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陈海清

时间:2023-04-08


陈海清,安徽无为人, 南京财经大学经济学院统计系副教授,硕士生导师,2018年毕业于北京工业大学统计系, 获理学博士学位.


感兴趣的方向

自然语言处理、深度强化学习、金融风险、极值分布、拟合优度检验、高维检验


教学课程

本科生:机器学习、大数据处理技术、概率论与数理统计、统计学、实变函数、复变函数

研究生:机器学习与Python实现(深度学习部分)、多元统计分析

博士生:统计调查与数据挖掘


获奖情况

2023年全国市场调查与分析大赛(研究生组)优秀指导教师

2022、2023年全国应用统计专业学位研究生案例大赛优秀指导教师

2022、2023年全国大学生统计建模优秀指导教师

2021年南京财经大学教学公开赛三等奖

2021年南京财经大学本科优秀毕业论文指导教师

2018年获北京工业大学优秀博士学位论文

2018年获北京工业大学科技创新一等奖

2017年获博士研究生国家奖学金

2016年获北京工业大学博士生创新奖学金


教改项目

中国大学MOOC《机器学习》课程(南京财经大学)负责人.

南京财经大学《机器学习》在线开放课程建设项目(2022年,经费10万).

南京财经大学教改项目《新文科背景下财经类高校“机器学习”课程建设研究》(2023年).

南京财经大学“双高”金课创新实践项目《从统计学到人工智能》(2023年).


科研项目

国家社科基金一般项目“基于深度学习和多源数据融合的金融风险度量方法研究”( No.20BTJ054,经费20万,起止时间:2020.09-2022.12 ,主持,在研).

国家自然科学基金青年科学基金项目“基于统计建模理论和深度学习技术的城市环境空气质量研究”(No.11801019、经费25万, 起止时间:2019.01-2021.12,参加者4/8).

国家自然科学基金青年项目“高维半参数模型的核机器学习方法及应用”(No.11701021,经费24万, 起止时间:2018.01-2020.12,参加者,3/9).

全国统计科学重点项目 “大数据背景下半参数建模理论与方法研究”(No. 2017LZ35, 经费3万,起止时间:2017.12-2019.12,参加者,4/4).

北京市教育委员会科技计划项目“记录值下广义pareto分布的统计推断及应用”(No. KM201610005020, 经费15万,起止时间:2017.01-2019.12,参加者,4/6).

中国博士后科学基金“高维数据Garrotized核机器变量选择理论方法及应用研究”(No.2015M580026, 经费8万,起止时间:2015.12-2016.06,参加者,2/7).

北京工业大学研究生科技基金项目“高维数据下的Logistic回归模型的拟合优度检验”(No. ykj-2014-11497,经费0.2万,起止时间:2014.11-2015.10,主持).


工作论文

深度学习与多源信息融合的股价预测模型——基于Transformer结构


发表学术论文

[1] Haiqing Chen, Xu Zhao,Leilei Zhu,Weihu Cheng & Lu Xu. Fitting generalized logistic distribution by least squares based on the logistic transformation of order statistics, Communications in Statistics - Theory and Methods,2023,52(2):263-272. (SCI)

[2] 陈海清,程维虎. Logistic变换在Ⅰ型广义Logistic分布统计推断中的应用.数理统计与管理, 2022,41(6): 1029-1038.(中文核心)

[3]Pan Xingguang,Wang Lin,Huang Chengquan,Wang Shitong,Chen Haiqing. A novel weighted fuzzy c-means based on feature weight learning, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems: Applications in Engineering and Technology,2021,41(6):6149-6167.(SCI)

[4]Chen Haiqing,Cheng Weihu,Rong Yaohua,Zhao Xu.Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based on Transformations of Order Statistics,Journal of Applied Statistics,2019,46(3):432-448. (SCI)

[5]Chen Haiqing,Cheng Weihu. Fitting the generalized Logistic distribution by modified method based on percentiles. Communications in Statistics - Simulation and Computation,2019, 48(7):2222–2227.(SCI)

[6]Chen Haiqing, Cheng Weihu Jin Mingzhong. Parameter Estimation for Generalized Logistic Distribution by Estimating Equations Based on the Order Statistics. Communications in Statistics - Theory and Methods,2019, 48(6):1506–1516. (SCI)

[7]曾婕,程维虎,陈海清.缺失数据下部分线性变系数模型的模型平均.北京工业大学学报, 2019,45(4):405-412.(中文核心)

[8]Zhao Jing,Cheng Weihu,Chen Haiqing,Wu mixia. Comparisons of several Pareto distributions based on record values. Communications in Statistics - Theory and Methods,2018, 47(10):2456-2468. (SCI)

[9] 陈海清,曾婕,胡国治. 三参数 I 型广义 Logistic分布参数的改进最小二乘估计. 数理统计与管理, 2018, 37(5): 835-842.(中文核心)

[10]Chen Haiqing,Cheng weihu,Zhao Jing,Zhao Xu.Parameter Estimation for Generalized Pareto Distribution by Generalized Probability Weighted Moment Equations. Communications in Statistics Simulation and Computation,2017, 46(10): 7761-7776.(SCI)

[11]Chen Haiqing,Cheng Weihu,Zhu Leilei,Rong Yaohua.Parameter estimation for three-parameter generalized Pareto distribution by weighted nonlinear least squares. Communications in Statistics-Theory and Methods,2017, 46(23): 11440-11449. (SCI)

[12]Guo Donglin,Xue Liugen,Chen Haiqing.CBPS-Based Inference in Nonlinear Regression Models with Missing Data. Open Journal of Statistics, 2016(6): 675-684.

[13]陈海清, 程维虎. 广义Pareto分布参数的最小二乘估计. 应用概率统计, 2013,4(2):121-135. (中文核心)


近年学术交流

参加2021年数据科学与数据智能学术论坛并做“Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based on Transformations of Order Statistics”学术报告,贵阳,2021年7月;

参加金融科技与大数据技术第一届学术年会及全体会员大会并做 “深度学习与多源信息融合的股价预测模型--基于transformer结构”学术报告,桂林,2023年4月;

参加2023年大数据与统计科学交叉学术论坛并主持金融统计分会,深圳,2023年4月;

参加泰山学术论坛--随机优化与金融统计专题并做 “深度学习与多源信息融合的股价预测模型--基于transformer结构”邀请报告,济南,2023年6月;

参加首届全国统计与数据科学联合会议并做 “基于稀疏注意力transformer和多源数据融合的股票收益率预测模型”邀请报告,北京,2023年7月;

参加第二十一届中国机器学习及其应用研讨会,南京,2023年11月.


联系方式

地址:南京市栖霞区文苑路3号

Email:chqmath@163.com

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