学

研究方向

人工智能，模式识别，流形优化

1.导师基本情况

陈浩然：2003年9月-2010年7月，就读于郑州大学数学系，获得学士和硕士学位。2014年9月-2019年1月就读于北京工业大学信息学部，获得博士学位。2019年1月，来我校18新利直播 计算机与通信工程学院任教。主要研究领域涉及人工智能，机器学习，模式识别以及流行优化等。主持了一项2019国家自然科学基金的课题。在国内外期刊和国际会议上发表论文5篇，获得国家发明专利一项。

2.代表性成果

1. Solving Partial Least Squares Regression via Manifold Optimization Approaches. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2019，30（2）:588-600

2. Fast Optimization Algorithm on Riemannian Manifolds and Its Application in Low-Rank Learning. Neurocomputing.2018，291：59-70

3. Maximally Correlated Principle Component Analysis Based on Deep Parameterization Learning. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.2019，13（4）；1-17.

4. 一种基于深度参数学习的最大相关主成分分析方法,发明专利,专利号：ZL 2018 1 0441389.1

3.在研的项目

2019国家自然科学基金，基于黎曼流形优化的深度偏最小二乘回归模型，61906175