姓名：陈存

职务/职称：大数据科学系主任/教授

研究领域：数据科学、机器学习、材料数学、人工智能交叉应用

邮箱：chencun@zzu.edu.cn

简要经历

陈存，教授，博士生导师，加拿大Western University国家公派访问学者。将机器学习、数据科学理论应用于新材料智能设计、电力现货市场预测等交叉应用领域。担任新一代人工智能国家科技重大专项项目评审专家、中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会委员、河南省大数据标准化技术委员会委员；Big Data and Information Analytics期刊编委。

工作经历

2026.1- 郑州大学，教授，博士研究生导师

2020.06-2025.12 郑州大学，副教授，硕士研究生导师

2019-08-2020-08，加拿大 Western University，国家公派访问学者

2017-04-2022-12，郑州大学，材料科学与工程学院，博士后合作导师：关绍康教授

2015-07-2017-12，郑州大学，数学与统计学院，讲师

主持和参与项目

主持国家重点研发计划子课题1项，负责高饱和磁密非晶纳米晶新材料数智设计；国家自然科学基金青年科学基金项目1项、2021年度省重点研发与推广专项科技攻关项目1项：基于机器学习的高熵合金性能研究；第63批中国博士后科学基金面上资助。另外参与中国工程院战略咨询研究项目2项。

奖励

[1].2020年河南省自然科学二等奖

[2].2017年河南省科技进步二等奖

[3].2019年省教育系统教学技能竞赛三等奖

[4].郑州大学2020-2021学年“三育人”先进个人

[5].河南省第四届自然科学学术奖--河南省自然科学优秀学术论文二等奖

其他

2023年河南省优秀硕士学位论文指导教师（指导学生：周恒茹）

2024年河南省优秀硕士学位论文指导教师（指导学生：韩晓丽）

主持2025年校级教改项目（重点）1项。

论著

任景莉, 陈存,《非晶合金塑性研究中的数学方法》，清华大学出版社，2016.

计算机软件著作权

[1]基于盲源分离和动态模态分解算法的图像加密解密软件,2022.

[2]基于机器学习的新型高熵合金设计软件, 2023.

[3]基于元学习的高饱和磁密非晶合金成分设计软件，2025.

[4]基于XGBoost-TabR模型的铁基非晶合金软磁性能优化设计软件, 2026.

代表论文

[1]Chen Cun, Zhou Hengru, Long Weimin, Wang Gang, and Ren Jingli, Phase prediction for high-entropy alloys using generative adversarial network and active learning based on small datasets, Science China-Technological Sciences,66(12),3615-3627(2023).

[2] Cun Chen*, Xiaoli Han, Yong Zhang, Peter K. Liaw, Jingli Ren, Phase prediction of high-entropy alloys based on machine learning and an improved information fusion approach, Computational Materials Science, 112976(2024).

[3]Cun Chen, Dandan Zang, Jingli Ren, A new multi-objective optimization design framework for high-temperature alloy steel via machine learning, Materials Today Communications, 49, 113955(2025).

[4]Cun Chen*, Leiying Ma, Yong Zhang, Peter K. Liaw, and Jingli Ren. Accelerating the design of high-entropy alloys with high hardness by machine learning based on particle swarm optimization, Intermetallics, 154, 107819 (2023).

[5] Usman Khan，Cun Chen*，Fractional-Order Compartmental Model Integrated with Artificial Neural Networks for Measles Transmission Dynamics: A Case Study of Australia，Applied Soft Computing, 116331(2026).

[6]Usman Khan，Cun Chen*，Data-Driven Insights Into Psittacosis Transmission: Hybrid Mathematical-Neural Network Framework With Real Epidemiological Data，Advanced Theory and Simulations，9:e7046 (2026).

[7]Chen Cun，Ren Jingli，G. Wang，Karin A. Dahmen，Peter K. Liaw，Scaling behavior and complexity of plastic deformation for a bulk metallic glass at cryogenic temperatures，Physical Review E, 92, 012113 (2015).

[8]Ren Jingli, Chen Cun, Z.Y. Liu, R. Li, G. Wang, Plastic Dynamics Transition between Chaotic and Self-Organized Critical States in a Glassy Metal via a Multifractal Intermediate. Physical Review B 86, 134303 (2012).

[9]Ren Jingli, Chen Cun, Gang Wang, Wing-Sum Cheung, Baoan Sun, Norbert Mattern, Stefan Siegmund, and Jürgen Eckert，Various sizes of sliding event bursts in the plastic flow of metallic glasses based on a spatiotemporal dynamic model, Journal of Applied Physics,116, 033520 (2014).