副教授 博士生导师 硕士生导师
主要任职： 无
性别： 男
毕业院校： 大连理工大学
学位： 博士
在职信息：在职
所在单位： 数学科学学院
学科： 计算数学
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个人简介
主要研究方向为机器学习，数据分析，计算学习理论，统计学习理论，深度学习，随机矩阵等与机器学习相关的数学理论，其相关研究工作发表于机器学习权威期刊：TNNLS、JMLR、Neural Computation；权威会议：NIPS、AISTATS、UAI。曾作为IEEE-TNNLS、Neural Computation、IEEE-TKDE、JMLR、AAAI、SDM、ICONIP等学术期刊和会议的审稿人；美国数学学会《Mathematical Reviews》评论员。主持国家自然科学基金两项（青年、面上）。

教育经历
2000.9 - 2004.7 大连理工大学 数学与应用数学 学士
1997.9 - 2000.7 辽师大附中

工作经历
2009.2 - 2011.10 南洋理工大学 研究员
2013.10 - 至今 大连理工大学 副教授
2012.4 - 2013.10 亚利桑那州立大学 博士后

研究方向
机器学习

---

神经网络/深度学习

---

数据挖掘

---

随机矩阵

---

学习理论

---

生物数学

团队成员
团队名称： 机器学习及研究组 团队介绍： 有副教授两名，讲师一名，研究生4人，博士生2人。主要研究方向：机器学习，学习理论，大数据分析，深度学习，随机矩阵及矩阵计算等

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研究领域
机器学习、深度学习、随机矩阵、学习理论、数据挖掘、生物数学等

论文成果 More>>
Zhang, Chao,Gao, Xianjie,Hsieh, Min-Hsiu,Hang, Hanyuan,Tao, Dacheng.Matrix Infinitely Divisible Series: Tail Inequalities and Their Applications[J],IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,2020,66(2):1099-1117
Xu Xue,Wang Edwin,Li Jianqiang,Zou Jinfeng,Feng Xiaowen,Zhang Chao,Zheng Ruiqing,Duanmu Weixiang,Saha-Mandal Arnab,Ming Zhong.Association of Germline Variants in Natural Killer Cells With Tumor Immune Microenvironment Subtypes, Tumor-Infiltrating Lymphocytes, Immunotherapy Response, Clinical Outcomes, and Cancer Risk[J],JAMA network open,2019,2(9):e199292
Zhao, Junhong,Shi, Maolin,Hu, Gang,Song, Xueguan,Zhang, Chao,Tao, Dacheng,Wu, Wei.A Data-Driven Framework for Tunnel Geological-Type Prediction Based on TBM Operating Data[J],IEEE ACCESS,2019,7:66703-66713
Gao, Xianjie,Shi, Maolin,Song, Xueguan,Zhang, Chao,Zhang, Hongwei.Recurrent neural networks for real-time prediction of TBM operating parameters[J],AUTOMATION IN CONSTRUCTION,2019,98:225-235
Yang, Sibo,Zhang, Chao,Wu, Wei.Binary Output Layer of Feedforward Neural Networks for Solving Multi-Class Classification Problems[J],IEEE ACCESS,2019,7:5085-5094
Sun, Wei,Shi, Maolin,Zhang, Chao,Zhao, Junhong,Song, Xueguan.Dynamic load prediction of tunnel boring machine (TBM) based on heterogeneous in-situ data[J],AUTOMATION IN CONSTRUCTION,2018,92:23-34
专利
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著作成果
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科研项目
构建适用于多行业的大数据分析平台, 省、市、自治区科技项目, 2016/08/10, 进行
基于非独立同分布样本的统计学习理论研究与应用, 国家自然科学基金项目, 2014/09/01, 完成
多任务学习的理论分析与应用, 国家自然科学基金项目, 2014/09/01-2017/12/31, 完成

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[1]Zhang, Chao,Gao, Xianjie,Hsieh, Min-Hsiu,Hang, Hanyuan,Tao, Dacheng.Matrix Infinitely Divisible Series: Tail Inequalities and Their Applications[J],IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY,2020,66(2):1099-1117
[2]Xu Xue,Wang Edwin,Li Jianqiang,Zou Jinfeng,Feng Xiaowen,Zhang Chao,Zheng Ruiqing,Duanmu Weixiang,Saha-Mandal Arnab,Ming Zhong.Association of Germline Variants in Natural Killer Cells With Tumor Immune Microenvironment Subtypes, Tumor-Infiltrating Lymphocytes, Immunotherapy Response, Clinical Outcomes, and Cancer Risk[J],JAMA network open,2019,2(9):e199292
[3]Zhao, Junhong,Shi, Maolin,Hu, Gang,Song, Xueguan,Zhang, Chao,Tao, Dacheng,Wu, Wei.A Data-Driven Framework for Tunnel Geological-Type Prediction Based on TBM Operating Data[J],IEEE ACCESS,2019,7:66703-66713
[4]Gao, Xianjie,Shi, Maolin,Song, Xueguan,Zhang, Chao,Zhang, Hongwei.Recurrent neural networks for real-time prediction of TBM operating parameters[J],AUTOMATION IN CONSTRUCTION,2019,98:225-235
[5]Yang, Sibo,Zhang, Chao,Wu, Wei.Binary Output Layer of Feedforward Neural Networks for Solving Multi-Class Classification Problems[J],IEEE ACCESS,2019,7:5085-5094
[6]Sun, Wei,Shi, Maolin,Zhang, Chao,Zhao, Junhong,Song, Xueguan.Dynamic load prediction of tunnel boring machine (TBM) based on heterogeneous in-situ data[J],AUTOMATION IN CONSTRUCTION,2018,92:23-34
[7]Liu, Yan,Yang, Dakun,Zhang, Chao.Relaxed conditions for convergence analysis of online back-propagation algorithm with L-2 regularizer for Sigma-Pi-Sigma neural network[J],NEUROCOMPUTING,2018,272:163-169
[8]Zhang, Chao,Du, Lei,Tao, Dacheng.LSV-Based Tail Inequalities for Sums of Random Matrices[J],NEURAL COMPUTATION,2017,29(1):247-262
[9]Zhang Chao.Drug-symptom networking: Linking drug-likeness screening to drug discovery[J],PHARMACOLOGICAL RESEARCH,2016,103:105-113
[10]Zhang, Chao,Wu, Wei.Learning Bounds of ERM Principle for Sequences of Time-Dependent Samples[J],DISCRETE DYNAMICS IN NATURE AND SOCIETY,2015,2015
[11]Zhang, Chao,Yang, Jie,Wu, Wei.Binary Higher Order Neural Networks for Realizing Boolean Functions[J],IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS,2011,22(5):701-713
[12]张超,李正学,陈先华,熊焱.用在线梯度法训练积单元神经网络的收敛性分析[J],高等学校计算数学学报,2010,32(3):261-274
[13]熊焱,吴微,张超,亢喜岱.基于灰色关联分析的高阶神经网络剪枝算法[J],大连理工大学学报,2010,50(3):463-468
[14]Zhang, Huisheng,Zhang, Chao,Wu, Wei.Convergence of Batch Split-Complex Backpropagation Algorithm for Complex-Valued Neural Networks[J],DISCRETE DYNAMICS IN NATURE AND SOCIETY,2009,2009
[15]熊焱,张超.Pi-sigma神经网络的带动量项的异步批处理梯度算法收敛性[J],应用数学,2008,21(1):207-212
[16]Kang, Xidai,Xiong, Yan,Zhang, Chao,Wu, Wei.Convergence of Online gradient algorithm with Stochastic inputs for Pi-Sigma neural networks[A],IEEE Symposium on Foundations of Computational Intelligence,2007,564-+
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[1]构建适用于多行业的大数据分析平台, 大连市青年科技之星项目, 2016/08/10, 进行
[2]基于非独立同分布样本的统计学习理论研究与应用, 国家自然科学基金, 2014/09/01, 完成
[3]多任务学习的理论分析与应用, 国家自然科学基金, 2014/09/01-2017/12/31, 完成
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概率与统计A /2019-2020 /春学期 /56课时 /3.0学分 /**
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机器学习与数据分析 /2019-2020 /春学期 /32课时 /2.0学分 /**
机器学习与数据分析 /2019-2020 /春学期 /32课时 /2.0学分 /**
数学建模 /2019-2020 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**
概率与统计A /2019-2020 /秋学期 /56课时 /3.0学分 /**
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研究生课程
课程名称学年学期学时学分课程号 机器学习与数据分析 2019-2020 春学期 32 2 ** 机器学习与数据分析 2018-2019 春学期 32 2 ** 机器学习与数据分析 2018-2019 春学期 32 2 **

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