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个人简介

教育背景 1978,2-1982,1 本科生, 华中师范大学, 1982年1月获理学学士学位 1989,10-1992,7 博士生,北京师范大学, 1992年7月获理学博士学位 工作简历 1982.2-1989.9 助教、讲师, 湖北民族学院 1992.7-1994.6 博士后, 中科院数学研究所 1994.7-1997,6 副教授, 北京航空航天大学 1997.7-现在 教授, 北京航空航天大学 2002.5起 博士生导师, 北京航空航天大学 2006.10 “蓝天学者”特聘教授, 北京航空航天大学 在国外和中国香港访问工作(半年以上)的经历 1998.2-1999.3 访问学者, 加拿大University of Alberta 2000.8-2001.1 研究员, 香港城市大学 2002.7-2003.6 研究员, 香港城市大学 所获奖励 李松,陈迪荣,小波分析研究领域中的若干基本理论及其在信息科学中的应用,教育部自然科学二等奖, 2012 吴纪桃,杨小远, 陈迪荣, 李美生,王宝山, 北航数学公共课本研一体化课程体系的构建, 北京市教学成果奖一等奖, 2012 社会工作 北京航空航天大学第六届(2002-2008)、第八届(2014-2019)和第九届(2020-2025)学术委员会委员 担任两届原理学院数学系主任 曾任北京市自然科学基金会评专家,北京市高级职称评委会学科组成员

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Zhou, Yang; Chen, Di-Rong; Huang, Wei A class of optimal estimators for the covariance operator in reproducing kernel Hilbert spaces. J. Multivariate Anal. 169 (2019), 166–178. Chen, Di-Rong Construction of smooth refinable function vectors by cascade algorithms. SIAM J. Numer. Anal. 40 (2002),no. 4, 1354–1368. Chen, Di-Rong On the splitting trick and wavelet frame packets. SIAM J. Math. Anal. 31 (2000), no. 4, 726–739. Chen, Di-Rong; Sun, Tao Consistency of multiclass empirical risk minimization methods based on convex loss. J. Mach. Learn. Res. 7 (2006), 2435–2447. Wu, Rui; Chen, Di-Rong The improved bounds of restricted isometry constant for recovery via -minimization. IEEE Trans. Inform. Theory 59 (2013), no. 9, 6142–6147. Chen, Di-Rong; Li, Han Convergence rates of learning algorithms by random projection. Appl. Comput. Harmon. Anal. 37(2014), no. 1, 36–51. Cao, Ying; Chen, Di-Rong Consistency of regularized spectral clustering. Appl. Comput. Harmon. Anal. 30 (2011), no.3, 319–336. Chen, Di-Rong; Meng, Hongtao Convergence of wavelet thresholding estimators of differential operators. Appl. Comput. Harmon. Anal. 25 (2008), no. 2, 266–275. Chen, Di-Rong; Jia, Rong-Qing; Riemenschneider, S. D. Convergence of vector subdivision schemes in Sobolev spaces. Appl. Comput. Harmon. Anal. 12 (2002), no. 1, 128–149. Chen, Di-Rong; Wu, Qiang; Ying, Yiming; Zhou, Ding-Xuan Support vector machine soft margin classifiers: error analysis. J. Mach. Learn. Res. 5 (2003/04), 1143–1175.

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