重庆邮电大学机器学习研究所简介
重庆邮电大学经济管理学院“管理科学与工程学科”简介
重庆邮电大学经济管理学院“管理科学与工程学科”简介
佚名
【期刊名称】《重庆邮电大学学报:社会科学版》
【年(卷),期】2022(34)4
【摘要】重庆邮电大学经济管理学院现有管理科学与工程、工商管理、应用经济
学3个一级学科,分属管理学、经济学两大学科门类,有管理科学与工程、工商管理、工程管理3个硕士授权点。
工商管理和应用经济学作为学校立项建设的一级学科,
正围绕数字经济、大数据智能化与数字技术创新等发展和需求打造特色优势学科。
管理科学与工程于1998年获得一级学科硕士学位授权点,并连续多次获评为重庆
市重点学科,经过20多年的发展,已成为特色鲜明、优势突出的重点学科。
(1)目标
定位。
立足西南面向全国,学院学科建设能够快速响应在新兴信息通信技术和数字
经济发展过程中对人才需求的变化,充分展现学校在信息通信行业的人才培养特色,
将高层次管理人才的培养作为人才教育的核心工作。
【总页数】2页(PI0001-I0002)
【正文语种】中文
【中图分类】G64
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5.重庆邮电大
学“马克思主义理论学科创新基地”简介
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重庆邮电大学
申敏教授
李贵勇正高工
黄俊伟正高工
彭大芹正高工
段红光正高工
王琼正高工
王茜竹高工
02移动通信协议与无线通信信号处理
张德民教授
李小文研究员
陈发堂研究员
03无线移动通信及个人通信技术
谢显中教授
雷维嘉教授
林云副教授
马彬副教授
04移动通信系统及信息安全、编码技术
李方伟教授、博导
陈善学教授
朱江副教授
林金朝教授、博导
徐昌彪教授
李章勇教授
胡向东教授
鲜永菊副教授
吴建高工
张继宏教授
20信号处理与片上系统、物联网技术
代少升教授
黄俊(1)教授
谭钦红副教授
郭晓金副教授
全太锋高工
21多媒体通信与信息处理
周翊教授
胡学刚教授
李强副教授
高陈强副教授
22无线定位与移动通信技术
田增山教授
袁正午教授
刘宇教授
余翔(国)正高工
张碧君正高工
马怡伟高工
30通信终端与软件技术
李勇高工
王克强高工
注：指导教师中含部分外聘指导教师
专业代码、名称及研究方向
指导教师
拟招
人数
考试科目
备注
计算机科学与技术学院
85
初试科目：
①101思想政治理论
②201英语一
③301数学一
④802数据结构
复试笔试科目：
程序设计（C或C++）
同等学力加试科目：
①软件工程
陈前斌教授、博导
黄琼教授
程克非教授
唐伦副教授
柴蓉副教授
刘占军副教授
重庆邮电大学光信息科学与技术专业发展计划
重庆邮电大学光信息科学与技术专业建设规划一、光信息科学与技术专业的发展简况自从教育部1998年修订的专业目录中设立“光信息科学与技术”专业(理学>以来,已经将近十年过去了。
这十年恰逢教育规模飞速发展的机遇期，也恰逢我国光学技术的飞速发展期，很多学校都把设立这个新专业作为扩大学校规模的一种措施。
因此，从1999年初几所高校试办本专业开始，至今已经发展到了近百所大学都在兴办这个专业。
兴办这个专业的来由大体上有两类：一类是从应用物理类专业转型而来，另一类是从电子信息类专业分化出来。
对于这个专业的定位，培养目标，培养方案等问题，各个学校都作了积极的探索。
重庆邮电大学光信息科学与技术专业于1999年申报成功，2000年招收第一届本科生，两个班，2001年招收2个班，2002年和2003年分别招收4个班，2004年、2006年和2006年分别招收5个班，2007年、2008年分别招收4个班，在校生人数稳定在500人左右，已经达到了较大的规模。
该专业现设有光纤通信、光电子技术和光信息处理技术三个研究方向，从2003级开始，光信息科学与技术专业试行2+2培养模式。
有专业实验室将近400m2，专业实验仪器价值近130万元。
在8年时间里，组建了一支具有明显优势的人才梯队：在以毛幼菊教授为代表的老一代专家的帮助扶持下，以潘武、罗元为代表的一批中青年学者在国内外享有一定的学术声望，有一批敢于吃苦、能战斗的博士硕士科研队伍，有经验丰富的教案、实验人员等。
本专业的专业课程骨干教师，全部都在45岁以下，职称结构：教授占25%，副教授占37.5%，讲师占37.5%，比例基本合理。
学历结构：具有博士学位的占50%，具有硕士学位的占50%。
主讲教师100%符合教师岗位要求，高级职称教师均为本科生上课。
近3年来，年平均承担的省部级工程大于3项，任课教师均参加科研及教改工程；近3年来共发表论文80余篇，国内外核心期刊发表的论文超过一半，其中近30余篇被SCI、EI收录；获重庆市科技进步二等奖1项。
基于特征提取与INGO-SVM_的变压器故障诊断方法
