彭晨，美国内布拉斯加林肯大学（University of Nebraska-Lincoln）博士，湖南ufc官方押注网站讲师，硕导、俊彦学者。攻读博士期间，曾参与美国自然科学基金（National Science Foundation）和美国国防威胁降低局（Defense Threat Reduction Agency）高级人工智能算法研究项目，期间获得美国J.T. and Margaret Talkington Fellowship奖学金。

目前从事基于人工神经网络、深度学习和强化学习的预测和实时规划等研究，在国际权威刊物和会议发表论文10余篇，并担任 IEEE Transactions on Smart Grid 等多个SCI期刊审稿专家。目前主持一项国家自然科学基金项目“基于分组机器学习的分支限界法研究及其应用”和一项湖南省教育厅优秀青年项目“基于神经网络负荷预测的充电桩实时调度研究”

欢迎勤思好学、数学基础较好、编程能力较强，电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术以及数学等相关专业员工报考本人研究生。E-mail: chen.peng@jsu.edu.cn

详细学历：

2019年获美国内布拉斯加州大学林肯分校（University of Nebraska-Lincoln）电气工程专业博士学位

2014年获中山大学计算机软件与理论专业硕士学位

2011年获华南农业大学软件工程专业学士学位

攻读硕士学位期间获中山大学优秀研究生奖学金与硕士研究生国家奖学金，攻读博士学位期间获美国J.T. and Margaret Talkington Fellowship奖学金。

现主持研究项目：

基于分组机器学习的分支限界法研究及其应用，62006095，国家自然科学基金-青年科学基金项目，2021.01-2023.12，24万，主持

基于神经网络负荷预测的充电桩实时调度研究，20B470，湖南省教育厅优秀青年项目，2021.01-2023.12，7万，主持

指导的本科生创新创业训练项目：

基于NB-IoT和深度学习的充电桩智能监控系统研究，S202010531027，国家级创新创业训练项目，2020.06-2022.06，1万，第一指导老师

曾参与的研究项目：

Cybersecurity of Industrial Control Systems, National Science Foundation, 1438921, $300,020 07/01/15-06/30/17. (美国国家自然科学基金研究生教育项目：工业控制网络安全)

Multiagent Swarm Based Application Software Development for Optimal Defense Strategy Synthesis of Geospatial Physical Networks in Networked Environments, Defense Threat Reduction Agency, HDTRA1-13-1-0048, $952,190, 08/30/13-08/29/18. (美国国防威胁降低局研究项目：地理空间网络最优防御策略研究)

目前研究方向：

规划问题分支限界求解的深度学习改进【来源：国自科项目】，

充电桩群充放电问题的深度强化学习研究【来源：国自科项目和湖南省教育厅优秀青年项目】，

住宅与工业用电负荷短期预测研究【来源：湖南省教育厅优秀青年项目】，

公司大楼用电分析、异常检测、实时监控【来源：本科生国家级创新创业训练项目】，

风力发电功率预测方法研究【来源：校企合作 -- 风脉能源（武汉）股份有限公司】

构筑物形变检测的深度学习方法研究【来源：校企合作 -- 风脉能源（武汉）股份有限公司】