专利名称：陈国强
出生年月：
出生地：
电子邮箱：chengq08@163.com
办公地址：开封市市辖区明伦街
最高学历：博士
荣誉称号：
行政级别：
专业：计算机及应用
行政职务：
毕业院校：西安电子科技大学
性别：男
专业技术职称：副教授
民族：汉
籍贯：
政治面貌：中共党员
QQ/微信号：
主要研究方向：复杂网络、计算智能、优化
办公电话：0371-2388308
【主要科研成果】
[1] 基于免疫的入侵检测生成关键技术研究与实现2009.11第二河南省科技厅鉴定，豫科鉴委字[2009]第1060号
[2] 基于灰色理论的校园网安全脆弱性评估技术研究 2009.7第四 河南省科技厅鉴定，豫科鉴委字[2009]第460号
[3] 校园网安全脆弱性评估方法 2009.8第五 河南省科技厅河南省软科学研究计划项目已结项，豫科软[2009]144号
[4] 进化算法在网络社团检测问题中的应用研究，2014年度河南省教育厅科学技术研究重点项目，计划编号：14A520079
[5] 大数据背景下动态社交网络社团检测关键技术研究(162102210168)，河南省科技攻关计划，2016.1-2017.12，主持
【主要论文/著作】
[1] Chen Guoqiang, Wang Yuping, Wei Jingxuan. A new Multiobjective Evolutionary Algortithm for Community Detection in Dynamic Complex Networks[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2013, doi:10.1155/2013/161670. (SCI检索:000320255600001,EI检索: 20132616456314)
[2] Chen Guoqiang, Wang Yuping. Community detection in complex networks using immune clone selection algorithm[J]. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011,5(6):182-189. (EI检索: 20112814133888)
[3] Chen Guoqiang, Wang Yuping, Liu Shenghua. Centrality measure of complex networks based on resource flow[J]. Journal of Beijing Institute of Technology,2013,22(3):400-409.(EI检索:20134516948652)
[4] Chen Guoqiang, Guo Xiaofang. A genetic algorithm based on modularity density for detecting community structure in complex networks[C]. 2010 International Conference on Computational Intelligence and Security, CIS2010,2010.12: 151-154.(EI:检索20110813681519)
[5] Chen Guoqiang, Wang Yuping. A Centrality Measure of complex networks Based on Local Path[J]. Advanced Science Letters, 2012,7:267-270.
[6] 陈国强, 王宇平. 采用离散粒子群算法的复杂网络重叠社团检测[J]. 西安交通大学学报, 2013, 47(1): 107-113. (EI检索: 20130615999668)
[7] 陈国强, 王宇平. 基于极值优化模块密度的复杂网络社区检测[J]. 华中科技大学学报: 自然科学版, 2011, 39(4): 82-85. ( EI检索: 20112214016928)
[8] 陈国强, 王宇平. 分解多目标优化揭示复杂网络社区层次结构[J]. 西安电子科技大学学报, 2013, 40(3): 205-211. (EI检索: 20132616448740)
[9] 陈国强,陈亮.一种基于资源分配策略的复杂网络中心性测度[J].计算机科学, 2011.38(8):42-44.
[10] 陈国强,张西广,张新刚.应用离散量子粒子群的复杂网络社区检测[J].计算机工程与应用, 2011, 47(17):45-46.
[11] 陈国强,李旻,张新刚.基于局部搜索惯性权重的粒子群算法[J].计算机应用研究, 2011, 28(3):857-858.
