学术研究聚焦大数据智能计算领域中不完备时序数据表征学习方向，在桥梁结构健康监测、电池寿命周期智能化管理等应用领域开展研究；主持中国博士后面上资助1项，省部级重大专项子课题1项，市级联合基金1项；主持校级本科生教改项目1项，参与省部级研究生教改项目1项；获得国家级创新创业大赛1项。目前在IEEE T.ASE、IEEE T.BD、IEEE T.ETCI、IEEE JAS、Neurocomputing等国际著名期刊和IEEE SMC等国际会议上发表SCI/EI论文十余篇（IEEE Trans3篇，EIS高被引1篇），CFF会议论文2篇，申请国家发明专利4项，已授权2项，软著1项。担任CCF会议IEEE SMC副主编；Intelligent Oncology 期刊青年编委；中科院分区SCI一区、二区 TOP期刊IEEE JAS和Neurocomputing的审稿人、SCI 三区期刊 Soft Computing等审稿人。

硕士/博士阶段师从IEEE Fellow\AAIA Fellow、国家万人领军、西南大学计算机学院院长罗辛教授，博士后师从国家杰青、长江特聘教授、重庆交通大学副校长周建庭教授。本课题组与两位导师的团队长期保持学术交流合作，对于有意攻读博士学位的同学，可择优推荐至其课题组继续深造。

目前在组硕士研究生7名，学生累积发表SCI/EI论文6篇，荣获华为杯研究生建模比赛全国二等奖1项、参与奖多项。欢迎感兴趣的同学报考！

科研项目：

[1] 重庆市技术创新与应用发展专项重大项目子课题(2025TIAD-STX0134)，汽车资讯智能服务关键技术与平台研发及应用，30 万元，2025-07-01 至 2028-07-01，主持

[2] 中国博士后面上资助项目(2025MD784089)，面向车载动力电池包健康状况评估的高阶不完备张量表示学习方法研究，5 万元，2025-08-31 至2026-12-31，主持

[3] 市级重点实验室开放基金重点项目, 面向桥梁结构健康监测的高阶张量表示学习方法研究, 2万元，2025-7-10至 2027年-7-9， 主持

代表性论文：

[1] M. Chen, L. Tao, J. Lou and X. Luo, "Latent-Factorization-of-Tensors-Incorporated Battery Cycle Life Prediction," accepted by IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 12, no. 3, pp. 633-635, March 2025. （SCI, 中科院一区Top, JCR Q1，影响因子：15.3） 

[2] M. Chen, G. Ma, W. Liu, N. Zeng, and X. Luo, “An overview of data-driven battery health estimation technology for battery management system,” accepted by Neurocomputing, Vol. 532, pp: 152-169, 1 May 2023. （SCI, 中科院二区Top, JCR Q1，影响因子：5.3） 

[3] M. Chen, C. He, X. Luo, “MNL: A Highly-Efficient Model for Large-scale Dynamic Weighted Directed Network Representation,” accepted by IEEE Transactions on Big Data, vol. 9, no. 3, pp. 889-903, Jun. 2023（SCI, 中科院二区, JCR Q1，影响因子：7.5） 

[4] M. Chen, R. Wang and X. Luo, “A Generalized Nesterov’s Accelerated Gradient-Incorporated Non-negative Latent-factorization-of-tensors Model for Efficient Representation to Dynamic QoS Data,” accepted by IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence. vol. 8, no. 3, pp. 2386-2400, June 2024. （SCI, 中科院二区, JCR Q1，影响因子：5.3） 

[5] X. Luo*, M. Chen, H. Wu, Z. Liu, H. Yuan and M. Zhou, “Adjusting Learning Depth in Nonnegative Latent Factorization of Tensors for Accurately Modeling Temporal Patterns in Dynamic QoS Data,” accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 18, no. 4, pp. 2142-2155, Oct.2021. （与导师共同一作，SCI, 中科院二区, JCR Q1，影响因子：5.9） 

[6] Q. Wang, M. Chen, M. Shang, X. Luo. “A momentum-incorporated latent factorization of tensors model for temporal-aware QoS missing data prediction,” accepted by Neurocomputing, 2019, 367: 299-307. (与导师共同一作，SCI, 中科院二区Top, JCR Q1，影响因子：5.3） 

[7] M. Chen, C.H, H. Wu, S.Chen. Momentum-incorporated Latent Factorization of Tensors for Extracting Temporal Patterns from QoS Data [C].2019 IEEE International Conference on Systems,  Man and Cybernetics (SMC), Bari, Italy, 2019, pp. 1757-1762. CCF C类会议

[8] M. Chen, Xin Luo*,“Efficient Representation to Dynamic QoS Data via Generalized Nesterov’s Accelerated Gradient-incorporated Biased Non-negative Latent Factorization of Tensors,” 2021 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), Melbourne, Australia, 2021, pp. 576-581, doi: 10.1109/SMC52423.2021.9658852. CCF-C类会议

[9] M. Chen and H. Wu, “A Breif Review on Data-driven Battery Health Estimation Methods for Energy Storage Systems,” 2022 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC), Shanghai, China, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICNSC55942.2022.10004051.

[10] M. Chen and H. Wu, “Efficient Representation to Dynamic QoS Data via Momentum-incorporated Biased Nonnegative and Adaptive Latent Factorization of Tensor,” 2021 International Conference on Cyber-physical Social Intelligence. Beijing, China, 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICCSI53130.2021.9736227.

发明专利：

[1] 陈敏治, 郭佳杰, 杨建喜, 王涵; 一种车辆运动构件及其物理属性解析方法与装置, 2025-12-10, 中国, 202511854274.1

[2] 罗辛，吴昊，陈敏治，尚明生，刘志刚，钟裕荣.“一种基于偏置张量分解的云服务响应时间预测方法和装置,” 授权号：   CN110113180B, 授权日：2021.11.26

[3] 吴昊，夏艳，陈敏治，陈野."一种电动汽车充电桩充电时长预测方法和装置," 授权号: CN116957167B, 授权日：20240319

软著：

• 车辆运动状态缺失数据补全与时序预测系统v1.0

奖项：

[1] 第十届"创客中国"汽车再制造中小企业创新创业大赛优胜奖, 实际驾驶场景下跨工况的车载动力电池包健康状况评估技术, 国家工信部，排名1/7

[2] 中国交通运输协会科学技术奖二等奖，桥梁结构多基多维感知与知识驱动决策关键技术及应用