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/工学博士

研究方向

人工智能，机器学习，流行优化

1.导师基本情况

（限600字，包括：学习经历、工作经历、出国进修访问、各类学术兼职、获得的各种学术名誉、主要研究方向等）

2003年9月-2010年7月，就读于郑州大学数学系，获得理学学士和理学硕士学位。2014年9月-2019年1月就读于北京工业大学信息学部，获得工学博士学位。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，模式识别以及流形优化等。主持了一项2019国家自然科学基金的课题，参与多项国家重大项目和河南省科技公关项目。在国内外期刊和国际会议上发表论文10余篇，获得国家发明专利一项。

2.代表性成果

（各类学术论文、鉴定项目、获奖项目和专利等）

PDRLRR：A novel low-rank representation with projection distance regularization via manifold optimization for clustering, Pattern Recognition, 2024, 149

Low-rank Representation with Adaptive Dimensionality Reduction via Manifold Optimization for Clustering，ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，2023, 17(9): 1-18

Nonlinear Low Rank Representation by Estimating Optimal Transformations for Image Clustering,Soft Computing,2022

Parameter-free nonlinear partial least squares regression model for image classification,Electronic Imaging, 2023.

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

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

3.在研项目

（主要承担的研究项目等）

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。