陈治明 副教授
一、个人简况
陈治明，男，副教授，从事机器学习、智能控制技术等相关研究工作。主持完成了教育部、省科技厅等省部级、市厅级科研项目多项，作为主要完成人员参与多项国家自然科学基金项目、省科技计划重大项目等。发表了学术论文40余篇，申请或获得发明专利、实用新型专利10余项。
二、学习及工作经历
学习经历：
1999年9月——2003年6月，大连理工大学，电信学院，自动化专业，学士；
2004年9月——2009年6月，华南理工大学，自动化学院，控制理论与控制工程专业博士。
工作经历：
2009年6月至今：惠州学院电子信息与电气工程学院，教师。
三、主要研究方向
机器学习、智能控制技术。
四、承担（完成）的主要科研项目
主持完成了以下纵向科研项目：
1、《面向公共卫生系统物联网的超高频有源RFID关键技术研究》，2012-2014，广东省科技计划项目；
2、《网络视听智能终端及其后台管控系统》（校方负责人），2014-2016，国家科技型中小企业创新基金项目；
3、《相关向量机学习模型研究及其建模与优化应用》，2012-2014，广东省教育厅优秀青年创新人才项目；
4、惠州市科技计划项目《新型振动测试智能控制器研究与开发》，2016-2018，惠州市科技计划项目。
五、代表性研究论文及专利
[1] Chen Zhiming, Liu Tong, Wei Xiaohui. Non-connection Bluetooth scanning and location technology for energy-saving control system [C]. Proceedings of 29th Chinese Control And Decision Conference (CCDC),2017:5077 - 5080. (EI收录)
[2] Chen Zhiming,Luo Zhongliang. Rolling force prediction based on multiple support vector machines [C]. Proceedings of 2013 Chinese Control Conference (CCC)，June 25-28, 2013, Xi’an China: 3306-3309. (EI收录)
[3] luo zhongliang,chen zhiming,huang xiaohong,luo fei. Multiple RBF-NN model for electrical load prediction based on anti-aliasing wavelet transform [C]. Proceedings of 2013 Chinese Control Conference (CCC)，June 25-28, 2013, Xi’an China: 3310-3314. (EI收录)
[4] 陈治明, 曹建忠. 基于多支持向量机模型和优化控制器的板形板厚控制[J] 控制与决策, 2012, 27(4): 525-531.
[5] CHEN Zhi-ming, HU Jue. Wastewater Treatment Prediction Based on Chaos-GA Optimized LS-SVM [C]. Proceedings of 2011 Chinese Control and Decision Conference, May 23-25, 2011, Mianyang, China: 4013-4016. (CCDC2011). （EI光盘版收录号20113614294573）
[6] 陈治明. 改进的粒子群算法及其在LS-SVM参数优化中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(10): 38-40.
[7] 陈治明, 罗飞. 基于新型免疫粒子群优化的热连轧负荷分配策略[J]. 计算机应用研究, 2010,27 (12):4470-4472.
[8] Zhiming Chen, Jianzhong Cao, Jinqiu Huang. Impulsive T-S Fuzzy Control for Unified Chaotic System [C]. //Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA2010), July 6-9 2010, Jinan, China,3882-3886. (EI光盘版收录号20104313325952)
[9] Zhiming Chen, Jianzhong Cao, Jinqiu Huang. A Novel 3D Reconstruction Algorithm Based on Hybrid Immune Particle Swarm Optimization [C]. //Proceedings of the 29th Chinese Control Conference (CCC2010), July 29-31, 2010, Beijing, China, 5228-5231. (EI光盘版收录号20105113503435)