第52卷第7期电力系统保护与控制Vol.52 No.7 2024年4月1日Power System Protection and Control Apr. 1, 2024 DOI: 10.19783/ki.pspc.230936基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法包金山1，杨定坤2，张 靖1，张 英1,3，杨镓荣1，胡克林1(1.贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 550025；2.重庆邮电大学先进制造工程学院，重庆 400065；3.贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵州 贵阳 550002)摘要：针对使用支持向量机(support vector machine, SVM)对变压器进行故障诊断时有效特征提取困难、模型参数难以选择的问题，提出一种基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法。
首先，使用核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)方法对构建的21维待选特征进行特征融合和低维敏感特征提取。
其次，使用佳点集、随机反向学习和维度交叉学习等策略对北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)进行改进。
通过2个典型测试对改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization, INGO)进行性能测试，验证了INGO算法的优越性。
然后，基于KPCA提取的低维敏感特征，使用INGO对SVM的参数进行组合寻优，建立基于KPCA特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断模型。
最后，对不同变压器故障诊断模型进行实例仿真对比实验。
结果表明：所提方法故障诊断精度高、稳定性好，更适用于变压器的故障诊断。
关键词：变压器；故障诊断；支持向量机；核主成分分析；北方苍鹰优化算法Transformer fault diagnosis method based on feature extraction and INGO-SVMBAO Jinshan1, YANG Dingkun2,ZHANG Jing1, ZHANG Ying1, 3, YANG Jiarong1, HU Kelin1(1. College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2. College of Advanced ManufacturingEngineering, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065, China;3. Electric Power Research Institute of Guizhou Power Grid Co., Ltd., Guiyang 550002, China)Abstract: It is difficult to extract effective features and select model parameters when using a support vector machine (SVM) for transformer fault diagnosis. A transformer fault diagnosis method based on feature extraction and an improved northern goshawk optimization (INGO) algorithm optimized SVM is proposed. First, kernel principal component analysis (KPCA) is used to conduct feature fusion and low dimensional sensitive feature extraction for the 21 dimensional candidate feature. Secondly, strategies such as good point set, random opposition-based learning, and dimensional cross learning are used to improve the northern goshawk optimization (NGO) algorithm. The performance of the INGO algorithm is tested using two typical test functions, verifying its superiority. Then, based on the low dimensional sensitive feature extracted by KPCA, INGO is used to optimize the parameters of the SVM, and a transformer fault diagnosis model is established based on KPCA feature extraction and INGO-SVM. Finally, simulation and comparative experiments are conducted on different transformer fault diagnosis models. The results show that the proposed method has high accuracy and good stability in fault diagnosis, and is more suitable for transformer fault diagnosis.