周声龙

博士、教授

基本信息

办公电话： 电子邮件： shlzhou@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京市海淀区北下关北京交通大学科技大厦10B11 邮编：100044

教育背景

  • 2014-10 至 2018-12，博士，英国南安普顿大学，运筹学 
  • 2011-09 至 2014-03，硕士，北京交通大学，运筹学与控制论 
  • 2007-09 至 2011-06，学士，北京交通大学， 信息与计算科学 

工作经历

  • 2023-03 至今，           北京交通大学，数学与统计学院，教授
  • 2021-06 至 2023-03，伦敦帝国理工学院，工程学院，副研究员
  • 2020-02 至 2021-02，英国南安普顿大学，数学学院，讲师
  • 2017-10 至 2020-01，英国南安普顿大学，数学学院，副研究员

招生专业

  • 运筹学与控制论博士、硕士
  • 数学博士、硕士

研究兴趣

  • 最优化理论、算法及其应用：包括稀疏、阶跃、低秩矩阵、和双层优化，以及机器学习、人工智能、信号处理、通信中的相关优化问题

论文/期刊

部分发表文章 (全部发表文章可参考 Publications 或者 Google Scholar):

[13] Shenglong Zhou, Lili Pan, Naihua Xiu, and Geoffrey Ye Li, 0/1 constrained optimization solving sample average approximation for chance constrained programming, Mathematics of Operations Research, 2024. RG, ArXiv, Code

[12] Shenglong Zhou and Geoffrey Ye Li, Federated learning via inexact ADMM, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45,9699-9708, 2023. RG, ArXiv, Code

[11] Shenglong Zhou and Geoffrey Ye Li, FedGiA: An efficient hybrid algorithm for federated learning, IEEE Transactions on Signal Processing, 71, 1493-1508, 2023. RG, ArXiv, Code

[10] Shenglong Zhou, Sparse SVM for sufficient data reduction, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44, 5560-5571, 2022. RG, ArXiv, Code

[9]  Shenglong Zhou, Gradient projection newton pursuit for sparsity constrained optimization,  Applied and Computational Harmonic Analysis, 61, 75-100, 2022. RG, ArXiv, Code

[8]  Shenglong Zhou, Ziyan Luo, Naihua Xiu, and Geoffrey Ye Li, Computing one-bit compressive sensing via double-sparsity constrained optimization,  IEEE Transactions on Signal Processing, 70, 1593-1608, 2022. RG, ArXiv, Code

[7]  Shenglong Zhou, Lili Pan, Naihua Xiu, and Houduo Qi, Quadratic convergence of smoothing Newton's method for 0/1 loss optimization, SIAM Journal on Optimization, 31, 3184-3211, 2021. RG, ArXiv, Code

[6]  Shenglong Zhou, Lili Pan, Mu Li, and Meijuan Shang, Newton hard-thresholding pursuit for sparse LCP via a new merit function, SIAM Journal on Scientific Computing, 43, A772-A799, 2021. RG, ArXiv, Code

[5]  Shenglong Zhou, Naihua Xiu, and Houduo Qi, Global and quadratic convergence of Newton hard-thresholding pursuit, Journal of Machine Learning Research, 22, 1-45, 2021. RG, ArXiv, Code

[4]  Shenglong Zhou, Lili Pan, and Naihua Xiu, Newton method for L0-regularized, Numerical Algorithms, 88, 1541-1570, 2021. RG, ArXiv, Code

[3]  Shenglong Zhou, Naihua Xiu, and Houduo Qi, Robust Euclidean embedding via EDM optimization, Mathematical Programming Computation, 12, 337-387, 2019. Code

[2]  Shenglong Zhou, Naihua Xiu, and Houduo Qi, A fast matrix majorization-projection method for penalized stress minimization with box constraints, IEEE Transactions on Signal Processing, 66, 4331-4346, 2018. Code

[1]  Shenglong Zhou, Naihua Xiu, Yingnan Wang, Lingchen Kong, and Houduo Qi, A Null-space-based weighted l1 minimization approach to compressed sensing, Information and Inference: A Journal of the IMA , 5, 76-102, 2016. RG, Code

科研项目

  • 2023-2028，主持，300万元，国家重点研发计划，海量数据分析中的阶跃稀疏优化理论与方法
  • 2023-2026，主持，100万元，其他部市，机器学习中的0/1损失优化理论与二阶算法研究
  • 2023-2026，主持，100万元，自然科学类人才基金项目， 联邦学习中的最优化算法理论与应用

获奖与荣誉

  • 2023年，IEEE MLSP 杰出论文奖
  • 2022年，入选国家级青年人才计划
  • 2019年，新世界数学奖博士论文优胜奖 (世界华人数学家大会颁发)

软件著作权

部分软件与程序包（全部软件与程序可参考 Software 或者 Github）

社会兼职

  • 2024 IEEE 34th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2024), Publicity Chair
  • 2022 IEEE 96th Vehicular Technology Conference (VTC2022-Fall), Workshop Chair