个人简介

陈素根 , 男 , 汉族 , 1982 年 7 月出生 , 安徽当涂人 , 中共党员 , 工学博士 , 副教授 . 2004 年 7 月于安庆师范学院数学系本科毕业留校任教 , 2009 年 6 月获合肥工业大学理学硕士学位 , 2010 年晋升讲师 , 2015年晋升副教授, 2016 年 12 月在江南大学获博士学位, 2018年10月至2019年10月在英国萨里大学CVSSP访学, 2018年11月遴选为硕士生导师. 在国内外重要学术期刊发表论文20余篇 .  主讲课程数学分析、数学分析选讲、高等数学、线性代数、常微分方程、数值分析、计算机图形学、数据挖掘、模式识别等.

研究领域

计算机辅助几何设计 (CAGD) 、模式识别与智能系统

科研项目[1]主持2017国家自然科学青年基金项目“非平行平面支持向量机及多核学习算法研究”（No. 61702012 ）；[2]主持2017省高校优秀青年人才支持项目“非平行平面支持向量机若干问题研究”（No. gxyq2017026）；[3]主持2012省高校自然科学研究项目“非线性样条构造及其应用的进一步研究”（No. KJ2012B089）；[4]主持2010校青年科研基金项目“基于非线性样条的几何造型及其应用的进一步研究”（No. KJ201018）；[5]参与2012省高校自然科学研究项目“基于广义Ball曲线的几何造型及图形图像处理的理论与方法研究” (No. KJ2012B088)；[6]参与2010校青年科研基金科研项目“三角域上若干基函数的构造”（No. KJ201017）；[7]参与2009省高校自然科学研究重点项目“基于非线性混合插值样条的图形图象处理方法研究” (No. KJ 2009A123)；[8]参与2015省高校自然科学研究重点项目“基于量子公钥码的量子群签名方案研究”(No. KJ2015A266)；[9]参与2016省高校自然科学研究重点项目“含新能源微网电力系统能效协联优化建模与智能调度研究” (No. KJ2016A431)；[10]参与2017省高校自然科学研究重点项目“半向量双层规划的优化方法及应用研究”（No. KJ2017A361）；[11]参与2017省高校自然科学研究重点项目“人形机器人情感感知与情感表达方法研究”（No. KJ2017A368）；[12]参与2019省自然科学基金面上项目“基于面部表情的类人机器人“看学做”关键技术研究” （No. 1908085MF195）. 教研项目[1]主持2018年度安徽省省级质量工程项目“大规模在线开放课程(MOOC)示范项目《数值分析》" （No. 2018mooc406）.[2]主持2012年度校级质量工程项目“信息与计算科学专业《计算机图形学》实验教学改革研究--基于 OpenGL和Matlab的实验设计与仿真".[3]参与2012年安徽省高校省级教研项目“高师院校高等数学课程改革与实践”（No. 2012 jyxm364）.[4]参与2010年省级重点教研项目“科学教育与人文教育融合的实践——应用型本科院校文科专业《数学思想与方法》 课程探究与实施”（No. 2010 0675）.

