n个人简介

赵峰,男，工学博士，教授，山东工商学院首批“近知学者”青年专家，硕士研究生导师，清华大学自动化系访问学者，美国北卡罗来纳大学教堂山分校医学影像中心访问学者。现任山东省高等学校黄河文化与生态保护数字智能技术协同创新中心主任，烟台市医学影像智能处理工程研究中心主任，山东工商学院数智赋能产业创新研究院负责人，烟台市数据赋能技术示范科普团队负责人，中国图学学会大数据专委会委员、中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员、中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员、山东省计算机学会理事、山东省人工智能学会理事。荣获“山东省优秀学士学位论文”指导教师、“山东省优秀硕士学位论文”指导教师、山东工商学院“凤凰拔尖人才”、“科研标兵”、“最美优秀教师”、“优秀共产党员”等称号。

主要研究方向包括：人工智能、机器学习、医学图像分析、数据分析与预测。主持国家自然科学基金面上项目2项、山东省自然科学基金面上项目2项、山东省研究生教育优质课程建设项目1项、中央引导地方科技发展资金项目1项、山东省高等学校“青年创新人才引育计划”项目1项， 在《Knowledge-BasedSystems》、《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》、《自动化学报》等国内外学术期刊上发表论文40余篇，其中SCI检索30余篇；出版学术专著1部；获山东高等学校优秀科研成果奖二等奖、三等奖各1项。  

n教育经历

[1]2005.03——2008.03, 西安电子科技大学, 计算机应用技术专业, 博士学位

[2]2002.07——2005.03, 西安电子科技大学, 计算机应用技术专业, 硕士学位

[3]1993.07——1997.07, 曲阜师范大学, 数学教育专业, 学士学位

n工作经历

[1]2015.04——2016.04,美国北卡罗来纳大学教堂山分校,生物医学影像研究中心, 访问学者

[2]2010.09——2011.09, 清华大学,自动化系, 访问学者

[3]2008.07——现在,   山东工商学院,计算机科学与技术学院, 教授

[4]1997.07——2008.07, 济南大学,理学院,讲师

n科研项目

[1] 基于fMRI/EEG多模态特征融合的抑郁症自杀风险预测研究；No: 62176140; 国家自然科学基金面上项目，项目负责人, 2022.01-2025.12

[2]多源多模态图像特征融合研究及在自闭症早期诊断中的应用；No：61773244；国家自然科学基金面上项目，项目负责人, 2018.01-2021.12  

[3]基于增量式多核学习的颅脑CT图像病理诊断语义标注研究；No: 2015ZRB01675; 山东省自然科学基金项目，项目负责人, 2015.07-2017.07.  

[4]  KPCA在线学习及在人脸识别中的应用;No: ZR2011FM035; 山东省自然科学基金项目，项目负责人, 2011.07-2014.07

[5]  随机过程，2021年山东省研究生教育优质课程建设项目，资助金额2万，课程负责人,2022.01-2023.01

[6]  实景三维辅助决策关键技术研究及示范推广，2022年中央引领地方（山东省）科技发展资金项目，项目负责人，时间2023.01——2024.12

[7]  面向智慧全息路口的多传感器融合感知与交通信号优化关键技术研究及应用示范，烟台市科技创新发展计划（校地融合类）项目负责人, 2023.01-2025.12

n论文（第一或通讯）

[1]Wen Jiang, Mengyang Liu, Mingyan Xu, Shuoru Chen, Kai Shi, Pingping Liu,Caiming Zhang, Feng Zhao. New Reinforcement Learning based onRepresentation Transfer for Portfolio Management. Knowledge-Based Systems.2024.3. (JCR: Q1, IF: 8.8)  

[2] Feng Zhao, KeLv, Shixin Ye, Xiaobo Chen, Hongyu Chen, Sizhe Fan, Ning Mao，Yande Ren. Integration of temporal & spatialproperties of dynamic functional connectivity based on two-directionaltwo-dimensional principal component analysis for disease analysis. PeerJ.2024.2. (JCR: Q2, IF: 2.7)  

