姓 名 丁世飞 性 别 男
出生年月 1963年1月 籍贯 青岛市
民 族 汉族 政治面貌 群众
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 教授 导师类别 博、硕导
行政职务 无 Email dingsf@cumt.edu.cn
工作单位 计算机科学与技术学院 邮政编码 221116
通讯地址 江苏省徐州市大学路1号
单位电话
个人主页 http://www.jliip.org/


个人简介
基本情况：
丁世飞，男，山东青岛市人。现任中国矿业大学教授、博士生导师，中国科学院计算技术研究所客座研究员，中国矿业大学-中国科学院智能信息处理联合实验室（JLIIP, CUMT-CAS）负责人，计算机科学与技术一级学科博士点学术带头人。历任中国矿业大学计算机科学与技术学院教授委员会副主任、主任等职务。
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研究方向：
（1）人工智能与模式识别：主要研究模式识别的基础理论、特征提取与选择理论与方法、分类器设计与实现、指纹增强与识别的理论与方法、新型聚类分析与判别分析、生物信息识别等。
（2）机器学习与数据挖掘：主要研究新型机器学习的理论与方法、粒度支持向量机、孪生支持向量机、多生支持向量机等、监督学习、半监督学习和非监督学习的理论与方法、大数据环境下机器学习的理论与方法、大数据环境下挖掘算法、云计算、智能数据分析等。
（3）大数据智能分析：主要研究信息和知识处理的数学理论、并行处理理论与算法、计算智能、复杂系统的算法设计和分析、粗糙集与模糊集、量子计算和生物计算等新型计算模式、生物信息和互联网信息处理等领域。
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社会活动：
中国计算机学会（CCF）理事、CCF杰出会员、CCF学术工委通讯委员、CCF人工智能与模式识别专业委员会委员、CCF大数据专家委员会委员；
中国人工智能学会（CAAI）理事、CAAI杰出会员；CAAI知识工程与分布智能专业委员会常委委员、CAAI机器学习专业委员会委员、CAAI粒计算与知识发现专业委员会常委委员；
江苏省计算机学会理事、江苏省计算机学会人工智能专委会常委委员、江苏省计算机学会大数据专业委员会委员；
江苏省人工智能学会理事、江苏省人工智能学会机器学习专委会副主任委员等。
担任国家自然科学奖通讯和会评专家、国家自然科学基金重点、****、面上、青年通讯评审专家、科技部科技创新---“新一代人工智能”重大项目“会评专家；
国际期刊《International Journal of Collaborative Intelligence》主编、《Information Sciences》、《Neurocomputing》、《Neural Computing and Applications》、《Soft Computing》等SCI期刊特约客座主编。
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科研项目：
完成的项目：
参加完成国家863项目1项、国家自然科学基金5项；主持并完成国家973计划课题1项、国家自然科学基金2项、主持并完成江苏省自然科学基金1项、中国博士后科学基金1项、国家重点实验室开放基金3项。
在研的项目：
国家自然科学基金面上项目“基于谱粒度的广义深度学习与应用研究”；
国家自然科学基金面上项目“复杂大场景感知的广义深度认知模型与学习研究”；
中央高校基本业务费重点项目：“基于大数据粒化的深度学习及其优化方法研究”。
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科研成果：
近几年来，出版专著5部，申请发明专利15项，授权发明专利2项。在国内外重要学术期刊，如《Information Sciences》、《Pattern Recognition》、《Neurocomputing》、《Artificial Intelligence Review》、《Soft Computing》等上发表学术论文200余篇，其中被SCI检索98篇，被EI检索的论文66篇，在计算机三大学报《计算机学报》、《计算机研究与发展》、《软件学报》发表论文8篇。
曾获全国优秀博士学位论文提名奖、山东省优秀博士学位论文奖、山东省省级教学成果二等奖、山东高等学校优秀科研成果二等奖、江苏省教育科学自然科学二等奖、吴文俊人工智能自然科学奖三等奖、江苏省科学技术三等奖等。
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科研获奖：
2007年获全国优秀博士学位论文提名奖；
2006年山东省优秀博士学位论文奖；
2008年山东省省级教学成果二等奖；
2010年山东高等学校优秀科研成果二等奖；
2016年江苏省教育科学自然科学二等奖；
2018年江苏省教育科学自然科学三等奖；
2018年吴文俊人工智能自然科学三等奖；
2019年江苏省科学技术三等奖。
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学术兼职：
国家自然科学基金（青年、面上、重点）通讯评审专家、教育部博士点基金评审专家、国家863、973项目评审专家、科技创新2030---“新一代人工智能”重大项目会评专家、国家自然科学奖通讯与会评专家。
国家一级期刊《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》、《电子学报》、《自动化学报》等评审专家；SCI期刊《Information Sciences》、《Neurocomputing》、《Pattern Recognition》等评审专家。
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联系方式：
手机：** or **
邮箱：dingsf@cumt.edu.cn
JLIIP：http://www.jliip.org/
WeChat：ding
QQ：