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 52177016).Key words: transformer; fault diagnosis; support vector machine; kernel principal component analysis; NGO0 引言变压器是电网系统中的重要组成部分，其在运基金项目：国家自然科学基金项目资助(52177016)；贵州省科技计划项目资助(黔科合支撑[2021]365)；贵州大学自然科学特别科学研究基金项目资助(2021-45) 行过程中发生故障会给电网系统造成巨大的经济损失。
重庆邮电大学考研招生简章
重庆邮电大学考研招生简章
重庆邮电大学2020年考研招生简章正式发布，招收本科毕业生
参加2020年的考研考试报名。
重庆邮电大学2020年考研统招报考人
数共计2583人，各研究生院分别招收相应数量的考生。
具体人员招收
信息如下：
1. 信息与通信工程学院：740人，其中国际学院招收80名考生，智能科学与技术学院招收660人；
2. 电子科学与技术学院：450人；
3. 电气与自动控制学院：485人；
4. 计算机科学技术学院：450人；
5. 软件学院：508人。
重庆邮电大学2020年招考研究生，在报考学科、学位层次上给
予了考生更多的选择空间。
具体而言，信息与通信工程学院招收本科
生就读硕士、博士、博士后；电子科学与技术学院招收本科生就读硕士；电气与自动控制学院招收本科生就读硕士、博士；计算机科学技
术学院招收本科生就读硕士、博士、博士后；软件学院招收本科生就
读硕士、博士。
此外，重庆邮电大学2020年考研规定，报考计算机科学技术学院、软件学院考生，可以以大专毕业生身份报考硕士研究生；申请智
能科学与技术学院或国际学院招收的考生，需具备大学本科及以上学历，可以报考硕士、博士、博士后等学位研究生。
因此，重庆邮电大学2020年考研招生简章明确招考学科、学位，方便考生做报考准备，也更有利于考生更好的发挥自己的潜力。
那么，准备参加2020年重庆邮电大学考研的考生，你们怎么才能在抢救考研
资格中脱颖而出？需要尽快做好考研准备，让自己充分地把握2019-2020年的复习节奏，开展科学有效的复习，加强专业知识的学习及技
能训练，以便最终拿到理想考结果。
基于脑电信号的睡眠分期研究
《工业控制计算机》2021年第34卷第3期基于脑电信号的睡眠分期研究李坚年(广东工业大学自动化学院,广东广州510006)Automatic Classification of Sleep Stages Based on the Features of EEG Signals摘要:使用机器学习方法进行睡眠分期的研究是脑电信号分析的一个方向。
首先讨论了睡眠脑电节律波的特点,从时域以及时频域上提取与睡眠分期相关性高的特征,然后通过随机森林这一集成学习算法,按照AASM的睡眠分期判读规则,设计睡眠分期的多分类器,将睡眠时期分为Wake、N1、N2、N3、REM五个时期,并通过Sleep-EDF数据集测试模型的有效性。
关键词:睡眠分期;脑电信号;随机森林Abstract押The study of sleep stage scoring using machine learning method is a direction of EEG signal analysis.At first熏this paper discusses the characteristics of Sleep EEG rhythm wave.Then the characteristics with high correlation with sleep stages are extracted from time domain and time frequency domain.Finally熏the random forest algorithm is used to design a sleep staging multiple classifier according to the sleep staging interpretation rules of AASM.The sleep period is divided into five stages押Wake熏N1熏N2熏N3and REM.The validity of the model is tested by Sleep-EDF data set.Keywords押sleep stage scoring熏EEG熏random forest algorithm1研究背景及意义睡眠是发生在人体内的一个重要的、动态的、有规律的过程,对人的日常活动有着重要的影响,睡眠评分研究是睡眠研究的重要领域之一。
2019中国人工智能分类榜
26 张清
浪潮集团AI首席架构师
人工智能标志着第四次工业革命
