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，来我校郑州轻工业大学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。