获奖、荣誉称号
个人获奖：
[1]全国优秀博士学位论文提名奖
[2]中国科学院计算技术研究所优秀博士后
[3]山东省优秀博士学位论文奖
[4]山东省省级教学成果三等奖
[5]山东高等学校优秀科研成果二等奖
[6]江苏省教育科学与研究自然科学二等奖
[7]江苏省教育科学与研究自然科学三等奖
[8]吴文俊人工智能自然科学三等奖
[9]江苏省科学技术自然科学三等奖
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博士生国家奖学金：
[1]贾洪杰博士：获得2013年博士研究生国家奖学金
[2]贾洪杰博士：获得2015年博士研究生国家奖学金
[3]贾洪杰博士：获得2016年博士研究生国家奖学金
[4]杜明晶博士：获得2017年博士研究生国家奖学金
[5]徐 晓博士：获得2019年博士研究生国家奖学金
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中国矿业大学优秀创新博士奖学金：
[1]贾洪杰博士：获得2013-2014学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
[2]贾洪杰博士：获得2016-2017学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
[3]张 楠博士：获得2016-2017学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
[4]张 楠博士：获得2017-2018学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
[5]杜明晶博士：获得2017-2018学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
[6]张 楠博士：获得2018-2019学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
[7]徐 晓博士：获得2018-2019学年中国矿业大学优秀创新博士奖学金
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中国矿业大学优秀博士学位论文：
[1]朱红博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
[2]黄华娟博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
[3]花小朋博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
[4]贾洪杰博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
[5]卞维新博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
[6]张 楠博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
[7]张 健博士：获得中国矿业大学优秀博士学位论文
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硕士生国家奖学金：
[1]齐丙娟硕士：获得2011年硕士研究生国家奖学金
[2]佟 畅硕士：获得2011年硕士研究生国家奖学金
[3]张娅楠硕士：获得2012年硕士研究生国家奖学金
[4]韩有振硕士：获得2013年硕士研究生国家奖学金
[5]郭丽丽硕士：获得2015年硕士研究生国家奖学金
[6]张谢锴硕士：获得2016年硕士研究生国家奖学金
[7]赵星宇硕士：获得2018年硕士研究生国家奖学金
[8]安悦瑄硕士：获得2018年硕士研究生国家奖学金
[9]从 林硕士：获得2019年硕士研究生国家奖学金
[10]刘运新硕士：获得2020年硕士研究生国家奖学金
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中国矿业大学优秀创新硕士奖学金：
[1]张娅楠硕士：获得2014年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[2]赵 晗硕士：获得2015年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[3]韩有振硕士：获得2015年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[4]张 健硕士：获得2016年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[5]徐 晓硕士：获得2017年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[6]张谢锴硕士：获得2017年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[7]孟令恒硕士：获得2017年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[8]赵星宇硕士：获得2019年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
[9]曾 凯硕士：获得2019年中国矿业大学优秀创新硕士奖学金
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中国矿业大学优秀毕业生、优秀硕士学位论文：
[1]张娅楠硕士：获得2013年中国矿业大学优秀毕业生
[2]张娅楠硕士：获得2014年中国矿业大学优秀硕士学位论文
[3]吴福林硕士：获得2015年中国矿业大学优秀硕士学位论文
[4]吴福林硕士：获得2015年中国矿业大学优秀毕业生
[5]樊淑炎硕士：获得2017年中国矿业大学优秀硕士学位论文
[6]安悦瑄硕士：获得2019年中国矿业大学优秀硕士学位论文
[7]赵星宇硕士：获得2019年中国矿业大学优秀硕士学位论文
[8]从 林硕士：获得2020年中国矿业大学优秀硕士学位论文
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江苏省优秀硕（博）士学位论文:
[1]张娅楠硕士：获得2015年江苏省优秀硕士学位论文
[2] 吴福林硕士：获得2016年江苏省优秀硕士学位论文

