周兴才

发布者:必赢电子游戏网站发布时间:2018-12-06浏览次数:11094



周兴才 教授,博士,博士生导师

单位:必赢电子游戏网站/统计科学与大数据研究院,位育楼410

Email:xczhou@nau.edu.cn

通讯地址:南京市浦口区雨山西路86邮编:211815

 

研究领域:机器学习、函数型数据分析、分位数回归、非参数/半参数模型、统计计算

教学课程:神经网络与深度学习、统计计算、多元统计分析、数理统计、大样本理论、概率论与数理统计

 

1.  学习简历                                                                          

1995.09 - 1999.07   安徽大学  概率统计 理学学士

2004.09 - 2007.04   南京航空航天大学  应用数学(数理统计方向) 理学硕士

2010.03 - 2012.09   东南大学  应用数学(数理统计方向) 理学博士

2.  工作简历                                                                         

1999.07- 2015.12, 铜陵学院

2016.01– 至今,   必赢电子游戏网站

2002.092003.01, 上海财经大学,金融学院,进修学习

2012.09 - 2015.12  东南大学 控制科学与工程 博士后

2013.08– 2014.12,加拿大University of Alberta 数学与统计系 博士后

 

3.  承担项目

[24] 国家自然科学基金项目(面上项目),若干高维非凸学习的统计和计算理论研究及其应用(12171242),2022.01-2025.12. (主持)

[23]国家社会科学基金(一般项目),稳健分布式学习的统计建模及应用研究(19BTJ034),2019.6-2023.6.(主持)

[22] 国家自然科学基金项目(面上项目),金融资产收益波动率的统计推断及其应用研究(11971235,2020.1-2023.12.(参加)

[21]国家自然科学基金(青年项目),复杂数据下带跳回归模型的统计分析(11701286), 2017.08-2020.12, (参加)

[20] 国家自然科学基金(面上项目), 具有复杂相关结构的几类统计模型的理论与应用研究(11171065)2012.01-2015.12.(参加)

[19]国家社会科学基金(一般项目),基于审计大数据分析的统计过程控制研究(20BTJ057), 2020.09-2023.06. (参加)

[18]江苏省高校自然科学研究项目-重大项目, 波动率矩阵自回归模型统计推断及其在金融高频数据应用(21KJA110003), 2021.10-2024.09. (参加)

[17] 教育部人文社科青年基金项目,面板数据含有测量误差的半参数计量经济模型理论研究及其应用(11YJC790311)2012.01-2014.12. (主持)

[16] 安徽省自然科学基金面上项目,复杂相依数据半参数模型非线性小波估计的理论研究及其应用(1408085MA03)2014.07-2016.06. (主持)

[15] 安徽省自然科学基金面上项目,纵向数据半参数混合效应模型的经验似然推断及其应用(11040606M04)2011.01-2013.12. (主持)

[14] 江苏省自然科学基金面上项目,相依重尾模型中信用风险和操作性风险的渐近问题研究,2020.07-2023.06. (参加)

[13] 江苏省自然科学基金面上项目,噪音过程和价格过程相依情形的统计推断研究及其在金融高频数据的应用 (BK20181417),2018.06-2021.06.(参加)

[12]教育部人文社科青年基金项目,巨灾保险风险模型的风险度量与统计分析研究(20YJA910006),2020.02-2023.03.(参加)

[11] 教育部人文社科青年基金项目,相依结构数据金融风险模型理论的研究 (12YJCZH217), 2012.02-2014.03. (参加)

[10] 江苏省自然科学基金面上项目,重尾模型中近极值数据的统计推断及其应用(BK2011058)2011.10-2013.12. (参加)

[9] 安徽省自然科学基金面上项目, 若干新相依序列极限定理问题的研究(1308085MA03), 2013.01-2015.12. (参加)

[8] 高等学校博士学科点专项科研基金(博导类),基于Copula 相关函数的近极值事件的统计推断及其应用(20120092110021)2013.01-2015.12. (参加)

[7] 中国博士后科学基金(特别资助),神经影像函数型数据统计模型的小波分析(2018T110422), 2018.03-2019.12. (主持)

[6] 中国博士后科学基金一等资助,函数型数据变系数模型M估计的理论研究及其应用(2016M590396),2016.03-2019.12. (主持)

[5] 中国博士后科学基金一等资助,复杂数据非参数和半参数模型的小波理论及其应用研究(2013M540402)2013.06-2014.09. (主持)

[4] 安徽省高校省级自然科学研究重点项目,具有复杂相关结构的半参数模型小波估计的理论研究及其应用(KJ2012A270)2012.01-2014.12. (主持)

[3] 国家统计局,高维纵向数据下带跳变系数模型的统计推断(2017LY71),2017.09-2019.09. (参加)

[2]江苏省统计局, 经济大数据挖掘方法的原理与应用研究, 2016.06-2016.12, (参加)

[1] 南京市统计局, 南京市人口中长期预测研究分析(2015RKDCKT), 2016.10-2016.11, (参加)

 

4.  学术论文

在国际统计学期刊发表SCI论文近50篇。

Technical report

(1)Xingcai Zhou; Chang Le; Xu Pengfei; Lv Shaogao; Communication-efficient Byzantine-robust distributed inference with error feedback: a trade-off between compression and adversary. Submitted.

