朱昌明（联系方式：cmzhu@shmtu.edu.cn）上海海事大学副教授，硕士生导师。近年来在Pattern Recognition、Knowledge-Based Systems 、Information Sciences、Neurocomputing、Pattern Analysis and Application等知名期刊上发表学术论文51篇，主持、参加国家级、省部级自然科学基金项目22项。
教育经历
2006.9-2015.3 华东理工大学?计算机科学与技术/计算机应用技术 本硕博
2018.9-至今 同济大学 访问****
学术兼职Pattern Recognition、Knowledge-Based Systems 、Information Sciences、Neurocomputing、Pattern Analysis and Application、Neural Computation 、applied-soft-computing、Journal of Machine Learning Research、Information Processing Letters、Machine Learning等学术期刊审稿专家
研究方向大方向：?人工智能，模式识别，图像处理，大数据
小方向： 航运大数据，矩阵学习，核函数学习和运用，图像处理和识别
科研项目（部分）1、国家自然科学基金青年科学基金项目，基于局部特征的多视角学习算法若干关键问题的研究，2017/01-2019/12，主持
2、上海市自然科学基金，基于局部特征表示的分类器设计若干问题的研究，2016/07-2019/06，主持
3、国家重点研发计划重点专项，特殊生物资源监测与溯源技术研究，2018/08-2021/06，参与（排名3）
4、国家重点研发计划重点专项，特殊生物资源产地分布、多维特征、图文信息及跨境监测综合数据库和系统的建立，2018/08-2021/06，参与（排名3）
5、”共融机器人基础理论与关键技术研究”国家重大研究计划，多AUV水下协作跟踪围捕方法与实验验证，2018/01-2020/12，参与
发表SCI（部分）Changming Zhu*, Duoqian Miao, Semi-supervised One-pass Multi-view Learning with Variable Features and Views, Neural Processing Letters, 2019-4-8 accepted, doi:?10.1007/s11063-019-10037-5.(SCI, Q4, 0)
Changming Zhu*, Chengjiu Mei,Rigui Zhou, Weight-based Label-unknown Multi-view Data Set Generation Approach, Information processing letters, 2019-1-31, accept. (SCI, Q4, 0)
Changming Zhu, Duoqian Miao*,Rigui Zhou, Entropy-based Multi-View Matrix Completion for Clustering with Side Information, Pattern Analysis and Applications, 2019-1-25, accept. (SCI, Q3, 0)
Changming Zhu*, Zhe Wang, Rigui Zhou, Lai Wei, Xiafen Zhang, Yi Ding. Semi-Supervised One-Pass Multi-View Learning, Neural Computing and Applications, 2018, doi: 10.1007/s00521-018-3654-3. (SCI, Q1, 0)
Changming Zhu*, Xiang Ji, Chao Chen, Rigui Zhou, Lai Wei, Xiafen Zhang. Improved Linear Classifier Model with Nystrom, Plos One, 2018, 13(11), e**. (SCI, Q3, 0)
Lai Wei*, Xiaofeng Wang, Aihua Wu, Rigui Zhou, Changming Zhu. Robust Subspace Segmentation by Self-Representation Constrained Low-Rank Representation, Neural Processing Letters, 2018, 48(3): 1671-1691. (SCI, Q3, 0)
Rigui Zhou*, XingAo Liu, Changming Zhu, Lai Wei, Xiafen Zhang, Hou Ian. Similarity analysis between quantum images, Quantum Information Processing, 2018, 17(6):121. (SCI, Q1, 1)
Rigui Zhou*, Jia Luo, XingAo Liu, Changming Zhu, Lai Wei, Xiafen Zhang. A Novel Quantum Image Steganography Scheme Based on LSB, International Journal of Theoretical Physics, 2018, 57(6): 1848-1863. (SCI, Q3, 4)
Rigui Zhou*, Yang Zhou, Changming Zhu, Lai Wei, Xiafen Zhang, Hou Ian. Quantum Watermarking Scheme Based on INEQR, International Journal of Theoretical Physics, 2018, 57(4): 1120–1131. (SCI, Q3, 3)
Lai Wei*, Yan Zhang, Jun Yin, Rigui Zhou, Changming Zhu, Xiafen Zhang.?An Improved Structured Low-Rank Representation for Disjoint Subspace Segmentation,?Neural Processing Letters, 2018, doi: 1007/s11063-018-9901-x. (SCI, Q3, 0)
Changming Zhu*, Rigui Zhou, Chen Zu. Weight-based Canonical Sparse Cross-view Correlation Analysis, Pattern Analysis and Applications, 2017, doi: 10.1007/s10044-017-0644-5. (SCI, Q3, 0)
Changming Zhu*, Zhe Wang. Entropy-based matrix learning machine for imbalanced data sets, Pattern Recognition Letters, 2017, 88: 72-80. (SCI, Q2, 8)
Changming Zhu*. Double-fold localized multiple matrix learning machine with Universum, Pattern Analysis and Applications, 2017, 20(4): 1091-1118. (SCI, Q3, 2)
