高梦州(Mengzhou Gao),2012年毕业于哈尔滨工业大学获学士学位,2017年毕业于浙江大学获博士学位。主要从事复杂系统时间序列建模与预测研究,关注从观测数据中刻画系统的内在演化规律。其研究以图结构为核心表征,将多变量时间序列中的交互关系纳入统一建模框架,围绕动态图表示学习、图神经网络与连续生成建模(Neural ODE / Flow Matching),研究结构与状态协同演化的建模机制及其不确定性刻画,在稳健预测方面形成了系列研究成果。
截至目前,已在 AAAI、WWW、IJCAI、ICDM、IEEE TNNLS、IEEE TIFS、Neural Networks、IEEE TCSS、Pattern Recognition、计算机学报 等国际期刊与会议发表论文20余篇,参与5项国家标准制定,2025年获中国发明协会二等奖。主持国家自然科学基金青年项目、浙江省自然科学基金项目及多个国家重点实验室开放课题。
2012-09 至 2017-12,浙江大学,控制科学与工程,博士
2015-09 至 2016-09,加拿大多伦多大学,电子与计算机学院,CSC公派访问
2014-09 至 2014-12,美国加州大学河滨分校,电子与计算机学院,校派访问
2008-09 至 2012-07,哈尔滨工业大学,机械设计制造及其自动化,学士
审稿
2026:TNNLS,KDD,ICML,Neural Networks,Information Sciences
2025:电子学报,EAAI,AAAI
2024:CCC24&23(PC)
