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个人简介
朱斐，男，1978年1月生，博士，苏州大学计算机科学与技术学院副教授，中国计算机学会会员，中国运筹学会会员。2016-2018年（美国加州大学圣地亚哥分校，博士后）、2010年（美国Troy大学）进行交流访问和合作研究。


近年来，主持国家自然科学基金1项，作为主要成员参与国家自然科学基金项目5项，主持江苏省高校自然科学基金重大科研项目1项、江苏省高校自然科学基金面上项目1项、教育部重点实验室项目1项、江苏省重点实验室开放课题1项、苏州市重点产业技术创新—前瞻性应用研究项目1项，苏州市工业应用基础项目1项，主持开发横向项目10余项。主持苏州大学研究生教改项目1项，主持苏州大学本科教改项目多项，开设硕士生课程2门，获得较好教学效果，荣获苏州大学交行奖教金1次、苏州大学计算机科学与技术学院瑞翼奖教金1次、指导论文荣获江苏省优秀本科毕业论文三等奖。



研究领域
人工智能、机器学习、强化学习、深度强化学习、生物信息、医学信息。



基本信息
朱斐
职称： 副教授
院部/部门： 计算机科学与技术学院
学历： 博士
学位： 研究生
毕业学校：
毕业专业：


联系方式
通讯地址：
邮政编码：
电子邮箱： zhufei@suda.edu.cn
联系电话：
传真号码：
办公地点： 计算机科学与技术学院




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科学研究

人工智能、机器学习、强化学习、深度强化学习、生物信息、医学信息。



2021
横向项目
1.商场门店环境中行人重识别技术研发，主持，2021-2022
2.网络安全威胁智能感知与主动防御研究，主持，2021-2024
3.系统版本及文档管理，主持，2021-2024
4.基于知识图谱的网络安全模型研究，主持，2021-2023
2019
横向项目
1.食品安全区域监管科技示范工程项目, 主持, 2019-2022
2.大数据图形化展示及挖掘，主持，2019-2023
3.面向大数据的多维度网络管理，主持，2019-2023
4.面向动态大数据的交互式数据管理，主持，2019-2023
5.网络安全威胁智能感知与主动防御研究，主持，2019-2023

2018
纵向项目
1.苏州市重点产业技术创新—前瞻性应用研究项目，安全深度强化学习中若干关键问题的研究与应用，主持，2018-2021

横向项目
1.信通终端准入监控预警平台完善研发，主持，2018-2019
2.信通终端准入监控预警平台提升研发，主持，2018-2019

2017
纵向项目
1. 国家自然科学基金项目，基于强化学习的前列腺癌蛋白质间相互作用网络的模型及方法研究，主持, 2013-2016
2. 国家自然科学基金项目，基于部分感知的贝叶斯强化学习理论及方法，参与（第二），2017-2020
3. 国家自然科学基金项目，基于支持向量机的增量式强化学习技术及其应用研究，参与（第三），2013-2017
4. 国家自然科学基金项目，基于深度学习的时序3D深度图动作语义理解，参与（第三），2013-2017
5. 国家自然科学基金项目，靶向蛋白质精氨酸甲基转移酶PRMT1的药物发现与机理研究，参与（第二），2013-2016
6. 江苏省高等学校自然科学研究重大项目，基于大规模强化学习的癌症生物分子网络系统建模与研究 ，主持，2017-2020
7. 江苏省高等学校自然科学研究面上项目，基于核方法的强化学习在癌症生物分子网络中应用研究，主持，2013-2016
8. 教育部重点实验室项目，强化学习在大规模文本中挖掘生物作用网络的研究与应用，主持，2014-2015
9. 苏州市应用基础研究计划项目，基于视频大数据的交通协调控制在线学习模型关键技术研究， 主持，2014-2018
10. 江苏省重点实验室项目， 大规模文本中生物分子网格构建及演化的强化学习模型研究与应用，主持，2016-2018

