北京交通大学硕士研究生导师信息：张超

　　在读研期间，所有与你读研相关的事情，可能都需要经过你的导师同意，所以说，选择导师真的很重要，也希望大家能够认真对待这件事，怎样才能选择适合自己的导师呢?这就要我们提前做足功课，尽可能多的搜集有关你准备报考的导师的信息，下面新东方在线考研频道为大家分享：“北京交通大学硕士研究生导师信息：张超”文章。

　　张超

　　博士 、教授

　　基本信息

　　办公电话：010-51685466电子邮件： chzhang2@bjtu.edu.cn

　　通讯地址：北京交通大学理学院数学系邮编：100044

　　教育背景

　　1997.9-2001.7，青岛大学师范学院数学系数学教育专业，获得学士学位。

　　2001.9-2004.3，北京交通大学数学系运筹学与控制论专业，获得硕士学位。

　　同年获得日本政府文部省奖学金赴日本弘前大学理工学研究科，

　　2004.10-2005.3作为研究学生，2005.4-2008.3作为博士研究生，在安全系统工学专业获得博士学位。

　　工作经历

　　2008.5-2011.11

　　北京交通大学理学院数学系担任讲师

　　2011.12-2018.11

　　北京交通大学理学院数学系担任副教授，从事教学和科研工作

　　2018.12-至今

　　北京交通大学理学院/数学与统计学院担任教授，从事教学和科研工作

　　研究方向

　　运筹统计分析

　　运筹学与控制论

　　招生专业

　　统计学硕士

　　数学博士

　　数学硕士

　　科研项目

　　主持的科研项目：

　　1. 国家自然科学基金“面上”：非凸非光滑两阶段随机规划及在灾害管理中的应用，2022.1-2025.12，81.6万元

　　2. 北京自然基金“面上”：黎曼流形上的非光滑算法及在机器学习中的应用，2020.1-2022.12

　　3. 国家自然科学基金“面上”：高维约束最小二乘问题的快速稳健算法设计及应用，2016.1-2019.12， 59.2万元

　　4. 基本科研业务费：图像恢复与分类的优化模型和算法研究，2013.1 -2015.12， 46万元

　　5. 基本科研业务费：非负矩阵分解快速算法研究及在文本聚类中的应用，2011.3-2013.3， 5万元

　　6. 国家自然科学基金“青年基金”：一类非凸非光滑约束优化的光滑化算法及应用，2011.1-2013.12，17万元

　　7. 留学回国人员基金：随机因素干扰下的交通均衡模型与算法研究，2010.6-2012.6， 3.6万

　　8. 校科技基金： 半光滑牛顿法在绝对值方程组中的应用，2008.6-2010.6， 1.5万元。

　　参加的项目

　　科技部“973”：先验统计模型的建立与非线性优化理论(二)，2012-01-01--2014-12-31，214.0万元

　　基本科研业务费：随机过程，2012-01-01--2014-12-31，50.0万元

　　基本科研业务费：量子通信中的若干前沿数学问题研究，2011-07-01--2013-06-30，60.0万元

　　科技部“973”：先验统计模型的建立与非线性优化理论，2010-05-05--2011-12-31，131.0万元

　　国家自然科学基金“面上”：不确定信息互补模型分析和算法研究，2009-01-01--2011-12-31，24.0万元

　　教学工作

　　几何与代数(本科生，国际班，英文授课)

　　最优化理论与方法(硕士生)

　　论文/期刊

　　[1] X. Chen, C. Zhang, and M. Fukushima, Robust solution of monotone stochastic linear complementarity problems, Math. Program. 117 (2009), 51-80.

　　[2] C. Zhang and X. Chen, Smoothing projected gradient method and its application to stochastic linear complementarity problems, SIAM J. Optim. 20 (2009), 627-649.

　　[3] C. Zhang and X. Chen, Stochastic nonlinear complementarity problem and applications to traffic equilibrium under uncertainty, J. Optim. Theory Appl. 137 (2008), 277-295.

　　[4] C. Zhang, X. Chen, and A. Sumalee, Wardrop’s user equilibrium assignment under stochastic environment, Transport. Res. B- Meth. 45 (2011), 534-552.

　　[5] X. Chen, M. K. Ng, and C. Zhang, Non-Lipschitz lp-regularization and box constrained model for image restoration, IEEE Trans. Image Process. 21 (2012), 4709-4721.

　　[6] L. P. Jing, C. Zhang, and M. K. Ng, SNMFCA: Supervised NMF-based image classification and annotation, IEEE Trans. Image Process. 21 (2012), 4508-4521.

　　[7] C. Zhang, L. P. Jing, and N. Xiu, A new active set method for nonnegative matrix factorization, SIAM J. Sci. Comput. 36 (2014), A2633-A2653.

　　[8] C. Zhang and X. Chen, A smoothing active set method for linearly constrained non-Lipschitz nonconvex optimization, SIAM J. Optim. 30 (2020), 1-30.

　　[9] R. Wang, N. Xiu, and C. Zhang, Greedy projected gradient-Newton method for large scale sparse logistic regression, IEEE Trans. Neural Learn Syst. 31 (2020), 527-538.

　　[10] M. Li and C. Zhang, Two-stage stochastic variational inequality arising from stochastic programming, J. Optim. Theory Appl. 186 (2020), 1-20.

　　[11] R. Wang, C. Zhang, L. Wang, and Y. Shao, A stochastic Nesterov’s smoothing accelerated method for general nonsmooth constrained stochastic composite convex optimization, J. Sci. Comput. (2022) 93:52.

　　[12] M. Li, C. Zhang, M. Ding, and R. Lv, A two-stage stochastic variational inequality model for storage and dynamic distribution of medical supplies in epidemic management , Appl. Math. Model.102 (2022), 35-61.

　　[13] X. Zhang, X. Xiu, and C. Zhang, Structured joint sparse orthogonal nonnegative matrix factorization for fault detection, IEEE Trans. Instrum. Meas., 72 (2023), Art. no. 2506015.

　　[14] C. Zhang, X. Chen, and S. Ma, A Riemannian smoothing steepest descent method for non-Lipschitz optimization on embedded submanifolds of Rn, Mathematics of Operations Research, 49 (2024), 1700-1733.

　　[15] X. Zhang, R. Li, and C. Zhang, Matrix optimization problem involving group sparsity and nonnegativity constraints, J. Optim. Theory Appl., 201 (2024), 130-176.

　　专著/译著

　　专利

　　软件著作权

　　/media/rte/file/2016/2/8/1454909210.zip

　　Matlab程序：求解非负矩阵分解的新积极集共轭梯度法

　　(Matlab code ：A new active set conjugate gradient method for solving nonnegative matrix factorization)

　　以上就是小编为大家分享的：“北京交通大学硕士研究生导师信息：张超”，更多研究生导师信息，欢迎继续浏览新东方在线研究生导师频道。