个人简介
陈炳阳,男,博士,河南工业大学青年教师。
现主要从事时序数据分析,联邦学习,智能制造等研究工作,具体方向包括复杂装备智能感知及状态评估、新能源储能系统数据分析等。现主持创新基金 1 项,参与国家自然科学基金等多项横纵向项目。发表知名期刊及会议论文十余篇,其中,第一作者中科院一区3篇、二区 2 篇。第一作者申请发明专利 4 项,其中授权 1 项。国家公派赴加拿大多伦多大学计算机专业访学。获博士研究生国家奖学金、中国技术市场协会金桥奖二等奖等多项奖励。
主要经历
2024.07-至今,河南工业大学kaiyun欧洲杯app,讲师
2022.04-2023.04,加拿大多伦多大学计算机学院,博士联培
2020.09-2024.06,中国石油大学计算机学院,博士研究生
讲授课程
研究方向
1. 基于领域知识的数据表征方法:结合时序信号的物理机理,基于曲线的内嵌时序和多类空间信息,制定多层级时空信息自适应学习策略,抗噪性表征曲线规律和渐变模式。
2. 面向样本约束的适应性建模:针对少样本问题,基于独立协同/边缘计算,构建高泛化性模型,或基于数据对齐策略构建领域大语言模型,同时研究领域自适应策略,提高模型在目标少样本任务的有效性。
主要科研项目
1.2024.9-2027.9,河南工业大学高层次人才科研基金项目,“面向储能电池状态时序演化的少样本高效能泛化计算”,主持
2. 2021.6-2022.6,中国石油大学创新基金项目,“基于小样本学习的剩余油挖潜”,主持
3. 2020.9-2024.9,国家自然科学基金面上项目,“基于类脑认知的高泛化性故障预测方法研究”,参与
代表性成果
奖励
1.博士研究生国家奖学金
2. 高可信联邦智能关键技术研发及产业化,中国技术市场协会金桥奖,省部二等奖,2020
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论文
1. Chen B, Zeng X, Zhou J, et al. Value-aware meta-transfer learning and convolutional mask attention networks for reservoir identification with limited data[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 223: 119912. (SCI中科院一区TOP,一作)
2 Chen B, Zeng X, Zhang W, et al. Knowledge sharing-based multi-block federated learning for few-shot oil layer identification[J]. Energy, 2023: 128406. (SCI中科院一区TOP,一作)
3. Chen B, Zeng X, Cao S, et al. Interwell Stratigraphic Correlation Detection based on knowledge-enhanced few-shot learning[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2023, 220: 111187. (SCI中科院一区,一作)
4. Chen B, Zeng X, Fan L, et al. Adaptive Spatio-Temporal Neural Networks Based on Machine Learning for Missing Well Log Prediction[J]. Geophysics, 2023, 88(6): 431-443. (SCI中科院二区,一作)
5. Chen B, Wang X, Zhang W, et al. Public opinion dynamics in cyberspace on Russia–Ukraine War: a case analysis with Chinese Weibo[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2022, 9(3): 948-958. (SCI中科院二区,CCF-C 类,一作)
6. Chen B, Chen T, Zeng X, et al. DFML: Dynamic federated meta-learning for rare disease prediction[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2023. (SCI中科院三区,CCF-B 类,一作)
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专利
1. 陈炳阳、张卫山等,一种基于小样本学习的剩余油挖潜方法,授权公告号:CN 113344729 B
2. 陈炳阳、张卫山等,一种基于深度学习的胎儿心电图个性化诊断方法,申请号:CN202310259878.6
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荣誉称号和社会兼职
1.中国石油大学“工程十佳”荣誉称号
2.山东省优秀毕业生
3. 一区 TOP 期刊 Expert Systems with Applications, Energy, Applied Soft Computing以及期刊 IEEE Transactions on Artificial Intelligence, IEEE Journal of Radio Frequency Identification 审稿专家
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