横向项目
1. IP管控系统，主持，2017-
2. 基于SDN的电力终端接入网IPv6过渡关键技术研究，主持，2016-2017
3. 基于RFID技术的电力信通设备移动管理平台研发，主持，2015-2016


科研团队
2020级
邓磊、田旭、余明骏、吴淳阳、孟金令、全唐锟、张琳、丁矾


2019级
周效舒、邓善中、李一凡、杨斯杰、赵沛尧、杜冠廷



2018级
彭湃、刘成浩、徐大勇、厉菲菲、葛洋洋

2017级
叶飞

已毕业研究生
2019年
吴文

2017年
朱海军
2016年
许志鹏
2015年
房俊恒
2014年
金玉净、朱稷涵、朱文文



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论文
2021
1.Liu Chenghao,Zhu Fei*, et al.Hierarchical Reinforcement Learning with Automatic Sub-goal Identification.IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, SCI 二区,已录用
2.Dayong Xu, Fei Zhu*,et al.Improving Exploration Efficiency of Deep Reinforcement Learning through Samples Produced by Generative Model, Information SciencesSCI 一区,已录用
3.朱斐, 葛洋洋,凌兴宏,刘全.基于受限MDP的无模型安全强化学习方法全.软件学报,已录用




2020
1.凌兴宏, 李杰, 朱斐*,等.基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.计算机学报, 2020,43(1):93-106
2.Feifei Li, Fei Zhu*, Xinghong Ling and Quan Liu.Protein Interaction Network Reconstruction Through Ensemble Deep Learning With Attention Mechanism, Front. Bioeng. Biotechnol., 2020.5SCI 二区
3.Yangyang Ge, Fei Zhu*, et al.Multi-Agent Cooperation Q-Learning Algorithm Based on Constrained Markov Game. Computer Science and Information Systems,2020,17(2):647–664SCI 四区





2019
1.朱斐,吴文,伏玉琛，刘全.一种基于双深度网络的安全深度强化学习方法. 计算机学报，2019,42(8): 1812-1826
2.Fei Zhu, Fei Ye, Yuchen Fu, Quan Liu, Bairong Shen. Electrocardiogram generationwith a bidirectional LSTM-CNNgenerative adversarial network. Nature, Scientific Reports, 2019.5, 1-11SCI 三区
3. Fei Ye,Fei Zhu*, Yuchen Fu, Bairong Shen. ECG Generation with Sequence Generative Adversarial Nets Optimized by Policy Gradient, IEEE Access, 2019, 7(1):69-78SCI 二区
4.Yangyang Ge,Fei Zhu*, Xinghong Lin, Quan Liu. Safe Q-Learning Method Based on Constrained Markov Decision Processes,IEEE Access, 2019, 7(12):7-17SCI 二区
5. Fei Zhu, Pai Peng, Quan Liu, Yuchen Fu, Shan Zhong. SARSA Based Access Control with Approximation by TileCoding, Computer Science and Information Systems, 2019, 16(3):689-704SCI 四区



2018
1.朱斐,朱海军,刘全,陈冬火,伏玉琛,凌兴宏.一种解决连续空间问题的真实在线自然梯度AC算法. 软件学报, 2018(2):267-282
2.朱斐，吴文，刘全，伏玉琛.一种最大置信上界经验采样的深度Q网络方法,计算机研究与发展,2018,55(8): 1694-1705


2017
1.朱斐,刘全,傅启明,陈冬火,王辉,伏玉琛. 一种不稳定环境下的策略搜索及迁移方法.电子学报,2017,45(2): 255-266
2.Zhu Fei, Zhu, Haijun, Fu Yuchen, et al. A kernel based true online Sarsa(λ) for continuous space control problems. Computer Science and Information Systems,2017,14(3):789–804SCI 四区


