陈素根，男，安徽当涂人，博士，教授，硕士生导师，安徽省非线性学会理事，安庆师范大学学术委员会委员，必赢线路检测3003no1学术委员会委员。2004年本科毕业于安庆师范学院数学与应用数学专业，2009年硕士毕业于合肥工业大学计算数学专业, 2016年博士毕业于江南大学控制科学与工程专业，2018年10月至2019年10月在英国萨里大学视觉语音信号处理中心访学(University of Surrey, CVSSP)。2015年晋升副教授，2018年遴选为硕士生导师，2020年晋升教授。主持和参与国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、安徽省高等学校自然科学研究项目、安徽省高校优秀青年人才支持项目10余项，主要研究方向为模式识别与智能系统、机器学习、计算机辅助几何设计与图形学等，在国内外学术期刊发表论文40余篇，目前担任国际期刊IEEE Transactions on Cybernetics、Applied Soft Computing、Information Fusion、Neural Networks、Knowledge-Based Systems、Engineering Applications of Artificial Intelligence和Neural Processing Letters等期刊的审稿人。
教学情况：
一、主讲课程
本科生课程：数学分析、数值分析、高等数学、线性代数、科学计算导论等。
研究生课程：模式识别、数据挖掘技术与应用、计算软件选讲、数学论文写作指导等。
二、教研项目
[1] 主持2012年度校级质量工程项目“信息与计算科学专业《计算机图形学》实验教学改革研究--基于OpenGL和Matlab的实验设计与仿真”。
[2] 主持2018年度安徽省省级质量工程项目“大规模在线开放课程(MOOC)示范项目《数值分析》”。
[3] 主持2020年度安徽省教学示范课“数值分析”。
[4] 主持2021年度安徽省省级质量工程项目“课程思政示范课程《数值分析》”。
[5] 参与2010年安徽省质量工程项目“数学分析省级教学团队”。
[6] 参与2010年安徽省质量工程项目“信息与计算科学省级特色专业”。
[7] 参与2020年安徽省质量工程项目“数学课程思政教学团队”。
[8] 参与2020年安徽省质量工程项目“省级线上课程项目《数学建模》”。
[9] 参与2023年安徽省质量工程项目“大中小课程思政一体化示范课程”。
三、教学获奖
[1] 2009年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获全国一等奖一项。
[2] 2009年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区一等奖一项。
[3] 2011年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获全国一等奖一项。
[4] 2011年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区一等奖一项。
[5] 2011年指导学生参加“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛获全国一等奖一项。
[6] 2012年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区一等奖一项。
[7] 2013年指导学生参加美国大学生数学建模竞赛获国际二等奖一项。
[8] 2013年指导学生参加第五届全国大学生数学竞赛（预赛）数学类中获赛区一等奖一项。
[9] 2016年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区一等奖一项。
[10] 2016年获安徽省教学成果奖二等奖(参与)。
[11] 2017年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区二等奖一项。
[12] 2019年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区二等奖一项。
[13] 2020年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区三等奖一项。
[14] 2021年指导学生参加第一届长三角高校数学建模获研究生组二等奖一项、三等奖一项。
[15] 2021年获必赢线路检测3003no1首届课程思政教学设计大赛教学赛一等奖。
[16] 2021年获安庆师范大学首届课程思政教学设计大赛教学赛理科组一等奖。
[17] 2021年获安徽省第五届普通高校青年教师教学竞赛理科组二等奖。
[18] 2022年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区一等奖一项。
[19] 2023年指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获安徽赛区一等奖一项、二等奖两项。
[20] 2023年获安徽省教学成果奖一等奖(参与)。
科研情况：
一、学术研究课题
[1] 主持2017国家自然科学青年基金项目“非平行平面支持向量机及多核学习算法研究”。
[2] 主持2017省高校优秀青年人才支持项目“非平行平面支持向量机若干问题研究”。
[3] 主持2012省高校自然科学研究项目“非线性样条构造及其应用的进一步研究”。
[4] 主持2010校青年科研基金项目“基于非线性样条的几何造型及其应用的进一步研究”。
[5] 参与2016省高校自然科学研究重点项目“含新能源微网电力系统能效协联优化建模与智能调度研究”(第一参与人)。
[6] 参与2017省高校自然科学研究重点项目“半向量双层规划的优化方法及应用研究”(第一参与人)。
[7] 参与2017省高校自然科学研究重点项目“人形机器人情感感知与情感表达方法研究”(第二参与人)。
[8] 参与2019省自然科学基金面上项目“基于面部表情的类人机器人“看学做”关键技术研究”(第二参与人)。
[9] 参与2020省自然科学基金面上项目“时空情景感知下基于社区发现的个性化推荐研究”(第一参与人)。
[10] 参与2020安徽省高校自然科学研究重点项目“结构感知互补驱动的图像盲去模糊正则化方法研究”(第二参与人)。
二、代表性科研成果
[1] 陈素根,吴小俊,曹俊峰.训练样本类内局部调整的人脸识别方法，南京大学学报(自然科学)，2015.
