个人简介
陈新泉，男，1974年7月生，教授，博士、博士后。系统仿真&仿真技术应用专委会委员，CCF与ACM会员，中国复杂性科学研究会会员，安徽省计算机学会青工委委员，安徽工程大学学报编委，(学术)硕士生导师。国际SCI期刊《Data Mining and Knowledge Discovery》(JCR一区SCI期刊)、《Computational Intelligence》(JCR二区SCI期刊)、《Expert Systems With Applications》(JCR一区SCI期刊)、《Computers & Electrical Engineering》(JCR四区SCI期刊)、多个国内外EI会议和国内期刊，如《重庆邮电大学学报（自然科学版）》等期刊的审稿人；2014年陕西省自然科学基金评审专家，2019年安徽省科技厅项目评审专家。目前已主持完成3个省级科研项目，2个校级科研项目；独立出版2部学术专著；以第一作者或独立作者身份在CCF推荐SCI源期刊、EI源期刊、CSCD期刊及EI会议等上面共发表40多篇学术论文，其中SCI检索期刊论文5篇，EI检索11篇，CSCD检索8篇。
教育经历

·2003/09 - 2007/06，华南理工大学，计算机应用技术，博士，导师：彭宏教授
·2000/09 - 2003/07，辽宁石油化工大学，计算机应用技术，硕士，导师：刘金义教授
·1993/09 - 1997/07，抚顺石油学院，计算机软件，学士，导师：贾金源
研究工作经历
·2018/09 – 至今，安徽工程大学，计算机与信息学院，教授
·2013/08 - 2016/09，电子科技大学，计算机科学与工程学院，博士后，合作导师：周涛教授
·2011/09 - 2012/06，东南大学，计算机科学与工程学院，进修教师
·2010/07– 2018/09，重庆三峡学院，计算机科学与工程学院，副教授、教授
·2007/07 - 2010/07，上饶师范学院，数学与计算机科学学院，讲师、副教授
主要学术业绩
项目

1. 2019年安徽高校协同创新项目，GXXT-2019-002，5G智能电池管理系统的研发与产业化(项目牵头单位：中国科学技术大学；三个协同单位：合肥工业大学、安徽工程大学、安庆师范大学)，2019/11-2021/10，17.85万元，在研，课题三负责人。
2. 国家自然科学基金，**，不完全试图下基于t-SVD多视图张量聚类算法研究，2020/01-2022/06，70万元，在研，第四参与。
3. 安徽省高校自然科学研究重大项目，KJ2019ZD15，面向混合类型数据的同步聚类模型及算法研究，2019/07-2022/06，10万元，在研，主持。
4. 安徽省高校自然科学研究重点项目，KJ2019A0158，消费行业中多源大数据下多层面知识挖掘与知识图谱构建研究，2019/07-2022/06，6万元，在研，第一参与。
5. 安徽工程大学科研启动基金计划项目，2018YQQ031，混合类型数据的目标驱动相异性度量及相关聚类算法研究，2019/01-2021/12，20万元，在研，主持。
6. 2017年教育部人文社科类项目，17YJA630053，符号学视阈下中国休眠民族品牌的激活研究，2017/07-2020/06，10万元，已结题，第一参与。
7. 重庆三峡学院重大培育科研项目，16PY08，面向大数据的关联关系挖掘与新型高效聚类算法研究，2016/12-2019/12，6万元，在研，主持。
8. 重庆市前沿与应用基础研究项目，cstc2016jcyjA0521，面向大数据的新型高效聚类算法研究，2016/07-2019/06，5万元，已提交结题材料，主持。
9. 重庆市前沿与应用基础研究项目，cstc2016jcyjA0063，基于迁移学习的脑图像分析及其应用研究，2016/07-2019/06，10万元，已提交结题材料，第三参与。
10. 重庆三峡学院科学研究项目，14RC08，大数据中的关联关系分析与挖掘研究，2015/01-2016/12，4万元，已结题，主持。
11. 重庆市前沿与应用基础研究项目，cstc2014jcyjA40035，基于复合粒度计算的通用挖掘模型及其在大数据环境下的应用研究，2014/07-2017/06，5万元，已结题，第一参与。
12. 重庆三峡学院科学研究项目，12RC01，移动物联网位置数据的多维关联关系挖掘研究，2013/01-2014/12，3万元，已结题，主持。
13. 重庆三峡学院科学研究项目，11ZZ-058，多媒体数据挖掘算法的研究及在数字三峡库区建设中的应用，2011/01-2012/12，2万元，已结题，主持。
14. 江西省教育厅科学技术研究项目，GJJ10253，视频数据流挖掘算法的研究及应用，2010/01-2011/12，1万元，已结题，主持。
15. 江西省教育厅科学技术研究项目，GJJ08467，数据流挖掘中的优化方法研究及应用，2008/01-2008/12，1万元，已结题，主持。
论文