2016
1.朱斐, 许志鹏, 刘全, 伏玉琛, 王辉. 基于可中断Option的在线分层强化学习方法. 通信学报, 2016,37(6): 65-74
2.Yuchen Fu, Zhipeng Xu,Fei Zhu*, Quan Liu, Xiaoke Zhou. Learn to human-level control indynamicenvironmentusing incremental batch interrupting temporal abstraction.Computer Science and Information Systems, 2016, 13(2): 561-577SCI 四区
3. 陈冬火,刘全,金海东,朱斐,王辉. 一种具有程序静态结构和动态行为语义的区间时序逻辑. 计算机研究与发展, 2016, 53(9): 2067-2084
4. 刘全,于俊,王辉,傅启明,朱斐. 一种基于随机投影的贝叶斯时间差分算法. 电子学报, 2016, 44(11): 2752-2757
5. Haijun Zhu,Fei Zhu, Yuchen Fu, et al. AKernel-Based Sarsa(λ) Algorithm with Clustering-Based Sample Sparsification. ICONIP 2016, LNCS, 2016, pp. 211-220

2015
1.Fei Zhu, Quan Liu, Shan Zhong, Yang Yang. Human-level Moving Object Recognition from Traffic Video. Computer Science and Information Systems，2015, 12(2): 787-799SCI 四区
2.Zhu Fei, Liu Quan, Zhang Xiaofang, Shen Bairong. Protein interaction network constructing based on text mining and reinforcement learning with application to prostate cancer, IET Systems Biology，2015, 9(4):106-112SCI 三区
3. Shuhua You, Quan Liu, Qiming Fu, Shan Zhong, Fei Zhu.A Bayesian Sarsa Learning Algorithm with Bandit-Based Method, ICONIP 2015, LNCS, 2015, pp. 108-116

2014
1.朱斐,刘全,傅启明,伏玉琛. 一种用于连续动作空间的最小二乘行动者-评论家方法,计算机研究与发展, 2014, 51(3): 548-558
2.Zhu Fei, Liu Quan, Fu Yuchen, Shen Bairong. Segmentation of Neuronal Structures Using SARSA(λ)-Based Boundary Amendment with ReinforcedGradient-Descent Curve Shape Fitting. PLOS One, 2014, 9(3):1-19SCI 二区
3.Fei Zhu, Preecha Patumcharoenpol,Cheng Zhang, et al. Biomedical text mining and its applications in cancer research. Journal of Biomedical Informatics, 2013, 46(2): 197-376SCI 二区
4.Quan Liu, Xin Zhou,Fei Zhu*, Qiming Fu, Yuchen Fu. Experience Replay for Least-Squares Policy Iteration，自动化学报(英文版), 2014, 1(3): 274-281
5. 钟珊,刘全,傅启明,章宗长,朱斐,龚声蓉. 一种近似模型表示的启发式Dyna优化算法. 计算机研究与发展, 2015, 52(12): 2764-2775
6. 刘全,肖飞,傅启明,伏玉琛,周小科,朱斐. 基于自适应归一化RBF网络的Q-V值函数协同逼近模型. 计算机学报, 2015(7):1386-1396.
7. Jing Shang,Fei Zhu, Wanwipa Vongsangnak, Yifei Tang, Wenyu Zhang, and Bairong Shen. Evaluation and Comparison of Multiple Aligners for Next-Generation Sequencing Data Analysis. BioMed Research International, 2014.3, 2014(3):1-17

2012
1.Fei Zhu, Bairong Shen. CombinedSVM-CRFs for biological named entity recognition with maximal bidirectionalsqueezing. PLOS One, 2012, 7(6):1-9SCI 二区
2.Zhu Fei, Jiamin Ning, Yong Ren, and Jingyu Peng. Optimization of image processing in video-based traffic monitoring. Elektronika ir Elektrotechnika18, 2012, No.8:91-96SCI 四区


荣誉奖励




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开授课程
面向对象的分析与设计、软件体系结构、信息系统分析与设计、面向对象的分析与设计——UML实践


招生信息
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Email:zhufei@suda.edu.cn



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科研成果（旧版）