个人简历

2003年3月毕业于南京航空航天大学计算机系，获计算机软件与理论专业硕士学位,师从陈松灿教授。硕士毕业后留校从事教学工作。
2004年4月起在职攻读南航大学计算机应用技术专业博士学位，继续师从陈松灿教授，于2009年9月毕业,同年12月获得博士学位。
2003年3月开始在南航大学计算机系任助教;
2005年6月起任职讲师
2010年6月起任职副教授，同年获得硕导资格
2015年6月起任职教授
2016年6月获得计算机科学与技术学科博士生指导教师任职资格
主讲本科课程:算法设计与分析,计算机图形学。
指导学生发表的部分论文:
[14] 李锦华(2016硕),戴群*，[13] 李锦华(2016硕),戴群*，etc, A new dual weights optimization incremental learning algorithm for time series ,Applied Intelligence,DOI: 10.1007/s10489-019-01471-y，2019(SCI源刊）
[13] 李锦华(2016硕),戴群*，etc, A novel double incremental learning algorithm for time series prediction.Neural Computing & Applications,DOIhttps://doi.org/10.1007/s00521-018-3434-0，2018(SCI源刊）
[12] 叶锐(2016硕),戴群，MultiTL-KELM: A Multi-Task Learning Algorithm for Multi-Step-Ahead Time Series Prediction,Applied Soft Computing Journal, DOI information: 10.1016/j.asoc.2019.03.039 .(SCI源刊)
[11] 叶锐(2016硕),戴群，李美岭，A hybrid Transfer Learning algorithm incorporating TrSVM with GASEN,Pattern Recognition, Volume 92, August 2019, Pages 192-202。(SCI源刊)
[10] 叶锐(2016硕),戴群*，A novel transfer learning framework for time series forecasting,Knowledge-Based Systems,Volume 156,15 September 2018, Pages 74-99.(SCI源刊)
[9] 叶锐(2016硕),戴群*，A Novel Greedy Randomized Dynamic Ensemble Selection Algorithm,Neural Processing Letters, 47(2): 565-599 (2018) (SCI收录)
[8] 宋刚（2015硕),戴群*，A novel double deep ELMs ensemble system for time series forecasting,Knowledge-Based Systems,134: 31-49 (2017).(SCI收录)
[7] 李美岭(2014硕),戴群*，A Novel Knowledge-Leverage-Based Transfer Learning Algorithm，Applied Intelligence，2017,doi:10.1007/s10489-017-1084-z(SCI源刊）
[6] 韩晓猛(2014硕),戴群*，Batch-normalized Mlpconv-wise Supervised Pre-training Network In Network，Applied Intelligence，48(1): 142-155 (2018)(SCI收录）
[5] 张婷(2013硕),戴群*，Hybrid ensemble selection algorithm incorporating GRASP with path relinking，Applied Intelligence，2016,44(3),704-724(SCI收录）
[4] 张婷(2013硕),戴群*，马忠臣 Extreme learning machines' ensemble selection with GRASP，Applied Intelligence，2015,43(2),439-459 (SCI收录）
[3] 马忠臣(2012硕),戴群*，Selected an Stacking ELMs for Time Series Prediction，Neural Processing Letters, 2016,44(3): 831-856. SCI收录
[2] 马忠臣(2012硕),戴群*，刘宁钟 Several novel evaluation measures for rank-based ensemble pruning with applications to time series prediction，Expert Systems with Applications,Volume 42, Issue 1, January 2015, Pages 280–292（SCI收录）
[1] 刘转(2011硕),戴群*，刘宁钟 Ensemble selection by GRASP，Applied Intelligence，2014,41(1),128-144 (SCI收录）
承担的科研项目情况：
承担的代表性项目
1.主持国家自然科学基金青年项目(项目类别：F020508 模式识别理论及应用,项目编号：61100108),执行期为2012年1月至2014年12月,已结题.
2.主持国家自然科学基金面上项目(项目类别：F030504 数据挖掘与机器学习,项目编号：61473150),执行期为2015年1月至2018年12月.
指导研究生情况：
2011年招收计算机科学与技术专业2名硕士生
2012、2013年各招收学硕1名，2014、2015年各招收学硕2名
已毕业的学生中，有4人获得硕士生国家奖学金、6人获得南航校级优秀硕士学位论文、2人获得江苏省优秀硕士学位论文。
2016、2017年各招收了学术型硕士生2名
2017年已招收1名博士生,2018年计划招收学硕2名、博士生1名。
教育经历
2004.42009.9南京航空航天大学计算机应用技术工学博士学位
2000.92003.6南京航空航天大学计算机软件与理论工学硕士学位
科研项目
混合神经网络体系机构及其应用研究
基于改进圆形反向传播网络模型的强鲁棒型神经网络研究
关于多种神经网络集成剪枝方法的综合研究
关于选择性集成学习框架的拓展性研究
授课信息
算法设计与分析 /2018-2019 /秋学期 /40课时 /0.0学分 /16102280