近期论文

[1]陈素根, 黄有度. 带多形状参数的双曲Bezier曲线, 工程图学学报, 2009.[2]陈素根, 苏本跃, 黄有度. 一类二次TC-Bezier曲线的研究, 计算机工程与设计, 2009.[3]Sugen Chen, Benyue Su. Geometric modeling with quasi-Hermite curves and surfaces, Computer-Aided Design and Computer Graphics, 2009,Yellow Mountain City, China.（EI）[4]陈素根, 苏本跃, 汪志华. 四阶三角多项式空间中的T-Bezier基在三角域上的推广, 山东大学学报, 2013.[5]陈素根, 汪志华. 三角域上拟二次Bezier曲面片的构造及其应用, 计算机应用研究, 2013.[6]陈素根, 苏本跃,汪志华.三角域上三阶T-Bezier曲面片的构造与设计, 计算机工程与应用, 2014.[7]陈素根.一类T-Bezier三角曲面渐进迭代算法,计 算机工程与应用, 2014.[8]陈素根, 吴小俊, 曹俊峰. 训练样本类内局部调整的人脸识别方法, 南京大学学报, 2015.[9]陈素根, 尹贺峰. 基于白化PCA图像重构的特征补偿人脸识别新方法, 计算机应用研究, 2015.[10]陈素根, 赵正俊. 拟三次三角B样条曲线曲面构造及其应用, 小型微型计算机系统, 2015.[11]陈素根, 汪志华, 赵正俊. 带形状参数三角B样条曲线曲面及其应用, 计算机应用与软件, 2015.[12]Sugen Chen, Juan Xu. Least squares twin support vector machine for multi-class classification, International Journal of Database Theory and Application, 2015.（EI）[13]陈素根. T-Bézier三角曲面带权渐进迭代算法及其推广, 计算机工程与应用, 2016.[14]陈素根, 吴小俊. 基于特征值分解的中心支持向量机算法,电子与信息学报, 2016.（EI）[15]Sugen Chen, Xiaojun Wu, Juan Xu. Locality preserving projection twin support vector machine and its application in classification, Journal of Algorithms and Computational Technology, 2016. （EI）[16]Sugen Chen, Xiaojun Wu, Renfeng Zhang. A novel twin support vector machine for binary classification problems, Neural processing letters, 2016.（SCI）[17]陈素根, 吴小俊. 改进的投影孪生支持向量机, 电子学报, 2017.（EI）[18]Sugen Chen, Xiaojun Wu, Hefeng Yin. KPCA method based on withinclass auxiliary training samples and its application to pattern classification, Pattern Analysis and Applications, 2017. （SCI）[19]Sugen Chen, Xiaojun Wu. Multiple birth least squares support vector machine for multi-class classification, International journal of Machine Learning and Cybernetics, 2017. （SCI）[20]Sugen Chen, Xiaojun Wu. A new fuzzy twin support vector machine for pattern classification, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2017. （SCI）[21]Fenglin Chen, Wanfang Liu, Sugen Chen, Zhihua Wang, Public-key quantum digital signature scheme with one-time pad private-key, Quantum Information Processing, 2018. （SCI）[22]Sugen Chen, Xiaojun Wu, Hefeng Yin. A novel projection twin support vector machine for binary classification, Soft Computing, 2019. （SCI）[23]Sugen Chen, Junfeng Cao, Zhong Huang, Weighted Linear Loss Projection Twin Support Vector Machine for Pattern Classification, IEEE Access , 2019. （SCI）[24]Sugen Chen, Junfeng Cao, Zhong Huang, Chuansheng Shen. Entropy-based fuzzy twin bounded support vector machine for binary classification, IEEE Access, 2019. （SCI）[25]Junfeng Cao, Sugen Chen, Active contour model based on variable exponent p-Laplace equation for image segmentation, Journal of Modern Optics, 2019. （SCI）[26]Hefeng Yin, Xiaojun Wu, Sugen Chen, Locality constraint dictionary learning with support vector for pattern classification, IEEE Access, 2019. （SCI）[27]刘兵兵, 陈素根. 非光滑悲观半向量双层规划的变分分析, 中国科学技术大学学报, 2019. [28]Sugen Chen, Xiaojun Wu, Juan Xu, Locality preserving projection least squares twin support vector machine for pattern classification, Pattern Analysis and Applications, 2020. （SCI）[29]Sugen Chen, Junfeng Cao, Fenglin Chen, Binging Liu. Entropy‑Based Fuzzy Least Squares Twin Support Vector Machine for Pattern Classification, Neural Processing Letters, 2020. （SCI）[30]胡聪, 吴小俊, 舒振球, 陈素根. 拉普拉斯阶梯网络, 软件学报, 2020.（EI）