孙功星
1963年10月出生，安徽巢湖人。1998年毕业于中国科学院高能物理研究所，获博士学位。毕业后一直在高能所工作，期间先后作为JSPS高级访问学者访问日本KEK计算机研究中心（2000. 6 – 2001. 6）和法国SSHN高级访问学者访问法国里昂IN2P3超级计算中心（2006. 11 – 2007. 1），以 及西欧核子中心（CERN）计算中心（2004. 6 - 2004. 8,2003.10 - 2003. 12）、意大利INFN的Gran Sasso国家实验室（1997. 10 - 1998. 2）和法国的CPPM国家实验室等。2004年起任计算中心副主任，现为高能所研究员。
研究方向：计算机应用技术，海量数据处理计算机环境及软件，网格技术。
过去的主要工作和获得的成果：
在人工神经网络的研究方面，首次将遗传算法引入学习样本的选取之中，不同于以往方法的是，该方法使用了移传子代的群体效应，克服了单个学习样本的缺点，取得了更好的效果；注意到神经网络随机的权值会产生随机的分类边界，提出了多神经网络表决（voting）模型，使用多网络的平均效应克服过拟合（overfitting）问题；同时还提出了多种动态自适应的神经网络构造的新方法。
在计算机体系结构的研究与应用方面，率先在高能所开展了基于PC机群的PC Farm研究，先后建立了批处理（NQS/PBS/ Torgue + Maui）及并行（MPI/PVM）多套PC机群系统的计算环境。提出并实施了高能所大型计算环境的体系结构以整合多个 PC机群系统，包括Login Farm、Computing Farm、Monitoring system、Central Scheduler和Storage Farm、Home Servers及MSS（Mass Storage System）等。研究了Fermi的Enstore和CERN的CASTOR分级海量存储系统，以及SAN（Storage Area Network）等一系列先进的存储技术。设计了北京谱议BESIII的离线计算环境，以及未来高能所的计算环境的体系结构。
为了适应计算技术的发展及高能物理计算的需要，于2001年开始研究网格计算技术及其在高能物理中的应用。开发了中国高能物理的身份认证中心（Certificate Authority，CA）,当前高能所的CA已经扩展到天文和生物物理等其他领域。建设了LCG（LHC Computing Grid）的北京站点,并已经加入了LCG全球计算系统中。规划了中国高能网格计算环境的体系结构，并与北京大学、山东大学等合作建立了中国高能网格试验环境。发表学术论文40余篇，译著《SAN存储区域网络》，发表学术论文50多篇。
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