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书 中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力 的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个 行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都 有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望
9
京东AI开放平台
10
Face++人工智能开放平台
11
网易人工智能开放平台
12
清华大学知识计算开放平台
13
联想LeapAI开放平台
14
小爱人工智能开放平台
15
云知声物联网智能开放平台
16
360人工智能研究院
17
Caicloud Clever人工智能云平台
18
同花顺AI开放平台
19
灵云人工智能开放平台
封面故事
30 《互联网周刊》2019.4.5
2019中国人工智能分类榜
文/轩中
意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平 方米的壁画。 作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造 亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一 部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖 亚当的情形。
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机
人工智能领域高校
排名
名称
1
清华大学：智能技术与系统国家重点实验室
2
北京大学：智能科学系
3
复旦大学：类脑智能科学与技术研究院
4
浙江大学：人工智能研究所
5
重庆邮电大学计算机考研科目
重庆邮电大学计算机考研科目重庆邮电大学计算机考研科目：一、理论科目：1、计算机组成原理：主要内容包括计算机基本结构、数据传输、接口、存储器、I/O、微处理器的架构等；2、操作系统：主要内容包括操作系统的特性、结构和机制；3、计算机网络：主要内容包括计算机网络的基本知识、协议、交换机、路由器等；4、数据结构：主要内容包括链表、树形结构、图形结构、查找法以及排序算法等；5、程序设计语言：主要内容包括C、C++、JAVA、Python等数据结构与算法相关的编程语言；6、数字逻辑：主要内容包括经典逻辑的基本概念、代数逻辑、布尔表达式、有限状态机、门电路、计数器与寄存器、，期望和可判定性等概念；7、软件工程：主要内容包括软件工程项目管理、质量保证技术、面向对象分析与设计、结构化分析与设计等；8、算法分析和设计：主要内容包括算法的分析和设计、数据结构和算法的时间复杂度分析、树结构、图结构、贪心算法、动态规划等。
二、实践科目：1、数据库：主要内容包括数据库概念、范式和反范式、SQL语言、数据库开发、数据库管理等；2、程序设计技术：主要内容包括计算机图形学、人工智能技术、数据挖掘技术、移动计算技术、网络安全等；3、计算机图形学：主要内容包括数学基础、光栅图像的表示与处理、向量图形的表示与处理、三维图形的表示与可视化等；4、人工智能技术：主要内容包括人工智能基本概念、知识表示与推理、机器学习、搜索与规划、自然语言处理等；5、数据挖掘技术：主要内容包括数据预处理、特征选择和提取、模式识别以及文本挖掘、社会网络分析等；6、移动计算技术：主要内容包括移动计算的基本概念、移动网络基础、移动设备的开发以及嵌入式系统的独特性等；7、网络安全：主要内容包括网络安全的基础理论、TCP/IP安全机制、计算机病毒、黑客行为、信息安全、系统安全等。
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2012年度重庆邮电大学机器学习研究所招生介绍招生人数： 8人左右招生方向：1）081200 计算机科学与技术-02机器学习2）081200 计算机科学与技术-15智能交通3）085211 计算机技术（专业学位）-01智能信息处理研究所成员：王进博士、陈乔松博士研究所主要研究方向：知识发现与数据挖掘、智能交通、演化硬件、机器视觉、模式识别、图像处理隶属院所/团队：重庆邮电大学计算机科学与技术学院、计算智能重庆市重点实验室、重庆邮电大学智能车团队机器学习研究所具体情况:请和任何一位Machine Learning Lab研究生联系，联系方式见后边的硕士研究生成员简介一节。
最佳联系方式：Email：wangjin@(王进博士)；chenqs@ (陈乔松博士)欢迎感兴趣的同学加盟重庆邮电大学机器学习研究所联系人：王进博士E-mail: wangjin@地址：重庆邮电大学信息科技大厦1904#2012年秋季入学研究生申请步骤●提出申请前，请先考虑是否对机器学习研究所的研究方向感兴趣（见后边的研究方向介绍，也可参考研究所最近的论文等）●提出申请前，先结合自身的情况。
数学基础较好、编程能力较强、有较好英文水平、有飞思卡尔竞赛获奖经历的学生，将优先考虑。