<一> 期刊论文
(1) Xinquan Chen (第一兼通讯作者), Yiyou Qu. An effective multi-level synchronization clustering method based on a linear weighted Vicsek model. Applied Intelligence (计算机类知名), 2020, DOI: 10.1007/s10489-020-01767-4.(18个双栏页面)
(2) Xinquan Chen. Fast Synchronization Clustering Algorithms Based on Spatial Index Structures. Expert Systems with Applications 计算机类知名, 2018, 94: 276 - 290.SCI检索号：0004**. (15个双栏页面).
(3)Xinquan Chen. An Effective Synchronization Clustering Algorithm. Applied Intelligence (计算机类知名), 2017, 46(1): 135 - 157. SCI检索号：010.(23个双栏页面)
(4)Xinquan Chen. A New Clustering Algorithm Based on Near Neighbor Influence. Expert Systems with Applications计算机类知名2015, 42(21): 7746 - 7758. 检索号：039. 个双栏页面
(5)Xinquan Chen.Xinquan Chen. The Shortest Path Algorithms of Hypergraphs Based on Search Strategies [J]. Journal of Software (国际期刊), 2015.1, 10(1): 94 - 105.
(6)陈新泉基于单元网格近邻势的聚类方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) (中文核心、) , 2014.12, 26(6): 771 - 777.
(7)陈新泉(第一兼通讯作者), 苏锦钿.基于半监督学习的k平均聚类框架 [J]. 广西大学学报(自然科学版) (中文核心期刊)，2014.10, 39(5):1074 - 1082 .
(8)Xinquan Chen. Computational Model of Association Activity Measure and Its Algorithmic Implementation [J]. Journal of Software (国际期刊), 2014.5, 9(5): 1135 - 1140.
(9)Xinquan Chen. Clustering Based on a Near Neighbor Graph and a Grid Cell Graph [J]. Journal of Intelligent Information Systems (计算机类知名), 2013.6, 40(3): 529 - 554. 检索号：0003**. (个单栏页面).
(10)Xinquan Chen. A Key Node Discovery Method Based on Directed-Association Influence[J]. International Journal of Advancements in Computing Technology (国际期刊), 2013, 5(1): 62 - 69.
(11)陈新泉面向混合属性数据集的双重聚类方法[J]. 计算机工程与科学(中文核心期刊，核心库期刊), 2013, 35(2): 47 - 52.
(12)陈新泉. 混合属性数据集的基于近邻连接的两阶段聚类算法. 计算机工程与科学(中文核心期刊，核心库期刊), 2012, 34(9): 56-63.
(13)陈新泉. 一种自适应优化相异性度量的基于MST的半监督聚类方法. 计算机工程与科学(中文核心期刊，核心库期刊), 2011, 33(11): 154-158.
(14)陈新泉. 推进式优化特征权重的K-中心点聚类方法[J]. 计算机工程与应用(CSCD核心库期刊), 2011, 47(29): 175 - 181.
(15)陈新泉. 混合属性数据点集的特征权重优化方法研究[J]. 计算机工程与应用(中文核心期刊，核心库期刊). 2009, 45(21): 124 - 128.
(16)陈新泉. 一种基于核映射的自适应优化配置属性权重组的方法[J]. 数值计算与计算机应用(核心库期刊). 2008, 29(2): 105 - 118.
(17)Xinquan Chen. Weighted clustering and evolutionary analysis of hybrid attributes data streams[J]. Journal of Computers (核心源期刊). 2008, 3(12): 60 - 67. 检索号：702.
(18)陈新泉. 面向数据流的加权聚类及演化分析研究. 世界科技研究与发展(期刊), 2008, 30(6): 807-811.
(19)陈新泉. 特征加权的模糊C聚类算法. 计算机工程与设计(中文核心期刊), 2007, 28(22): 5329-5333.
<二> 会议论文
(1)陈新泉(第一兼通讯作者), 戴家树，周祺. 几种同步聚类模型的比较与分析. CCSSTA 2020.
(2)陈新泉. 聚类算法中的空间索引结构简述. 2016年全国“大数据时代的新型智慧城市及全球展望”博士后学术论坛论文集, 2016, 260 - 266.
(3)陈新泉. 聚类算法研究综述. 2016年全国“电子科学与信息技术的创新与发展”博士后论坛博士后论文集, 2016, 317 - 322.
(4)Xinquan Chen. On Expanded and Improved Affinity Propagation Clustering Algorithm. Applied Mechanics and Materials (EI会议期刊), 2011, Vols 48-49, 753 - 756.检索号：829.
(5)Xinquan Chen. An Affinity Propagation Algorithm Embedded in Optimizable Dissimilarity Measure. the 8-th WCICA(EI光盘收录国际会议), Jinan, P.R. China, 2010, 5994 - 5998.检索号：392.
(6)Xinquan Chen. A Semi-Supervised Weighted Clustering Framework Facing to Hybrid Attributes Data Streams. the 8-th WCICA(EI光盘收录国际会议), Jinan, P.R. China, 2010, 5988 - 5993.检索号：387.
(7)Xinquan Chen. A Variant of Rosenbrock Method and Its Some Conclusions. WCSE 2008 (ISTP收录国际会议), 2008, 110 - 113.
(8)Xinquan Chen*,Hong Peng, Jingsong Hu. k-Medoids Substitution Clustering Method and a New Clustering Validity Index Method. the 6th WCICA(EI光盘，ISTP收录国际会议). Dalian, P.R. China, Volume 7, 2006, 5896 - 5900.检索号：608.
(9)Xin-quan Chen*, Hong Peng, Jing-song Hu. An adaptive optimization method of configuring feature weight group. the 5th ICMLC (EI光盘，ISTP收录国际会议). Dalian, P.R. China, Volume 2, 2006, 1281 - 1286.检索号：6.
专著

(1)陈新泉著.数据与数据流的聚类、半监督聚类及加权聚类，电子科技大学出版社，200千字，2015.7
(2)陈新泉著.聚类算法中的优化方法应用，电子科技大学出版社，200千字，2014.7
获得学术奖励

(1)陈新泉专著《聚类算法中的优化方法应用》于2014年12月获西南地区大学出版社“十佳优秀学术著作”.
(2)陈新泉独作论文《聚类算法中的空间索引结构简述》在2016年全国“大数据时代的新型智慧城市及全球展望”博士后学术论坛中获得三等奖。