研究领域

学科研究方向一：计算机科学与技术
模式识别、数据挖掘与机器学习
学科研究方向二：软件工程
数据挖掘与机器学习
学科研究方向三：网络空间安全""

近期论文

[10] 戴群 A novel ensemble pruning algorithm based on randomized greedy selective strategy and ballot，Neurocomputing, 2013, 122(25)， 258–265（SCI收录）。
[9] 戴群 Back-propagation with diversive curiosity: An automatic conversion from search stagnation to exploration，Applied Soft Computing,13(1), 2013, 483–495（SCI收录）。
[8] 戴群 A competitive ensemble pruning approach based on cross-validation technique，Knowledge-Based Systems,37, 2013, Pages 394–414（SCI收录）。
[7] 戴群*，刘宁钟 Alleviating the problem of local minima in Backpropagation through competitive learning ，Neurocomputing, 2012, 94(1)， 152–158（SCI收录）
[6] 戴群*，刘宁钟 The build of n-Bits Binary Coding ICBP Ensemble System，Neurocomputing, 2011, 74(17)，3509-3519（SCI收录）。
[5] 戴群，The Build of a Dynamic Classifier Selection ICBP System And its Application to Pattern Recognition，Neural Computing and Applications，2010，19(1)，123-137（SCI收录）。
[4] 戴群，陈松灿*，王喆，ICBP-SOM: A Hybrid Neural Network Architecture Based on SOM，软件学报，2009，05期，1329-1336（EI收录）。
[3] 戴群，陈松灿*，Integrating the improved CBP model with kernel SOM，Neurocomputing, 2006, 69(16-18)，2208-2216（SCI收录）。
[2] 戴群，陈松灿*，Chained DLS-ICBP Neural Networks with Multiple Steps Time Series Prediction，Neural Processing Letters，2005, 21(2)，1370-4621（SCI收录）。
[1] 戴群，陈松灿*，Improved CBP neural network model with applications in time series prediction，Neural Processing Letters, 2003，18(6), 197-211。（SCI收录）。
[1]戴群,戴群,戴群等.MultiTL-KELM: A multi-task learning algorithm for multi-step-ahead time series prediction.Appl. Soft Comput. J.,2019
[2]戴群,戴群,戴群等.A hybrid transfer learning algorithm incorporating TrSVM with GASEN.Pattern Recogn.,2019
[3]戴群,,等.Two novel hybrid Self-Organizing Map based emotional learning algorithms.Neural Comput. Appl.,2019
[4]戴群,戴群,戴群等.Several Novel Dynamic Ensemble Selection Algorithms for Time Series Prediction.NEURAL PROCESSING LETTERS,2019
[5]戴群,戴群,戴群等.A new dual weights optimization incremental learning algorithm for time series forecasting.APPLIED INTELLIGENCE,2019
[6]戴群,戴群,戴群等.A novel double incremental learning algorithm for time series prediction.NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS,2019
[7]戴群,戴群,戴群等.A novel transfer learning framework for time series forecasting.KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS,2018
[8]戴群,戴群,戴群等.Considering diversity and accuracy simultaneously for ensemble pruning.APPLIED SOFT COMPUTING,2017
[9]戴群,戴群,戴群等.A hierarchical and parallel branch-and-bound ensemble selection algorithm.APPLIED INTELLIGENCE,2017
[10]戴群,戴群,戴群等.A novel knowledge-leverage-based transfer learning algorithm.APPLIED INTELLIGENCE,2018
[11]戴群,戴群,戴群等.A Novel Greedy Randomized Dynamic Ensemble Selection Algorithm.NEURAL PROCESSING LETTERS,2018
[12]戴群,戴群,戴群等.Batch-normalized Mlpconv-wise supervised pre-training network in network.APPLIED INTELLIGENCE,2018
[13]戴群,戴群,戴群等.A novel double deep ELMs ensemble system for time series forecasting.KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS,2017