●2012年2月-3月，可通过E-Mail和我们联系，请随E-Mail附上：1）您的简历（包括考研成绩、本科成绩单、科技活动获奖等所有您认为对己有利的信息）；2）研究计划（说明您对研究方向的认识和硕士期间的研究想法）。
当然您也可以在4月复试期间，按我们安排的机器学习研究所集中面谈时间到研究所面谈，但是提前和我们取得联系有助于我们更早地进行彼此间的了解。
●2012年3月-4月，通过E-Mail确定单独面谈时间或者在4月重庆邮电大学复试期间参加研究所的集中面谈。
参加集中面谈的您如果事先没有和我们通过E-Mail进行联系，也请提供个人简历和研究计划。
●2012年4月，参加重庆邮电大学统一安排的研究生复试。
●2012年6月，最终确定研究所录用名单机器学习研究所负责人介绍王进：1979年生，工学博士，教授。
2001年毕业于西安交通大学电气工程及自动化专业，获工学学士学位。
2004年至2008年获得韩国仁荷大学全额奖学金以及韩国科学与工程基金会（KOSEF）资助，于韩国仁荷大学信息与通信工程专业获得工学博士学位。
2008年至2009年在韩国科学研究基金会(KRF)BrainKorea 21项目博士后研究基金和仁荷大学博士后研究基金的资助下，在韩国仁荷大学超级智能技术研究中心进行博士后工作。
2009年开始在重庆邮电大学计算机科学与技术学院工作，现任重庆邮电大学机器学习研究所所长，重庆邮电大学智能车团队负责人。
目前主要从事演化计算与演化硬件、智能交通、数据挖掘等领域的研究工作。
曾参与和主持多项分别由韩国科学研究基金会（KRF）、韩国资源产业部、国家教育部、重庆市科委等部门资助的科研课题的研究工作，目前已在国际、国内期刊和学术会议上发表论文25篇，其中第一作者16篇（SCI期刊论文3篇，EI 期刊论文4篇，LNCS论文4篇），被国内外演化硬件领域专家：英国约克大学A.M.Tyrrell教授（IEEE Trans. Evolutionary Computation副主编）、捷克布鲁诺技术大学L.Sekanina教授（IEEE Trans. Evolutionary Computation副主编）、中国科学技术大学王煦法教授等引用近20次；获得国家专利1项。
发表的主要学术论文[1]Jin Wang, and Chong Ho Lee, “Evolutionary Design of Combinational Logic CircuitsUsing VRA Processor,"IEICE Electronics Express,vol. 6, no. 3, pp. 141–147, Feb. 2009. (SCI检索)[2]Jin Wang, Qiao Song Chen, and Chong Ho Lee, “Design and Implementation of aVirtual Reconfigurable Architecture for Different Applications of Intrinsic Evolvable Hardware,”IET Computers & Digital Techniques, vol. 2, no. 5, pp. 386–400, Sep. 2008. (SCI检索)[3]Jin Wang, Chang Hao Piao, and Chong Ho Lee, “Implementing Multi-VRC Cores toEvolve Combinational Logic Circuits in Parallel,” in Proc.7th Int. Conf.Evolvable Systems: From Biology to Hardware (ICES),LNCS, vol. 4684, pp. 23–34, 2007. (EI检索)[4]Jin Wang, Je Kyo Jung, Yong Min Lee, and Chong Ho Lee, “Using ReconfigurableArchitecture-Based Intrinsic Incremental Evolution to Evolve a CharacterClassification System,” in Proc.2005 Int. Conf. Computational Intelligence and Security(CIS), LNAI, vol. 3801, pp. 216–223, 2005. (SCI检索)[5]王进，孙开伟，李钟浩：超网络道路限速标志识别，小型微型计算机系统，2011. （已录用）[6]王进，丁凌，孙开伟，李钟浩：过滤特征基因选择及演化硬件癌症分型方法，应用科学学报，2011.（已录用，EI源刊）[7]王进，李丽芳，任小龙：多核虚拟可重构结构加速逻辑电路演化设计，高技术通讯，2010.（已录用，EI源刊）[8]王进，陈文，李钟浩：用于急性白血病分子分型的虚拟可重构结构演化硬件，华中科技大学学报，2011.（已录用，EI源刊）[9]王进，康雄：演化硬件道路限速标志识别系统研究，江苏大学学报（自然科学版），第32卷，第6期，689-694页，2011年11月. （EI检索）[10]王进，陈文，康雄，李丽芳：演化硬件在模式识别中的应用综述，计算机工程与应用，第46卷，第36期，180-183页，2010年12月.