
陈君,男,1977年7月出生,博士,讲师,硕士生导师。主要从事工业过程数据挖掘和复杂工业过程智能优化决策控制研究。近年来,主持湖南省自然科学基金面上项目、湖南省教育厅一般项目,参与国家自然科学基金面上项目、湖南省自然科学基金面上项目等多项。在国内外学术期刊和国际学术会议上发表学术论文10多篇,其中EI收录8篇。
n 学习经历
2016.12,中南大学,信息科学与工程学院,控制科学与工程专业,博士研究生
2006.06,武汉理工大学,信息工程学院,通信与信息系统专业,硕士研究生
2001.06,乐鱼平台冠名大巴黎(原湘潭工学院),信息学院,工业自动化专业,本科
n 科研项目
[1] 湖南省自然科学基金面上项目“熔池熔炼过程数据与知识融合的智能优化制造方法研究”,项目编号:2020JJ4314,研究年度:2020-2022,项目负责人
[2] 湖南省自然科学基金面上项目, “基于多项式混沌展开的进化多目标鲁棒优化方法及应用”,项目编号:2018JJ2137,2019-2020,在研,参加;
[3] 湖南省自然科学基金青年基金项目, “基于负荷分解的含可再生能源配电网调度策略研究”,项目编号:2018JJ3188,2018-2020,在研,参加;
[4] 国家自然科学基金青年项目, “基于低质量数据的重有色金属熔池熔炼过程优化决策研究”,项目编号:61105080,2012-2014,参与,已结题;
[5] 湖南省自然科学基金青年项目, “基于非理想数据的火法冶金过程知识发现研究”,项目编号:11JJ4057,2011-2015,参与,已结题;;
[6] 湖南科技厅计划项目, “基于低质量数据的火法冶金过程知识发现研究”,项目编号:2009FJ2003,2009-2013,参与,已结题;
[7] 湖南省自然科学基金项目, “基于大容量指纹库的自动指纹识别系统关键算法研究”,项目编号:10JJ2048,2010-2013,参与,已结题;
[8] 湖南省科技计划项目, “基于CCD图像传感器的高温场测量仪研发”,项目编号:2009FJ2003,2009-2012,参与,已结题;
[9] 湖南省高等学校科学研究项目,“知识与数据融合驱动的有色冶金过程优化方法”,项目编号:10C0696,2010-2012,项目负责人,已结题
n 科研获奖
n 专利成果(实用新型)
[1] 陈君,唐秀明,欧青立. 一种智能化太阳能杀虫装置,专利号ZL201621072111.4
n 学术论文
[1] 陈君, 彭小奇, 唐秀明, 等. 一种局部优化边界的支持向量数据描述方法, 电机与控制学报, 2015, 19(10): 93~99.
[2] 陈君, 彭小奇, 唐秀明, 等. 支持向量回归机预测误差校正方法,系统工程与电子技术,2015,37(8):1832~1836
[3] 陈君, 彭小奇, 宋彦坡, 等. 特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机,电机与控制学报, 2013,17(3):105~109.
[4] 陈君, 唐秀明, 宋彦坡. 基于能流界面参数的氧化铝溶出过程节能优化[J]. 兵工自动化, 2013(8):38-42.
[5] 陈君, 唐秀明. VxWorks下图形用户界面开发中双缓冲技术应用, 微计算机信息, 2006(8):93~94
[6] 彭亮清, 陈君, 伍雁鹏. 基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法[J]. 吉林大学学报:理学版, 2017, 55(5):1227-1233.
[7] 唐秀明, 袁荣湘, 陈君. 低抽样数据的极限学习能源解析算法(英文),电气工程学报, 2016, 11(3):34~40.
[8] 唐秀明, 袁荣湘, 陈君, 彭小奇,等. 基于 Carathéodory-Fejér 插值定理考虑误差界的负荷建模方法, 电工技术学报, 2015, 30(20): 176~184.
[9] Tang X, Yuan R, Chen J. Outlier Detection in Energy Disaggregation Using Subspace Learning and Gaussian Mixture Model, International Journal of Control and Automation, 2015, 8(8): 161~170.
[10] 刘征, 彭小奇, 陈君. 氧化铝晶种分解温度的分散自适应模型预测控制, 中国有色金属学报, 2014, 24(6): 1648~1655.
[11] 刘征, 彭小奇, 汪明宏,陈君,等. 基于扰动预测的氧化铝晶种分解过程建模与温度预测控制,中国有色金属学报, 2013, 23(8): 2309~2315.
[12] Chen J,Peng X,Tang X,Error Correction of Support Vector Regression Model for Copper-Matte Converting Process,Proceedings of the 2015 Chinese Intelligent Automation Conference,Fuzhou, P.R. China, 2015.5.8-5.10
[13] Peng X, Chen J, Shen H. Outlier Detection Method Based on SVM and Its Application in Copper-matte Converting,Chinese Control and Decision Conference. 2010:628-631.