职称/职务：教授
学历：博士研究生
专业：计算机科学与技术
方向：图数据挖掘
Email：szj@pdsu.edu.cn
地址：河南省平顶山市未来路南段bevictor1946韦德官网
邮编：467000
个人简介
孙泽军，教授，硕士研究生导师，中国自动化学会计算智能及其应用专业委员会委员，bevictor1946韦德官网学术带头人。长期从事数据分析和机器学习方面的教学与科研工作，侧重于运用深度学习、图神经网络、强化学习及大语言模型等前沿技术，解决智能电网、智慧交通、疾病传播预测等领域的问题。主持及参与河南省科技攻关项目8项、教育厅项目6项。荣获河南省教育厅科技成果奖一等奖3项，授权国家发明专利3项，出版学术著作2部。在《Knowledge-Based Systems》、《Expert Systems With Applications》、《Neurocomputing》、《PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS》等国际知名期刊上发表SCI论文30余篇，其中TOP期刊论文3篇。长期担任、《Expert Systems With Applications》、《Applied Intelligence》、《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》、等国际期刊审稿人。
教育经历
2015.09—2019.06 中南大学 计算机科学与技术 博士
2006.06—2008.12 西安电子科技大学 计算机应用技术 硕士
1999.09—2003.06 焦作工学院 计算机科学与技术 本科
工作经历
2003.07 — 2015.08 bevictor1946韦德官网网络中心，教师
2019.07 — 至今， 伟德国际bv1946，教师
科研项目与获奖
1. 基于深度强化学习的智能电网关键节点识别研究，河南省科技攻关项目，（222102210129），结项，主持；
2. 基于图神经网络的智能电网脆弱性分析及对策研究，河南省科技攻关项目（252102210028），结项，主持；
3. 基于深度学习的电力信息相依网络鲁棒性评估与增强策略研究，河南省高等学校重点科研项目，25A520040，在研，主持；
4. 智慧教育背景下基于神经网络的学生学习行为画像研究，河南省高等学校重点科研项目，23A520051，结项，主持；
5. 基于复杂网络的应急物流储备中心选址方法和物资调配策略研究，河南省科技攻关项目(232102210099)，结项，参与；
6. 电力信息相依网络脆弱性分析及保护策略研究，河南省科技攻关项目( 232102210147)，结项，参与；
7. 基于马太效应的社团发现，河南省教育厅科技成果论文奖一等奖，第1完成人，2021；
8. Dynamic community detection based on the Matthew effect，河南省教育厅科技成果论文奖一等奖，第1完成人，2023；
9. Finding critical nodes in a complexnetwork from information diffusionandMatthew effect aggregation，河南省教育厅科技成果论文奖一等奖，第1完成人，2024。
论文、专著与专利
1. Sun Z, Sun Y, Chang X, et al. Finding critical nodes in a complex network from information diffusion and Matthew effect aggregation[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 233: 120927.
2. Sun Z, Sun Y, Chang X, et al. Community detection based on the Matthew effect[J]. Knowledge-Based Systems, 2020, 205: 106256.
3. Sun Z, Sun Y, Chang X, et al. Dynamic community detection based on the Matthew effect[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2022, 597: 127315.
4. Z. Sun, B. Wang, J. Sheng, Z. Yu, R. Zhou, J. Shao, Community detection based on information dynamics, Neurocomputing，2019，359： 341 – 352.
5. Sun Z, Sheng J, Wang B, et al. Identifying Communities in Dynamic Networks Using Information Dynamics[J]. Entropy, 2020, 22(4): 425.
6. 孙泽军; 常新峰; 王启明; 基于马太效应的社团检测方法, 2021-08-27, 中国, ZL202010884765.1 (专利).
7. 孙孙泽泽军军; 王林军; 朱海英; 刘保菊; 王飞飞; 常新峰; 一种基于深度强化学习的智能电网关键节点识别方法, 2023-04-28, 中国, ZL 2022 1 0518642.5 (专利).
8. 孙孙泽泽军军; 一种基于信息动力学的动态社团检测方法, 2020-05-28, 中国, ZL 2020 10178455.8 (专利).
主讲课程
《物联网数据智能分析》、《Python应用开发》和《计算机网络》
