陈洪， 教授，博士生导师，湖北省优秀博士论文获得者。研究方向为机器学习、统计学习理论、逼近论。

主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、校优秀人才培育项目、校创新团队培育项目等多项科研课。发表SCI论文30余篇，包括Applied and Computational Harmonic Analysis,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Cybernetics, Neural Computation, Neural Networks, Journal of Approximation Theory等知名学术期刊，在机器学习顶级会议Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)发表论文3篇。2016.3-2017.8受美方资助作为高级研究助手在University of Texas at Arlington从事合作研究，多次受邀请和资助赴澳门大学、香港城市大学等进行合作研究。