电子信息工程系 张承博士

姓名

张承

性别

男

出生年月

1985.06

职称

讲师

学历

博士研究生

研究方向

机器学习、时间序列预测

主讲课程

凸优化理论、专业英语

学习、工作简历

学习经历

·2003年9月 - 2007年7月
北京理工大学 信息工程专业 本科

·2008年9月 - 2011年7月
桂林电子科技大学 微电子学与固体电子学专业 硕士

·2020年3月 - 2024年7月
马来西亚理工大学 (Universiti Teknologi Malaysia) 人工智能专业 博士

工作经历

·2011年7月 - 2020年3月
中国石油测井有限公司 电气工程师

·2024年9月 - 至今
湖北理工学院电子与电气工程学院 讲师

获奖情况

已发表论文《Deep learning models for price forecasting of financial time series: A review of recent advancements: 2020-2022》获WILEY旗下《WIREs Data Mining and Knowledge Discovery》期刊2023年浏览量前10%的认证证书。

学术研究情况

近年来主要围绕深度学习、金融时间序列预测以及决策融合方法开展系统性的研究，取得了一系列重要成果。目前已在《Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery》（JCR一区）和《Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences》（JCR一区）等国际期刊上发表了3篇高水平SCI论文。相关研究成果系统梳理了金融预测领域的最新进展，提出了创新性的深度学习预测模型（如1D-CapsNet-LSTM），并验证了模型在多步预测任务中的有效性，为进一步提升金融市场预测精度提供了坚实的理论依据和技术支持。此外，还担任多个国际高水平SCI期刊审稿人，包括《Artificial Intelligence Review》、《Expert Systems with Applications》、以及《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》等。