耿传兴，博士，2020年于南航计算机科学与技术学院获得工学博士学位。现为南航计算机科学与技术学院副研究员，南航百强科研团队成员。研究方向为机器学习、模式识别，主要涉及动态、开放、非平稳场景中鲁棒分类/识别模型的构建与优化研究。已在相关领域权威国际期刊、会议发文10余篇，包括IEEE TPAMI、TKDE、TNNLS等。相关工作获得国内外学者关注，Google Scholar引用超960余次。荣获2022年度江苏省优秀博士学位论文；入选2023年度香江学者计划（全国60人/年，当年计算机学科仅3人获资助），并获香江学者奖；入选2024年度南航“长空之星”；荣获2024年度江苏省自然科学百篇优秀学术成果论文。目前主持国家自然科学青年基金与江苏省自然科学基金各1项。

部分代表性成果：

[1] Chuanxing Geng; Songcan Chen ; Multiplane Convex Proximal Support Vector Machine, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, 34(8): 4918-4931. (中科院1区TOP, CCF B, IF: 10.4)

[2] Chuanxing Geng; Songcan Chen ; Collective Decision for Open Set Recognition, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, 34(1): 192-204. (CCF A, IF: 9.235)

[3] Chuanxing Geng; Sheng-Jun Huang; Songcan Chen ; Recent Advances in Open Set Recognition: A Survey, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021, 43(10): 3614-3631. (中科院1区TOP, CCF A, IF: 23.6, ESI高被引)

[4] Chuanxing Geng; Lue Tao; Songcan Chen ; Guided CNN for generalized zero-shot and open-set recognition using visual and semantic prototypes, Pattern Recognition, 2020. (中科院1区TOP, CCF B, IF: 8.0)

[5] Chuanxing Geng; Songcan Chen ; Metric Learning-Guided Least Squares Classifier Learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2018, 29(12): 6409-6414. (中科院1区TOP, CCF B, IF: 10.4)

更多信息请查看: https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=thqYKQIAAAAJ&view_op=list_works

持续招收硕士生，如有意愿，请发送简历至gengchuanxing@nuaa.edu.cn