姓 名：牛当当
职 称：讲师
办公室：312
电 话：
邮 箱：niudd@nwafu.edu.cn



基本信息
牛当当，男，汉族，1990年2月出生，工学博士，讲师，陕西周至人。2012年6月于吉林大学计算机科学与技术专业本科毕业，获得理学学士学位；2015年6月于吉林大学计算机软件与理论专业硕士研究生毕业，获得工学硕士学位；2018年6月于吉林大学计算机软件与理论专业博士研究生毕业，获工学博士学位；现为西北农林科技大学信息工程学院讲师。


研究方向
自动推理、抽象论辩、组合优化等


开设课程
《C语言程序设计》


学术成果
1、科研论文

[1] Niu Dangdang*, Liu Bin, Yin Minghao. Local search for weighted sum coloring problem. Applied Soft Computing, 2021. (已录用待发表, IF: 5.472, 中科院分区升级版一区)
[2] 牛当当*, 吕帅, 王金艳, 刘斌. 基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法. 电子学报, 2020, 48(2): 285-290. (CCF中文-A)
[3] 牛当当*, 吕帅, 王金艳. 基于MOVR 启发式的求差知识编译算法. 电子学报, 2019, 47 (11): 2299-2303. (CCF中文-A)
[4] Niu Dangdang, Liu Lei, Lü Shuai*. Complementary knowledge compilation using the hyper extension rule. Chinese Journal of Electronics, 2019, 28(2): 259-265. (SCI: HQ6VB, IF: 0.650, 中科院四区)
[5] Niu Dangdang, Liu Lei, Lü Shuai*. Knowledge compilation methods based on the clausal relevance and extension rule. Chinese Journal of Electronics, 2018, 27(5): 1037-1042. (SCI: GU6QY, IF: 0.650, 中科院四区)
[6] Niu Dangdang, Liu Lei, Lü Shuai*. New stochasticl local search approaches for computing preferred extensions of abstract argumentation. AI Communications, 2018, 31(4): 369-382. (SCI: GJ0MB, IF: 0.461, 中科院四区)
[7] 牛当当, 刘磊, 吕帅*. EPCCL理论的并行知识编译算法. 电子学报, 2018, 46(3): 537-543. (CCF中文-A, EI期刊)
[8] 牛当当, 刘磊, 吕帅*. EPCCL理论的求交知识编译算法. 软件学报, 2017, 28(8): 2096-2112. (CCF中文-A, EI: 20**3)
[9] Niu Dangdang, Liu Lei, Lü Shuai*. A new stochastic local search approach for computing preferred extensions of abstract argumentation. In: Proceedings of the 22nd European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2016), The Hague, The Netherlands, August 29 - September 2, 2016, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications 285, 2016, 1652-1653. (CCF-B, Short paper, EI: 20**2, CPCI: BF9PP)
[10] 刘磊, 牛当当, 吕帅*. 基于超扩展规则的知识编译方法. 计算机学报, 2016, 39(8): 1681-1696. (CCF中文-A, EI: 20**2, 除导师外第一作者)
2、科研项目

[1] 陕西省自然科学基金青年项目(2020JQ-280), EPCCL理论的超类目标语言研究, 2020.01~2021.12, 主持。
[2] 广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目(MIMS19-05), 基于超扩展规则的知识编译方法研究, 2020.01~2021.12, 主持。




指导学生