Changming Zhu, Zhe Wang*, Daqi Gao*. New Design Goal of a Classifier: Global and Local Structural Risk Minimization, Knowledge-Based?Systems, 2016, 100: 25-49. (SCI, Q1, 0)
Changming Zhu*. Improved Multi-Kernel Classification Machine with Nystr?m Approximation Technique and Universum Data, Neurocomputing, 2016, 175Part A: 610-634. (SCI, Q1, 3)
Shiwen Cheng, Changming Zhu*, Chen Chu, Tao Huang, Xiangyin Kong, LiuCun Zhu*. Prediction of Bioactive Compound Pathways Using Chemical Interaction and Structural Information, Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening, 2016, 19(2):161-169. (SCI, Q3, 0)
Lei Chen#, Chen Chu#, Yuhang Zhang, Changming Zhu, Xiangyin Kong, Tao Huang*, Yudong Cai*. Analysis of Gene Expression Profiles in the Human Brain Stem, Cerebellum and Cerebral Cortex, Plos One, 2016, 11(7), e**. (SCI, Q3, 10)
Changming Zhu, Zhe Wang*, Daqi Gao*, Xiang Feng. Double-Fold Localized Multiple Matrixized?Learning Machine, Information?Sciences, 2015, 295: 196-220. (SCI, Q1, 5)
Changming Zhu, Daqi Gao*. Improved Multi-Kernel Classification Machine with Nystr?m?Approximation Technique, Pattern?Recognition, 2015, 48(4): 1490-1509. (SCI, Q1, 6)
Changming Zhu*, Daqi Gao*.?Multiple Matrix Learning Machine with Five Aspects of Pattern Information,?Knowledge-Based?Systems, 2015, 83: 13-31. (SCI, Q1, 3)
Changming Zhu, Zhe Wang*, Daqi Gao*. Globalized and Localized Canonical Correlation Analysis with Multiple Empirical Kernel Mapping, Neurocomputing, 2015, 154: 257-275. (SCI, Q1, 2)
Changming Zhu, Daqi Gao*. A Modified Kernel Clustering Method with Multiple Factors, Pattern Analysis and Applications, 2015, 18(4): 871-886. (SCI, Q3, 1)
Zhe Wang*, Changming Zhu, Zengxin Niu, Daqi Gao*, Xiang Feng. Multi-Kernel Classification Machine with Reduced Complexity, Knowledge-Based Systems, 2014, 65(4): 83-95. (SCI, Q1, 6)
Daqi Gao*, Jun Ding, Changming Zhu. Integrated Fisher linear discriminants: An empirical study, Pattern Recognition, 2014, 47(2): 789-805. (SCI, Q1, 7)
Zhe Wang*, Changming Zhu, Daqi Gao, Songcan Chen*. Three-Fold Structured Classifier Design based on Matrix Pattern, Pattern Recognition, 2013, 46(6): 1532-1555. (SCI, Q1, 7)
国家专利高大启，王吉，朱昌明，一种多通道集成嗅觉模拟仪器和生物发酵过程在线分析方法，公开(公告)号：CNA，公开(公告)日：2013.12.18
高大启，朱昌明，王吉，丁军，吉久明，面向嗅觉模拟仪器的气敏传感器选择、更换与校正方法，公开(公告)号：CNA，公开(公告)日：2013.12.11
一种基于局部特征的多视角分类器及设计方法，2017年11月30日申请，申请号：3.5。发明人：朱昌明（该专利已申请国际专利PCT）
主要教授课程1、2015-4~2015-7 大学计算机基础 139人 周学时2 总学时24 大一 代课
2、2016-3~2016-7 操作系统 106人 周学时3 总学时54 大三 主讲
3、2016-3~2016-7 操作系统实验 100人 周学时2 总学时18 大三 主讲
4、2016-9~2017-1 信息存储管理 57人 周学时2 总学时36 大四 主讲
5、2016-9~2017-1 实用软件实践65人 周学时2 总学时36 大一 主讲
6、2016-9~2017-1 面向对象程序设计实验35人 周学时2 总学时18 大二 主讲
7、2016-9~2017-1 研究生前沿技术讲座 87人 周学时2 总学时10 研一 主讲
8、2017-3~2017-7 操作系统 111人 周学时3 总学时54 大三 主讲
9、2017-3~2017-7 操作系统实验 101人 周学时2 总学时18 大三 主讲
10、2017-3~2017-7 大学计算机基础 147人 周学时2 总学时36 大一 主讲
11、2017-9~2018-1信息存储管理 25人 周学时2 总学时32 大四 主讲
12、2017-9~2018-1 JAVA编程基础 77人 周学时3 总学时48 大二 主讲
13、2017-9~2018-1 研究生前沿技术讲座 102人 周学时2 总学时8 研一 主讲
14、2018-3~2018-6操作系统 92人 周学时3 总学时48 大三 主讲
15、2018-3~2018-6操作系统39人 周学时3 总学时48 大三 主讲
16、2018-3~2018-6操作系统实验102人 周学时2 总学时16 大三 主讲
17、2018-3~2018-6 计算机应用能力水平205人 周学时3 总学时16 全校本科 主讲
18、2018-9~2019-2 JAVA编程基础 77人 周学时3 总学时48 大二 主讲
19、2018-9~2019-2 信息存储管理 58人 周学时2 总学时32 大四 主讲
20、2018-9~2019-2 面向对象程序设计实验32人 周学时2 总学时16 大二 主讲
毕业生情况1、2015-2016学年 本科生毕业设计5名
2、2016-2017学年 本科生毕业设计8名，优秀毕业生1名
3、2017-2018学年 本科生毕业设计8名，优秀毕业生1名
4、2018-2019学年 本科生毕业设计7名