彭振华(Zhenhua Peng)

南昌大学数学与计算机学院，硕导（数学、统计学、计算机技术）

School of Mathermatics and Computer Sciences, Nanchang University

研究方向：现代优化与智能决策

2023.12——至今 南昌大学 副教授

2019.12——2023.12 南昌大学 讲师

Phone: +86 15870605317

Email: zhenhuapeng@whu.edu.cn; zhenhuapeng@ncu.edu.cn

现代优化与智能决策研究团队主要研究最优化方法与理论及其在数据科学和决策科学中的应用，主要涉及非光滑非凸优化、多目标规划、随机规划和双层规划的算法与理论、智能计算、智能决策、图像处理、机器学习、深度学习和迁移学习等。负责人以第一作者或通讯作者身份已发表论文20余篇，其中SCI 16篇，CSCD 3篇，他引二百余次，单篇他引最高达100次。主持国家自然科学基金青年项目1项、地区项目1项、江西省自然科学基金1项、参与国家自然科学基金面上项目1项、参与国家自然科学基金地区基金3项和计算机体系结构国家重点实验室开放课题1项。指导学生参加竞赛获奖百余次，其中一等奖17项（B类竞赛一等奖1项），二等奖36项（B类竞赛二等奖2项），三等奖50余项。

招生专业：硕士含数学、统计学和计算机技术；本科含数学、计算机等对研究方向感兴趣的本科生，且执行能力强

研究兴趣：

方向一：优化算法与理论

含多目标优化、随机优化、双层优化、光滑化方法、DC规划、半正定松弛、罚函数方法、增广拉格朗日方法、一阶算法、二阶算法、复合算法、智能算法等

目标：熟练掌握经典优化方法与理论，能够合理选择和运用常用优化求解器和优化算法结构求解优化问题

方向二：机器学习

含传统机器学习算法、深度学习算法、超参数学习和迁移学习算法等

目标：熟练掌握经典机器学习算法和深度学习算法，能够灵活选择和运用算法解决特征提取、参数调优、聚类分析、降维可视化、关联规则挖掘，以及图像分类、目标检测、语义分割、组合优化求解、异常检测与趋势预测等典型任务

方向三：AI+

含计算材料、药物筛选、量化计算、信道估计、生产制造、金融、交通、模糊决策、图像恢复和可靠性分析等；（熟练掌握基础语法结构和优化求解器）

主持项目：

1.国家自然科学基金青年项目，双层向量优化问题的理论、算法及其在机器学习中的应用研究（2021.01-2023.12，主持）

2.国家自然科学基金地区项目，结构型双层向量优化相关模型的机理分析及其在多目标超参数学习中的应用研究（2025.01-2028.12，主持）

3.江西省自然科学基金青年项目，Stackelberg向量纳什均衡问题的理论与算法及其在偏好学习中的应用研究（2023.07-2026.06，主持）

本科生课程：数学规划、数学规划实验、机器学习、深度学习、概率论与数理统计、大数据优化、大数据优化实验、统计机器学习、统计机器学习实验

研究生课程：最优化理论与方法、统计机器学习方法、现代非凸非光滑优化算法