社会、学会及学术兼职
中国计算机学会理事
中国人工智能学会理事
中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员
中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会常委委员
中国人工智能学会知识工程与分布智能专业专业委员会委员
中国人工智能学会机器学习专业委员会委员
中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会委员
江苏省计算机学会理事
江苏省计算机学会大数据专家委员会委员
江苏省人工智能学会理事
江苏省人工智能学会机器学习专委会副主任委员

研究领域
（1）智能信息处理：主要研究信息和知识处理的数学理论、机器学习理论和算法、并行处理理论与算法、计算智能、复杂系统的算法设计和分析、粗糙集与模糊集、量子计算和生物计算等新型计算模式、生物信息和互联网信息处理等领域。
（2）机器学习与数据挖掘：主要研究新型机器学习的理论与方法、粒度支持向量机、孪生支持向量机、多生支持向量机等、监督学习、半监督学习和非监督学习的理论与方法、大数据环境下机器学习的理论与方法、大数据环境下挖掘算法、云计算、智能数据分析等；
（3）人工智能与模式识别：主要研究模式识别的基础理论、特征提取与选择理论与方法、分类器设计与实现、指纹识别理论与方法、新型聚类分析与判别分析、生物信息识别等。

科研项目
1、项目名称：面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与方法研究，来源：国家自然科学基金项目，经费：75万元，主要承担工作：负责人
2、项目名称：脑机融合感知和认知的计算理论与方法，来源：国家“973”计划课题，经费：162万元，主要承担工作：负责人
3、项目名称：面向高维复杂数据的粒度知识发现研究，来源：江苏省自然科学基金，经费：8万元，主要承担工作：负责人
4、项目名称：基于谱粒度的广义深度学习及其应用研究，来源：国家自然科学基金项目，经费：64万元，主要承担工作：负责人