[3] Na Li, Jinjie Xiao, NingMao, Dapeng Cheng, Xiaobo Chen,Yuan Li, Zhenghao Shi, Feng Zhao.Joint learning of multi-level dynamic brain networks for autism spectrumdisorder diagnosis. Computers in Biology and Medicine. 2024.1. (JCR: Q1, IF: 7.7)  

[4] Feng Zhao,Fan Feng, Shixin Ye , Yanyan Mao, Xiaobo Chen,Yuan Li,Mao Ning,MingLi Zhang.Multi-head self-attention mechanism-based global feature learning model for ASDdiagnosis. Biomedical Signal Processing and Control. 2024.1.  (JCR:Q2, IF: 5.1)  

[5] Feng Zhao,Shixin Ye, Mingli Zhang, Ke Lv, Xiaoyan Qiao, Yuan Li, Ning Mao, Yande Ren,Meiying Zhang. Multi-classifier fusion base on belief-value for the diagnosisof neuropsychiatric disorders. Frontiers in Human Neuroscience. 2023.10.(JCR: Q2, IF: 2.9)  

[6] Feng Zhao,Jinyu Hao , Huanjia Zhang, Xiaoning Yu, Zhenzhen Yan, Fucun Wu. QualityRecognition Method of Oyster based on U-Net and Random Forest. Journal ofFood Composition and Analysis. 2023.10. (JCR: Q2, IF: 4.3)  

[7] Hongxin Pan, Yanyan Mao,Peiqiang Liu, Yuan Li, Guanglan Wei, Xiaoyan Qiao, Yande Ren, Feng Zhao.Extracting transition features among brain states based on coarse-grainedsimilarity measurement for autism spectrum disorder analysis. MedicalPhysics. 2023.03. (JCR: Q2, IF: 4.506)    

[8] Feng Zhao,Tianyu Gao, Zhi Cao, Xiaobo Chen, Yanyan Mao, Ning Mao and Yande Ren.Identifying depression disorder using multi-view high-order brain functionnetwork derived from electroencephalography signal. Frontiers inComputational Neuroscience. 2022.10.（JCR:Q2, IF:3.387）      

[9] Feng Zhao, HongxinPan,Na Li, Xiaobo Chen, Yuan Li, Haicheng Zhang, Ning Mao and Yande Ren.High-Order Brain Functional Network Based on EEG for Diagnosis of MajorDepressive Disorder. Frontiers in Neuroscience. 2022.08.（JCR:Q2,IF: 5.152）    

[10] Feng Zhao,Yan Lu, Xinning Li, Lina Wang, Yingjie Song, Deming Fan, Caiming Zhang, XiaoboChen. Multiple Imputation Method of Missing Credit Risk Assessment Data Basedon Generative Adversarial Networks. Applied Soft Computing. 2022.07.（JCR:Q1, IF: 8.263）    

[11] Feng Zhao,Xinning Li, Yating Gao, Ying Li, Zhiquan Feng, Caiming Zhang. Multi-layerfeatures ablation of BERT model and its application in stock trend prediction. ExpertSystems with Applications. 2022.06.（JCR:Q1,IF:8.665）      

[12] Feng Zhao,NaLi, Hongxin Pan, Xiaobo Chen, Yuan Li, Haicheng Zhang, Ning Mao, DapengCheng.Multi-view feature enhancement based on self-attention mechanism graphconvolutional network for autism spectrum disorder diagnosis. Frontiers inHuman Neuroscience. 2022.07.（JCR:Q2,IF:3.473）

[13] Feng Zhao,Xiangfei Zhang, Kim-Han Thung, Ning Mao, Seong-Whan Lee, Dinggang Shen.Constructing Multi-view High-order Functional Connectivity Networks forDiagnosis of Autism Spectrum Disorder. IEEE Transactions on BiomedicalEngineering, 2022.（JCR：Q1, IF: 4.538）

[14] Feng Zhao;Zhongwei Han; Dapeng Cheng; Ning Mao; Xiaobo Chen; Yuan Li; Deming Fan;Peiqiang Liu; Hierarchical Synchronization Estimation of Low- and High-OrderFunctional Connectivity Based on Sub-Network Division for the Diagnosis ofAutism Spectrum Disorder, Frontiers in Neuroscience, 2022. （JCR：Q2, IF: 4.667）

