陈晓丰，男，教授，硕士生导师，博士后合作导师，美国数学评论《Mathematics Review》评论员。2003年毕业于四川大学数学与应用（数学基地班）专业，获理学学士学位；2006年毕业于四川大学基础数学专业，获理学硕士学位；2016年2月至2017年2月在美国GeorgiaState University做访问学者。

教学工作方面：2022年被评为重庆交通大学第七届最受学生欢迎的十佳教师；获重庆交通大学2012年高等教育教学优秀成果一等奖1项(排名第五)、重庆交通大学2013年度青年教师教学专项奖1项、重庆交通大学第三届青年教师讲课比赛三等奖1项、重庆交通大学2018年“科技创新与学科建设”优秀个人奖1项。指导学生竞赛：获美国大学生数学建模竞赛一等奖5项、全国大学生数学建模竞赛国家二等奖2项、全国研究生数学建模竞赛二等奖1项。指导了8名硕士研究生，其中3名研究生获得国家奖学金、1名研究生的学位论文被评为重庆市优秀硕士学位论文；研究生为第一作者发表SCI论文7篇，其中中科院一区论文4篇，ESI高被引论文1篇。

科研论文方面：在《IEEE Transactionson Neural Networks and Learning Systems》《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》《Neural Networks》《Applied Mathematicsand Computation》和《Expert Systems With Applications》等国际期刊发表SCI检索论文50余篇，其中ESI热点论文1篇，ESI高被引论文3篇。

科研项目方面：主持国家自然科学基金项目1项；主持省部级项目4项；主研国家自然科学基金项目4项。

科研获奖方面：获重庆市自然科学奖三等奖2项（分别排名第一、第三）、重庆市自然科学奖一等奖1项（排名第三）、教育部科学技术进步奖二等奖1项（排名第四）、首届川渝科学技术大会优秀论文三等奖1项（排名第一）、重庆市科协自然科学优秀学术论文奖1项（排名第一）。

研究方向：

1、生成式学习：研究扩散模型、对抗生成网络等模型的原理及其应用。 

2、轻量化网络学习：研究脉冲神经网络、深度卷积网络等神经网络的参数的轻量化，并提高网络的效率。 

3、神经网络的动力学特性：研究神经网络的稳定性、同步性、耗散性等演化特性。

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中国自动化学会会员

中国数学会会员

• 生成式学习：研究扩散模型、对抗生成网络等模型的原理及其应用。

• 轻量化网络学习：研究脉冲神经网络、深度卷积网络等神经网络的参数的轻量化，并提高网络的效率。

• 神经网络的动力学特性：研究神经网络的稳定性、同步性、耗散性等演化特性。