基本信息

• 职称：讲师（硕士生导师）

• 研究方向：强化学习、深度学习、类脑神经网络、智能决策、博弈论
  

• 电子邮箱： fcq@bnu.edu.cn

个人简介

主要从事强化学习、深度学习、类脑神经网络、智能决策等领域的研究。主持国家自然科学基金青年基金1项、中央高校基本科研业务费专项资助项目1项，以及多项企业横向合作项目；参与国家自然科学基金重点项目。近年来在IEEE TMC、TWC、Research等国内外知名期刊和会议上发表论文20余篇，申请专利10余项。

教育背景

• 2015年—2020年  北京邮电大学  硕博连读   信息与通信工程  博士

工作经历

• 2022年-至今     北京师范大学人工智能学院     讲师

• 2020年-2022年    北京师范大学人工智能学院     博士后

主持和参加的科研项目

• 国家自然科学基金青年基金项目，非完备信息下的无人机网络无线资源优化方法研究，2022/01-2024/12，主持。

• 中央高校基本科研业务费专项资助项目，面向智能决策的多脑区协同强化学习方法研究，2023/10-2025/9，主持。

• 北京航天自动控制研究所，基于脑认知的国内外智能航行器发展现状及关键技术分析，2022/01-2023/09，主持。

• 国家自然科学基金重点项目，受大脑认知启发的类脑决策神经网络理论与方法，2023/01-2027/12，参与。

主要学术成果

代表性论文：

• [1] Chaoqiong Fan, Li Yao, Jiacai Zhang, Zonglei Zhen, Xia Wu*; Advanced Reinforcement Learning and Its Connections with Brain Neuroscience, Research, 2023, 6: 0064.

• [2] Chaoqiong Fan, Bin Li, Jia Hou, Yi Wu, Weisi Guo, Chenglin Zhao; Robust Fuzzy Learning for Partially Overlapping Channels Allocation in UAV Communication Networks, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2022，21(4): 1388-1401

• [3] Chaoqiong Fan, Changyang She, Hengsheng Zhang, Bin Li, Chenglin Zhao; Learning to Optimize User Association and Spectrum Allocation with Partial Observation in mmWave-Enabled UAV Networks, IEEE Transactions on Wireless Communications, 2022, 21(8): 5873-5888.

• [4] Chaoqiong Fan, Bin Li, Yi Wu, Jun Zhang, Zheng Yang, Chenglin Zhao; Fuzzy Matching Learning for Dynamic Resource Allocation in Cellular V2X Network, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2021, 70(4): 3479-3492

• [5] Chaoqiong Fan; Bin Li, Chenglin Zhao, Ying-Chang Liang; Regret Matching Learning Based Spectrum Reuse in Small Cell Networks, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020, 69(1): 1060-1064.

  发明专利：

• [1] 李斌; 范超琼; 许方敏; 赵成林; 鲍士兼; 蜂窝车联网中基于模糊匹配的资源分配方法及装置, 2020-7-10, 中国, ZL201910757486.6.

• [2] 李斌; 范超琼; 赵成林; 许方敏; 一种信道频段接入方法及装置, 2020-7-7, 中国, ZL201710828805.9.

• [3] 李斌; 范超琼; 赵成林; 许方敏; 一种移动通信设备部分重叠信道稳健共享方法及装置, 2020-6-19, 中国, ZL201810366744.3.

奖励与荣誉

• 2020年，北京邮电大学优秀毕业生

• 2019年，研究生国家奖学金

招生说明

每年招收1名学术学位硕士研究生，欢迎有计算机相关专业背景的优秀学生报考，可以提前发送简历和成绩单到本人邮箱，要求基础扎实、乐观进取。