[11]朴昌浩，王进, 孙志华，汤彬彬：自适应变异比率控制在虚拟可重构结构中的应用，高技术通讯，第20卷，第4期，398-402页，2010年4月. (EI检索)[12]Jin Wang, Bin Bin Tang, ChangHao Piao, and Gai Hui Lei, "Statistical Method-basedEvolvable Character Recognition System", in Proc. IEEE Int. Symposium Industrial Electronics (ISIE), pp. 804–808, 2009. (EI检索)[13]Jin Wang, Chang Hao Piao, and Chong Ho Lee, “FPGA Implementation of EvolvableCharacters Recognizers with Self-Adaptive Mutation Rates,” in Proc. 2007 Int.Conf. Adaptive and Natural Computing Algorithms (ICANNGA), LNCS, vol.4431, pp.286–295, 2007. (EI检索)[14]Jin Wang, Chong Ho Lee, “Complete FPGA Implemented Evolvable Image Filters,”in Proc. 2006 Mexican Int. Conf. Artificial Intelligence (MICAI),LNAI, vol.4293, pp.767–777, 2006. (EI检索)[15]Jin Wang, Chong Ho Lee, “Introducing Partitioning Training Set Strategy toIntrinsic Incremental Evolution,” in Proc. 2006 Mexican Int. Conf. Artificial Intelligence (MICAI),LNAI, vol. 4293, pp.272–282, 2006.(EI检索)科研项目●基于演化硬件的模式识别技术研究，教育部留学回国人员科研启动基金，教外司留[2010]1174号，2010年9月-2012年8月，项目负责人；●面向智能道路标志识别的演化硬件技术研究，重庆市自然科学基金：CSTC,2009BB2080，2009年8月-2011年8月，项目负责人；●可演化道路标志识别系统研究，重庆邮电大学博士启动基金：A2009-06，2009年5月-2011年5月，项目负责人；●基于虚拟可重构技术的演化硬件研究，BK21博士后基金，韩国科学研究基金, 2008年8月–2009年2月，项目负责人；●演化硬件自动设计组合逻辑电路，韩国仁荷大学博士后基金，2008年8月–2009年2月，项目负责人；●DNA计算芯片，韩国资源产业部，2006年9月–2009年2月，项目主研；●智能普适物流技术，BK21项目，Korea Research Foundation, 2006年3月–2009年2月，项目主研；●超级智能芯片及其应用，韩国资源产业部，2004年3月–2006年8月，项目主研；●演化硬件的设计与开发，Davan Tech Company, 韩国, 2004年3月–2004年8月，项目主研期刊服务●《电子学报》审稿人 2011-2012；●《华中科技大学学报（自然科学版）》审稿人 2011；●《科技导报》审稿人 2012；●《重庆邮电大学学报（自然科学版）》审稿人 2011-2012；学术活动●2012年10月13日-10月14日，第十二届中国Rough集与软计算学术会议程序委员会委员，中国合肥●2011年11月18日-11月20日，第十一届中国Rough集与软计算学术会议程序委员会委员，中国南京●2011年6月12日-6月15日，第二届国际群体智能学术会议程序委员会委员，中国重庆●2010年10月11日-10月14日，第十届中国Rough集与软计算学术会议程序委员会委员，中国重庆●2009年8月22日-8月23日，参加于中国石家庄举行的第九届中国Rough集与软计算学术会议，并在大会上做口头发表；●2008年10月17日，应邀在重庆邮电大学做题为“Evolvable Hardware for PatternRecognition”的90分钟学术报告●2007年9月24日，应邀在重庆邮电大学做题为“Multi-VRC Cores: a ScalableApproach to Evolvable Hardware”的90分钟学术报告●2007年9月21日-9月23日，参加于中国武汉举行的第7届可演化系统国际会议，并在大会上做英文口头发表；●2007年4月11日- 4月14日，参加于波兰华沙举行的2007年适应性和仿生计算算法国际会议，并在大会上做海报发表；●2006年11月13日-11月17日，参加于墨西哥Apizaco举行的第5届墨西哥人工智能国际会议，并在大会上做英文口头发表；●2005年12月15日-12月19日，参加于中国西安举行的2005年计算机智能及安全国际会议，并在大会上做英文口头发表；●2005年6月2日-6月5日，参加于韩国京畿道KINTEX举行的2005年控制，自动化，系统国际会议，并在大会上做海报发表机器学习研究所其他导师简介陈乔松：1978年生，工学博士，讲师。