[15]Xie Q, Zhang X, Rekik I, Chen X, Mao N, Shen D, Zhao Feng.Constructing high-order functional connectivity network based on central momentfeatures for diagnosis of autism spectrum disorder. PeerJ, 2021.（JCR：Q2,IF: 2.984）

[16]Feng Zhao, YatingGao, Xinning Li, Zhiyong An, Shiyu Ge, Caiming Zhang. A similarity measurementfor time series and its application to the stock market. Expert Systems withApplications, 2021.（JCR：Q1, IF: 4.954）

[17]Feng Zhao,Zhiyuan Chen, Islem Rekik, Peiqiang Liu, Ning Mao, Seong-Whan Lee, DinggangShen. A Novel Unit-Based Personalized Fingerprint Feature Selection Strategyfor Dynamic Functional Connectivity Networks. Frontiers in Neuroscience,2021. (JCR：Q2, IF: 4.667）

[18] Feng Zhao,Zhiyuan Chen, Islem Rekik，Seong-Whan Lee, Dinggang Shen.Diagnosis of autism spectrum disorder usingcentral-moment features from low-and-high-order dynamic resting-statefunctional connectivity networks. Frontiers in Neuroscience, 2020. （JCR：Q2, IF: 4.4.667）  

[19] Feng Zhao, JiahuiZhang, Zhiyuan Chen, Xiaofeng Zhang, Qingsong Xie. Topic identification oftext-based expert stock comments using multi-level information fusion, Expert Systems, 2020.（JCR：Q3, IF: 1.546）  

[20] Feng Zhao,Islem Rekik, Seong-whan Lee, Jing Liu, Junying Zhang, Dinggang Shen. Two-PhaseIncremental Kernel PCA for Learning Massive or Online Datasets. Complexity, 2019.（JCR：Q1, IF: 2.591）  

[21] Feng Zhao，Han Zhang，Islem Rekik ，Zhiyong An，DinggangShen. Diagnosis of Autism Spectrum Disorders Using Multi-Level High-OrderFunctional Networks Derived From Resting-State Functional MRI. Frontiers inHuman Neuroscience. 2018. （JCR：Q3, IF: 2.871）

[22] Feng Zhao,Lishan Qiao, Feng Shi, PewThian Yap， DinggangShen. Feature fusion via hierarchical supervised local CCA for diagnosis ofautism spectrum disorder. Brain Imaging and Behavior, 2017. （JCR：Q3, IF: 3.985）

[23] 赵峰，刘淑娥，安志勇，李大社. 核方法与累积量随机学习方法研究.电子工业出版社. 2010.05.

n  专利

[1] 赵峰 ; 陈红瑜; 安志勇. 一种高阶动态功能连接网络的时序不变特征提取方法. 类型：发明专利，号码：201910528161.0, 时间：2023.03

[2] 赵峰 ; 王怀兴; 陈红玉;陈致远 .一种采用unity引擎构建三维五子棋棋盘模型的方法，类型：发明专利，号码：201811426850.2 ，时间：2022.10

[3] 赵峰 ; 张祥飞; 陈红瑜; 冯烟利; 谢青松. 基于聚类思想的多视角动态脑网络特征维度约减方法. 类型：发明专利，号码：202010186386.5, 时间：2020.06

[4] 赵峰 ; 陈致远; 刘培强; 葛诗煜.一种混合式快速高效图像压缩系统，类型：软件著作权，号码：2020SR1053525 ，时间：2020.04

[5] 赵峰;陈致远; 刘培强. 基于图像边缘检测的贝类长度测量软件，类型：软件著作权，号码：2020SR0957953，时间：2019.09  

[6] 赵峰; 郝晋玉; 邓富文; 王庆祝. 无人船声呐巡航探测系统，类型，实用新型，号码：ZL202322342503.4, 时间：2024.03

n科研获奖

[1] 2020年获山东高等学校优秀科研成果奖三等奖（第一完成人）

[2] 2010年获山东高等学校优秀科研成果奖二等奖（第一完成人）

n主要讲授课程：

[1] 研究生课程：高级人工智能、图像处理与机器视觉、随机过程、数据挖掘(研究生)

[2] 本科生课程：人工智能导论、程序设计基础、数字图像处理、概率与统计、3D数学基础