(2)Xingcai Zhou; Guang Yang; More Communication-efficient Distributed Sparse Learning. Submitted. 

(3)Xingcai Zhou; Le Chang; Communication-efficient non-convex distributed learning with error feedback for uplink and downlink. Submitted.

(4)Xingcai Zhou; Guang Yang; Federated Learning with Communication-Efficiency and Privacy-Preserving Counteracting Heterogeneity. Submitted. 

代表论文

[1] Xingcai Zhou; Chang Le; Xu Pengfei; Lv Shaogao; Communication-efficient Byzantine-robust distributed learning with statistical guarantee, Pattern Recognition, 2023, 137: 109312. (SCI)

[2] Xingcai Zhou and Yu Xiang, ADMM-Based Differential Privacy Learning for Penalized Quantile Regression on Distributed Functional Data, Mathematics 2022, 10(16), 2954. (SCI)

[3] Xingcai Zhou, Dehan Kong, A. B. Kashlak, Linglong Kong, R. Karunamuni, and Hongtu Zhu, Functional Response Quantile Regression Model, Statistica Sinica, 2022. (online)

[4] Xingcai Zhou and Hao Shen. Communication-efficient distributed learning for high-dimensional support vector machine, Mathematics, 2022, 10(7), 1029. (SCI)

[5] Shaogao Lv and Xingcai Zhou. Discussion of: ‘A review of distributed statistical inference’, Statistical Theory and Related Fields, 2022, 2022, 6(2): 105-107. 

[6] Xingcai Zhou, Jiangyan Wang, Hongxia Wang, Jinguan Lin. Panel semiparametric quantile regression neural network for electricity consumption forecasting,Ecological Informatics, 2022, 67, Article 101489. (SCI, SSCI)

[7] Liu Meichen, Pietrosanu Matthew, Liu Peng, Jiang Bei, Zhou Xingcai, Kong Linglong. Reproducing kernel-based functional linear expectile regression. The Canadian Journal of Statistics, 2022, 50(1):241-266. (SCI)

[8] Xingcai Zhou. Uniform convergence rates for wavelet curve estimation in sup-norm loss, Journal of Computational and Applied Mathematics 2022, 400, 113752. (SCI)

[9] Xingcai Zhou and Shaogao Lv, Robust wavelet-based estimation for varying coefficient dynamic models under long-dependent structures,Analysis and Applications, 2021, 19(6): 1033-1057. (SCI)

[10] Xingcai Zhou and Jiangyan Wang. Panel quantile regression neural network for electricity consumption forecasting in China: a new framework.  Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 2021, 16(5): 420-442. (SCI, SSCI) 

[11] Peisong Han,Linglong Kong,Jiwei Zhao,Xingcai Zhou,A General Framework for Quantile Estimation with Incomplete Data, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 2019, 81(2): 305-333. (顶级、SCI)

[12] Yafei Wang, Linglong Kong, Bei Jiang, Xingcai Zhou, Shimei Yu, Li Zhang, Giseon Heo, Wavelet-based LASSO in functional linear quantile regression. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2019, 89(6): 1111-1130. (SCI)

[13] Xingcai Zhou and Jinguan Lin, Asymptotic properties of wavelet estimators in semiparametric regression models under dependent errors, Journal of Multivariate Analysis. 2013, 122: 251-270 (SCI)

[14] Xingcai Zhou and Jinguan Lin, On moments of the maximum of partial sums of moving average processes under dependence assumptions, Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series, 2011, 27: 691-696. (SCI)

[15] Xingcai Zhou and Xinsheng Liu, The EM algorithm for the extended finite mixture of factor analyzers model, Computational Statistics and Data Analysis, 2008, 52(8): 3939-3953. (SCI, EI) 


 

5.  社会服务

中国现场统计研究会旅游大数据学会常务理事

江苏省应用统计学会理事

 

6.  获奖(个人奖项)

l  2022 中国商业联合会科学技术奖二等奖

l  2016 安徽省第八届自然科学优秀学术论文三等奖1

l  2016 铜陵市第七届自然科学优秀学术论文一等奖1

l  2014  铜陵市第六届自然科学优秀学术论文一等奖1

l  2013  安徽省第七届自然科学优秀学术论文三等奖1

l  2010  安徽省第六届自然科学优秀学术论文三等奖2

l  2010  铜陵市第五届自然科学优秀学术论文一等奖1项、三等奖1

l  2003  铜陵市科技进步奖二等奖1

l  2016 铜陵市学科带头人(铜陵市人民政府颁发)

l  2009201020112012年、2014年铜陵学院科研先进个人/学术骨; 2013年铜陵学院学术带头人