姓名：施振佺
职称：副研究员、博士、硕士生导师
部门：交通与土木工程学院
联系方式：**
Email:szq@ntu.edu.cn


学历及学术经历：
长期从数据挖掘、模式识别、智能决策、深度学习等方面研究。在SCI、CSSCI期刊上发表学术论文10多篇，取得3项发明专利，主持并完成2项省级科研项目和3项市级科研项目，参与完成多项国家自然基金等科研项目。
研究领域介绍：
本人的专业领域方向包括数据挖掘、模式识别、智能决策、深度学习等，其中数据挖掘方向的主要研究内容为数据分析、分类和聚类算法分析、关联算法分析；模式识别、智能决策和深度强化学习方向的主要研究内容为神经网络的建模与分析应用、深度学习的建模与应用、强化学习的建模与应用。
本人主要成果：
1、科研项目
[1]面向决策支持的地方高校科技创新能力的挖掘研究，(江苏省教育厅， 编号：20KJB630007，起止时间：2020.08-2022.12，5万，主持，在研)
[2] 面向 Web 搜索与挖掘的网络舆情分析关键技术研究，(南通市科技局，2012.07-2015.12，3万元，主持，已结题)
[3]国家自然科学基金面上项目，**，面向Web的大规模社会网络数据提取理论与方法研究，2012/01-2015/12，60万元，参与，已结题。
[4]大数据环境下面向网络舆情的Web搜索与挖掘关键技术研究, (江苏省自然科学基金面上项目，2015.07-2017-12，10万元，参与，已完成)
2、代表论文
[1]ZhenquanShi, Shiping Chen. A New Knowledge Characteristics Weighting Method Based onRough Set and Knowledge Granulation. Computational Intelligence andNeuroscience, 2018, (5):1-9.(SCI)
[2] Zhenquanshi, shiping chen. The design and implementation of opinion extractionsystembased on Distributed network[C],Proceedings of the 2015 InternationalIndustrialInformatics and Computer Engineering Conference.2015.03. (CPCI)
[3] YangCao, Zhen-Quan Shi, Quan Shi. Regularized DPSS preconditioners for generalizedsaddle point linear systems. Computers and Mathematics with Applications. 2020,80 (5):956-972. (SCI)
[4] 施振佺,陈世平. 一种改进的k-modes聚类算法. 运筹与管理,2019,28(12):112-117.
[5] 施振佺,陈世平. 基于粗糙集和知识粒度的特征权重确定方法.科技管理研究, 2018,12(34):248-253.
3、专利
[1]一种面向Hadoop的动态调度方法,2014.10.9, 中国,0.9.
[2]基于Hadoop集群的大规模Web信息提取方法及系统, 2013.12.3, 中国, 9.7.
[3]安全性高的基于嵌入式Web的远程监控装置, 2013.4.22, 中国,0.9.