[2] 陈素根,尹贺峰.基于白化PCA图像重构的特征补偿人脸识别新方法，计算机应用研究，2015.
[3] 陈素根,赵正俊.拟三次三角B样条曲线曲面构造及其应用，小型微型计算机系统, 2015.
[4] 陈素根,吴小俊.基于特征值分解的中心支持向量机算法，电子与信息学报, 2016.
[5] 陈素根,吴小俊.改进的投影孪生支持向量机，电子学报，2017.
[6] Sugen Chen, Juan Xu. Least squares twin support vector machine for multi-class classification, International Journal of Database Theory and Application, 2015.
[7] Sugen Chen, Xiaojun Wu, Juan Xu. Locality preserving projection twin support vector machine and its application in classification, Journal of Algorithms and Computational Technology, 2016.
[8] Sugen Chen, Xiaojun Wu, Renfeng Zhang. A novel twin support vector machine for binary classification problems, Neural processing letters, 2016.
[9] Sugen Chen, Xiaojun Wu, Hefeng Yin. KPCA method based on within-class auxiliary training samples and its application to pattern classification, Pattern Analysis and Applications, 2017.
[10] Sugen Chen, Xiaojun Wu. Multiple birth least squares support vector machine for multi-class classification, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2017.
[11] Sugen Chen, Xiaojun Wu. A new fuzzy twin support vector machine for pattern classification, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2018.
[12] Sugen Chen, Xiaojun Wu, Hefeng Yin. A novel projection twin support vector machine for binary classification, Soft Computing, 2019, 23(2): 655-668.
[13] Sugen Chen, Junfeng Cao, Zhong Huang, Weighted Linear Loss Projection Twin Support Vector Machine for Pattern Classification, IEEE Access, 2019.
[14] Sugen Chen, Junfeng Cao, Zhong Huang, Chuansheng Shen. Entropy-based fuzzy twin bounded support vector machine for binary classification, IEEE Access, 201.
[15] Sugen Chen, Xiaojun Wu, Juan Xu, Locality preserving projection least squares twin support vector machine for pattern classification, Pattern Analysis and Applications, 2020.
[16] Sugen Chen, Junfeng Cao, Fenglin Chen, Binging Liu. Entropy-based fuzzy least squares twin support vector machine for pattern classification, Neural Processing Letters, 2020.
[17] 陈素根，石婷. 新型鲁棒孪生支持向量回归机，计算机科学与探索，2023.
[18] 陈素根，刘玉菲. 改进的Ramp孪生支持向量机聚类，计算机科学与探索， 2023.
[19] Ting Shi, Sugen Chen*. Robust twin support vector regression with smooth truncated Hε loss function, Neural Processing Letters, 2023.
[20] Yufei Liu, Sugen Chen*, Jiao Zhu, Cong Hu. Plane-based clustering with asymmetric distribution loss, Applied Soft Computing, 2023.
[21] Jiao Zhu, Sugen Chen*, Yufei Liu, Cong Hu. Energy-based structural least squares twin support vector clustering, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024.
