姓名:陈存
职务/职称:大数据科学系主任/副教授
研究领域:数据科学、机器学习、材料数学
邮箱:chencun@zzu.edu.cn
简要经历
2018.01-至今 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
2015-07-2017-12,郑州大学,数学与统计学院,讲师
主要项目
[1].国家自然科学基金青年科学基金项目,基于无序结构材料塑性变形的Burridge-Knopoff系统动力学行为研究,2018/01-2020/12(主持)
[2]. 2021年度省重点研发与推广专项科技攻关项目,基于机器学习的高熵合金性能研究,2021.1-2022.12 (主持)
[3].第63批中国博士后科学基金面上资助 (主持)
[4].2022年度河南省重点研发与推广专项 (软科学研究)项目,政务大数据安全治理体系研究 (参与)
[5].2022年中国工程院战略咨询研究项目:基于数据要素的基础理论与制度体系总体设计 (参与)
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,指导的研究生周恒茹同学获得校级优秀毕业论文。
担任河南省大数据标准化技术委员会委员。
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V1.0,2022.
[2]基于机器学习的新型高熵合金设计软件V1.0, 2023.
代表论文
[1] Chen Cun, Zhou Hengru, Long Weimin, Wang Gang, and Ren Jingli, Phase prediction for high-entropy alloys usinggenerative adversarial network and active learning based on small datasets, Science China-Technological Sciences,66(12),3615-3627(2023).
[2]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).
[3] CunChen, Xiaoli Han, Yong Zhang, Peter K. Liaw, Jingli Ren, Phase prediction of high-entropy alloysbased on machine learning and animproved information fusion approach, Computational Materials Science, 112976 (2024).
[4]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).
[5]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).
[6]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).