戴群

个人信息Personal Information

教授 博士生导师

招生学科专业:
计算机科学与技术 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 计算机科学与技术学院
软件工程 -- 【招收硕士研究生】 -- 计算机科学与技术学院
网络空间安全 -- 【招收硕士研究生】 -- 计算机科学与技术学院
电子信息 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 计算机科学与技术学院

学历:南京航空航天大学

学位:工学博士学位

所在单位:计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院

电子邮箱:

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个人简介Personal Profile

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2003年3月毕业于南京航空航天大学计算机系,获计算机软件与理论专业硕士学位,师从陈松灿教授。硕士毕业后留校从事教学工作。

2004年4月起在职攻读南航大学计算机应用技术专业博士学位,继续师从陈松灿教授,于2009年9月毕业,同年12月获得博士学位。

2003年3月开始在南航大学计算机系任助教;

2005年6月起任职讲师

2010年6月起任职副教授,同年获得硕导资格

2015年6月起任职教授

2016年6月获得计算机科学与技术学科博士生指导教师任职资格

主讲本科课程:算法设计与分析

 

研究方向:

学科研究方向一:计算机科学与技术

模式识别、数据挖掘与机器学习

学科研究方向二:软件工程

数据挖掘与机器学习

学科研究方向三:网络空间安全

发表学术论文,出版专著情况:

以第一或通讯作者在人工智能领域SCI国际期刊发表(含录用)论文约60篇,具体可用QUN DAI DBLP关键字百度搜索,所有文章均署名单位NUAA.

在模式识别与数据挖掘、尤其是时间序列预测相关主题研究较活跃,在国际上同领域内属于最活跃的研究者之一,以通讯作者身份在Neural Networks、Pattern Recognition、Information Sciences、Knowledge-Based Systems等人工智能领域一流期刊上以时间序列预测为主题发表了热点论文,以第一/通讯作者共发表约60篇人工智能领域SCI国际核心期刊论文,论文获得IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、Pattern Recognition、Information Sciences在内的期刊 SCI正面他引近800次。


承担的科研项目情况:

承担的代表性项目

1.主持国家自然科学基金青年项目(项目类别:F020508 模式识别理论及应用,项目编号:61100108),执行期为2012年1月至2014年12月,已结题.

2.主持国家自然科学基金面上项目(项目类别:F030504 数据挖掘与机器学习,项目编号:61473150),执行期为2015年1月至2018年12月.

指导研究生情况:

2011年招收计算机科学与技术专业2名硕士生

2012、2013年各招收学硕1名,2014、2015年各招收学硕2名

已毕业的学生中,有4人获得硕士生国家奖学金、6人获得南航校级优秀硕士学位论文、2人获得江苏省优秀硕士学位论文。

2016、2017年各招收了学术型硕士生2名

2017年至今每年招收1名博士生、学硕2至3名。

备注:

欢迎理、工及管理学科本科毕业生报考本人硕士生。我特别欣赏敢于挑战困难的学生。只要学生数学基础好、真正对基础科学研究充满兴趣、学习勤奋、耐得住寂寞,我将不问出身欢迎选报;届时将与学生共同努力。

寄语硕士考生:特别欢迎对个人的学术科研事业有长远规划、未来硕士后有进一步深造意向的学生;对这类学生,我将重点培养,并由本人或推荐给本专业名师往博士方向培养。本人专门从事基础研究工作,希望报考的学生结合自己的志趣作双向选择。我期望的是真正对科学研究感兴趣且愿意付出的学生。招生双向选择补充说明:

1.对于研究生,无论统考或免试生,需要通过学院招生团队考核,进入最终录取名单后,考生可根据兴趣及志向选择导师,与导师作双向选择。在进入录取名单前,导师不应承诺考生录取与否,这是招生考试制度决定的。

2.由于本人只从事纵向科研项目,以及研究方向所限,只招收计算机科学与技术、软件工程专业学术型硕士生。

3.对于硕士免试生考生,期望学生未来有继续深造的愿景。

对于硕士统考生,我重点关注数学一的成绩及对纯粹研究工作的兴趣,而不看重学生的本科毕业学校。英雄不问出处!

4.对于博士考生,着重考察硕士期间科研成果及对未来研究工作的规划能力。

5.优先选择未来有志向读博的硕士生,这有利于为学生制定具有挑战性的长线硕士或博士课题计划。有的学生担心本科学校不够好,而对读博前景充满迷惘。我这里要说,顾虑是不必要的,未来的职业前景与读博期间所取得成果的质量与数量强相关,其它因素不那么重要。

  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations