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            【所长】沈龙凤

            文章来源:发布时间:2019年01月03日

            个人信息

            沈龙凤,男,汉族,1981年2月出生;博士,讲师。

            安徽省高校管理大数据研究中心——大数据技术应用研究所所长?;幢笔Ψ洞笱Ъ扑慊蒲в爰际跹г和缬胄畔踩抵魅?。安徽省计算机本科教育专业委员会秘书长。

            主要研究方向

            大数据挖掘,深度学习,图像处理等。

            个人简历

            2004年6月毕业于河南理工大学计算机科学与技术专业,获得学士学位;2007年6月毕业于河北工程大学计算机应用技术专业,获得硕士学位;2016年6毕业于中国科学技术大学核科学技术专业,获得博士学位。

            2007-2012年期间就职于淮北师范大学计算机科学与技术学院;2012-2016年在中国科学技术大学-中国科学院核能安全技术研究所·FDS凤麟团队攻读博士学位,2016年6月博士毕业后返回淮北师范大学计算机科学与技术学院就职。

            主要研究项目

            作为重要参与人参与了国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、国家高技术研究发展计划(863 计划)子课题、安徽省教育厅重大项目、安徽省教育厅重点项目若干。主持安徽省教育厅项目、安徽省医学物理重点实验室开放课题、教育部产学合作-协同育人项目、安徽省高校管理大数据研究中心开放课题等项目。

            [1] 国家自然科学基金面上项目:低活化钢中子辐照肿胀的能谱效应及嬗变气体影响机制研究(A050401)在研,参与;

            [2] 安徽省高校自然科学研究项目:基于极限学习机优化算法的聚变材料性能预测关键技术研究(KJ2016B018)已结题,主持;

            [3] 国家高技术研究发展计划(863 计划):核反应堆关键材料性能优化高性能数值模拟软件研发(SQ2015AA0101883),在研,参与;

            [4] 安徽省高校省级自然科学基金重点项目:基于复杂网络理论的分布式软件自适应方法研究(NO.KJ2013A229),已结题,参与;

            [5] 安徽高校自然科学研究重大项目:复杂自适应系统软件的系统体系方法研究及其在工业物联网中的应用(KJ2017ZD32),在研,参与;

            [6] 安徽省高校管理大数据研究中心项目:淮北市智慧城市互联网+产业发展报告及对策(AHDSJ20170120),在研,主持;

            [7] 医学物理与技术安徽省重点实验室开放基金资助项目:基于深度学习的肺部图像分割技术研究(LMPT201706),在研,主持;

            [8] 国家自然科学青年基金——项目名称:数据驱动的制造企业新型供应商网络协同效率评价研究(71801108)在研,参与。

            [9] 教育部产学合作协同育人项目:实践条件和实践基地建设-机器学习实践基地建设(201801199026),主持。

            主要学术文章

            [1] 沈龙凤, 宋万干, 葛方振, 等. 最优路径森林分类算法综述[J]. 计算机应用研究, 2018, 1: 1-9.(CSCDE)

            [2] Longfeng Shen,Xiangwei Zhai, Chaobin Chen,Chunjing Li,Fang Wang(*), A Preliminary Study on the CLAM Steel Composition Optimization based on Extreme Learning Machine. Journal of Fusion Energy. 2015,5(34):1071-1076.(SCI).

            [3] 沈龙凤,翟向伟,李春京,等, 核反应堆材料数据库NRMD的设计与实现[J]. 核科学与工程, 2015. 35(4): p. 639-644.(CSCD)

            [4] Bin Wua, Shengpeng Yua, Lijuan Haoa, Jing Songa, Longfeng Shenb,?, Pengcheng Longa,?. Advanced geometry navigation methods without cavity representation for fusion reactors[J]. Fusion Engineering and Design, 2017, 122: 232-237.(SCI)

            [5] Shengpeng Yua, Bin Wua, Jing Songa,c, Lijuan Haoa, Xiaolei Zhenga,?, Longfeng Shenb,?. Bi-level spatial subdivision based monte carlo ray tracing directly using CAD models[J]. Fusion Engineering and Design, 2017, 122: 211-217.(SCI)

            [6] Longfeng SHEN, Xiangwei ZHAI, Liqin HU. Extreme Learning Machine method based Optimization of Ta content in CLAM steel. The 2015 ANS Annual Meeting, San Antonio, State of Texas, USA, June 7-11,2015.(EI)

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