张会生

       职称：教授（博导、硕导）

       办公电话：

       办公地点：数理楼209

       邮箱：Hszhang@dlmu.edu.cn             

       所属学科：人工智能学科、数学

  研究领域  

所属学科及方向：人工智能学科（人工智能理论基础）、数学（优化方法及其应用）

研究方向：智能计算

  教育背景  

  工作经历  

  教育教学情况  

1、承担课程情况

2、出版教材情况

3、承担教改项目情况

（1） 校级教改项目 《高等数学》在线课程 2015-2017

（2） 校级教改项目 数学与应用数学专业知识体系 2021

4、发表教改论文情况

  科学研究情况  

1、承担项目情况

    (1) 国家自然科学基金面上项目，61671099, 基于信号统计特征及复学习率的复值神经网络学习算法研究，2017/01-2020/12，主持。

    (2) 国家自然科学基金青年项目，61101228，基于广义梯度算子的复数值及四元数值神经网络的学习算法研究，2012/01-2014/12，主持。

    (3) 中国博士后科学基金面上项目，2012M520623，复值神经网络的随机型复梯度学习算法研究，2012/11-2015/6，主持。

    (4) 辽宁省自然科学基金，2015020011, 面向大数据集的深度复值神经网络的稀疏化构造与学习算法设计， 2015/07-2017/06，主持。

2、发表学术论文情况

    (1) Convergence of the RMSProp deep learning method with penalty for nonconvex optimization, | NEURAL NETWORKS 139, 17-23, 2021.

    (2) Augmented Online Sequential Quaternion Extreme Learning Machine, NEURAL PROCESSING LETTERS 53 (2) , 1161-1186, 2021.

    (3) Online Sequential Complex-Valued ELM for Noncircular Signals: Augmented Structures and Learning Algorithms, 9, 66006-66016, 2021.

    (4) Deterministic convergence of complex mini-batch gradient learning algorithm for fully complex-valued neural networks, | NEUROCOMPUTING 407, 185-193, 2020

    (5) Augmented Quaternion Extreme Learning Machine IEEE ACCESS 7, 90842-90850, 2019

    (6) The augmented complex-valued extreme learning machine, NEUROCOMPUTING 311, pp.363-372, 2018

    (7) Online gradient method with smoothing ℓ0 regularization for feedforward neural networks, Neurocomputing, 224, 1-8, 2017. (SCI)

    (8) Is a complex-valued stepsize advantageous in complex-valued gradient learning algorithms?, IEEE transactions on neural networks and learning systems 27(12), 2730-2735, 2016. (SCI)

    (9)  Batch gradient training method with smoothing L0 regularization for feedforward neural networks, Neural Computing and Applications, 26(2), 383-390, 2-15. (SCI)

    (10) Deterministic convergence of chaos injection-based gradient method for training feedforward neural networks, Cognitive neurodynamics, 9(3), 331-340, 2015. (SCI)

    (11) Convergence analysis of an augmented algorithm for fully complex-valued neural networks, Neural Networks, 69, 44-50, 2015. (SCI)

    (12) Boundedness and convergence of split-complex back-propagation algorithm with momentum and penalty, Neural processing letters, 39(3) , 297-307, 2014. (SCI)

    (13) Convergence analysis of fully complex backpropagation algorithm based on Wirtinger calculus, Cognitive neurodynamics, 8(3), 261-266, 2014. (SCI)

    (14) Boundedness and convergence of batch back-propagation algorithm with penalty for feedforward neural networks, Neurocomputing, 89 141-146, 2012. (SCI)

    (15) Convergence of Split-Complex Backpropagation Algorithm with a Momentum, Neural Network World, 21(1), 75-90, 2011. (SCI)

    (16) Convergence analysis of three classes of split-complex gradient algorithms for complex-valued recurrent neural networks, Neural computation, 22(10) , 2655-2677, 2010. (SCI)

    (17) Boundedness and convergence of online gradient method with penalty for feedforward neural networks,  IEEE Transactions on Neural Networks, 20(6), 1050-1054 , 2009. (SCI)

    (18) Boundedness and convergence of online gradient method with penalty for linear output feedforward neural networks,  Neural processing letters, 29(3), 205-212, 2009. (SCI)

3、获得授权专利情况

4、出版学术专著情况

  社会兼职和服务情况  

1、承担社会兼职情况

(1) 国家自然科学基金评审专家

(2)《IEEE TNNLS》、《Neural Computation》等多个国际期刊的审稿人

2、社会服务情况

  荣誉获奖  

1、获得荣誉情况

2、获奖情况情况

(1) 辽宁省自然科学奖，柔性认知计算模式与方法研究，三等，2016-Z-3-08-R05，排名第五。

(2) 辽宁省自然科学学术成果奖，Is a complex-valued stepsize advantageous in complex-valued gradient learning algorithms? 二等， 175202001444502，排名第一

  指导研究生情况  

1、指导硕士研究生情况

指导毕业硕士研究生8名，在读7名。

2、指导博士研究生情况

指导在读博士研究生1名。

3、指导留学生研究生情况

指导在读留学生1名。

  研究生招生情况  

1、研究生招生学科、招生方向和名额

硕士研究生：人工智能专业2名，数学专业2名；

博士研究生：人工智能专业1名。

2、研究生招生要求

具有扎实的数学和算法基础，以及优秀的计算机编程能力。