发表论文
1论文名称：Approximate Normalized Cuts without Eigen-decomposition1，刊物名：Information Sciences，级别：SCI(SCR一区)
2 论文名称：Combining weighted linear project analysis with orientation diffusion for fingerprint orientation field reconstruction，刊物名：Information Sciences，级别：SCI(SCR一区)
3 论文名称：Fingerprint enhancement rooted in the spectra diffusion by the aid of the 2D adaptive Chebyshev band-pass filter with orientation-selective，刊物名：Information Sciences，级别：SCI(SCR一区)
4 论文名称：Weighted Linear Loss Multiple Birth Support Vector Machine based on Information Granulation for Multi-class Classification，刊物名：Pattern Recognition，级别：SCI(SCR一区)
5 论文名称：Research on Point-wise Gated Deep Networks，刊物名：Applied Soft Computing，级别：SCI(SCR二区)
6 论文名称：Recursive least squares projection twin support vector machines，刊物名：Neurocomputing，级别：SCI(SCR二区)
7 论文名称：Study on density peaks clustering based on k-nearest neighbors and principal component analysis，刊物名：Knowledge-Based Systems，级别：SCI(SCR二区)
8 论文名称：Multi Layer ELM-RBF for Multi-Label Learning，刊物名：Applied Soft Computing，级别：SCI(SCR二区)
9 论文名称：Research on Using Genetic Algorithms to Optimize Elman Neural Networks，刊物名：Neural Computing and Applications，级别：SCI(SCR二区)
10 论文名称：加权光滑CHKS孪生支持向量机，刊物名：软件学报，级别：EI一级期刊
11 论文名称：Research of Semi-supervised Spectral Clustering Based on Constraints Expansion，刊物名：Neural Computing and Applications，级别：SCI(SCR二区)
12 论文名称：Track on Intelligent Computing and Applications，刊物名：Neurocomputing，级别：SCI(SCR二区)
13 论文名称：局部保持对支持向量机，刊物名：计算机研究与发展，级别：EI一级期刊
14 论文名称：加权光滑CHKS孪生支持向量机，刊物名：软件学报，级别：EI一级期刊
15 论文名称：求解大规模谱聚类的近似加权核k-means算法，刊物名：软件学报，级别：EI一级期刊
16 论文名称：基于熵的模糊信息测度研究，刊物名：计算机学报，级别：EI一级期刊


出版专著和教材
[1]丁世飞,靳奉祥,赵祥伟著. 现代数据分析与信息模式识别[M].北京:科学出版社,2012
[2]丁世飞编著. 高级人工智能[M].徐州:中国矿业大学出版,2015
[3]丁世飞编著. 人工智能[M]. 北京:清华大学出版社,2011
[4]丁世飞编著. 人工智能（第二版）[M]. 北京:清华大学出版社,2015
[5]丁世飞著. 孪生支持向量机：理论、算法与拓展[M].北京:科学出版社,2017

科研创新
授权发明专利：
[1]一种深度信息感知脑机融合避障导航装置. 授权号: ZL0.9
[2]一种基于神经网络和强化学习的倒立摆控制方法. 授权号: ZL0.9
[3]基于强度PCNN的视觉特征捆绑方法在导盲机器人中的应用
[4]一种基于SFLA模糊控制器的平衡球杆系统方法


教学活动
博士层次：智能数据分析、现代数据分析、博士学科专题等；
硕士层次：高级人工智能、计算智能与应用、计算机硕士学科专题、软件工程硕士专题等；
本科层次：人工智能A、人工智能B、信息论基础等。

指导学生情况
指导博士后情况：
孙统风：中国矿业大学计算机科学与技术学院
聂 茹：中国矿业大学计算机科学与技术学院
刘 蓓：中国矿业大学管理学院
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指导博士研究生情况：
已毕业博士研究生：
2006级（2009届）：贾伟宽，山东师范大学信息科学与工程学院
2008级（2012届）：许新征，中国矿业大学计算机科学与技术学院
2008级（2016届）：廖红梅，中国矿业大学计算机科学与技术学院
2009级（2013届）：朱 红，徐州医科大学医学信息学院
2010级（2015届）：花小朋，盐城工学院信息工程学院
2011级（2014届）：黄华娟，广西民族大学信息科学与工程学院
2011级（2015届）：李 辉，江苏师范大学计算机科学与技术学院
2012级（2018届）：徐 丽，枣庄学院计算机学院
2013级（2017届）：贾洪杰，江苏大学计算机与通信工程学院
2014级（2018届）：卞维新，安徽师范大学计算机科学与技术学院
2014级（2018届）：杜明晶，江苏师范大学计算机科学与技术学院
2015级（2019届）：张 楠，华东师范大学博士后
2016及（2020届）：张 健，中国矿业大学计算机科学与技术学院
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在读博士研究生：
2016级：张 健
2017级：徐 晓（女）
2018级：王艳茹（女）、张子晨、王丽娟（女）、刘 双
2019级：孙玉婷（女）、张成龙
2020级：杜 威
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指导硕士研究生情况：
已毕业硕士研究生：
2009届：贾伟宽
2010届：苏春阳
2011届：张力文（女）、刘晓亮、王 旭、丁 浩、张 禹（女）、胡立花（女）、王 虎
2012届：陈锦荣、李剑英、徐 丽（女）、顾亚祥
2013届：齐丙娟（女）、钱 钧（女）、马 刚、佟 畅
2014届：张娅楠（女）、于俊钊、贾洪杰
2015届：吴福林、赵 晗、韩有振、鲍丽娜（女）、邢婉秋（女）
2016届：张 楠、马 恒、朱志宾、王苗苗（女)、郭丽丽（女）、王婷婷（女）
2017届：张谢锴、孟令恒、樊淑炎（女）、朱强波、王会元
2018届：胡乾坤、侯艳路、赵 冉（女）
2019届：赵星宇、安悦瑄（女）、王小玉（女）、曾 凯、张昊天、王冬晨（女）
2020届：秦 悦（女）、从 林（女）、史颂辉、李景灿、杜 鹏、杜 威、何锦蓉（女）
2021届：
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在读硕士研究生：
2018级：于文家、杜威、陈力、刘运新、邵长龙、陈锦蓉（女）、夏菁（女）
2019级：侯海薇（女）、陈正凡（女）、刘相男（女）、施天豪、王凡超、张雨如（女）、孙光聪
2020级：张颖辉、徐海清
2021级：


我的团队
中国矿业大学-中国科学院智能信息处理联合实验室(Joint Lab of Intelligent Information Processing,CUMT-CAS)是2007年创建的校级实验室。团队形成初期有6名成员，主要以师承关系为主。围绕创新方向智能信息处理、机器学习与数据挖掘及人工智能与模式识别等，研究队伍不断壮大，团队成员先后获得了国家973计划课题、国家自然科学基金、教育部博士点基金、江苏省自然科学基金和中国博士后基金等科研项目。目前，团队成员中，有教授、博士生导师2名，副教授、硕士生导师4名，讲师2名，在读博士6名，在读硕士20名，形成了以教授、博导为团队带头人，有副教授、讲师、博士为成员的创新实体。
史忠植研究员任JLIIP联合实验室学术负责人，是中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师，中国计算机学会会士，兼任中国矿业大学兼职教授。史老师长期从事人工智能、智能科学、知识工程、认知计算等研究工作，是国内外知名的大师级****，负责完成多项国家973、863项目、国家自然科学基金重点项目、重大项目、面上项目，出版专著20余部，发表学术论文300余篇。
丁世飞教授任JLIIP联合实验室管理负责人，是计算机科学与技术一级学科博士点学科带头人之一。兼任中国科学院计算技术研究所客座研究员、博士生导师；中国计算机学会(CCF)理事；中国人工智能学会(CAAI)理事；CCF多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委员、CCF人工智能与模式识别专委会委员；CAAI机器学习专业委员会委员、CAAI粒计算与知识发现专委会常委委员、CAAI知识工程与分布智能专委会常委委员、CAAI模式识别专委会委员、江苏省人工智能学会理事、江苏省人工智能学会机器学习专委会副主任委员。担任国际期刊《International Journal of Collaborative Intelligence》主编；主持并完成重点基础研究计划“973”课题1项、国家自然科学基金项目3项。目前在研国家自然科学基金项目2项、中央高校基本业务费重点专项1项。出版专著5部，发表学术论文200余篇，其中Information Sciences, Pattern Recognition等顶级期刊10篇、ESI前1%高被引论文3篇、2019年软件学报论文入选中国精品科技期刊顶尖学术论文（F5000）。
2017年丁世飞教授入围全球前十万科学家榜单；
2019年智能信息处理实验室团队入选2019年中国矿业大学优秀研究生导师团队（团队带头人：丁世飞 教授）。