一、个人简介
张继福，男，博士，现任太原科技大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师。历任计算机教研室主任，计算机系副主任、主任，电子信息工程学院副院长，计算机学院副院长等职务。
通讯地址：太原市万柏林区瓦流路66号科大计算机学院
邮编：030024
办公电话：
Email：zjf@tyust.edu.cn
二、学习和工作简历
1979.9-1983.7 合肥工业大学计算机应用专业，获工学学士学位
1983.8-1986.8 太原重型机械学院，从事计算机教学和科研工作
1986.9-1989.7 合肥工业大学计算机应用专业，获工学硕士学位
1989.8-2002.8 太原重型机械学院，从事计算机教学和科研工作
（1991年聘为讲师、1996年聘为副教授、2001年聘为教授）
2002.9-2005.7 北京理工大学模式识别与智能系统专业，获工学博士学位
2005.9-2007.8 中国科学院自动化研究所，博士后
2008.3-2008.9 美国Auburn大学计算机科学与软件工程系，交流访问****
2005.8至今 太原科技大学，从事计算机教学和科研工作
(2010年聘为博士生导师）
三、荣誉与获奖
太原市万柏林区 “优秀政协委员” ，2006年
山西省“优秀教师” ，2007年
太原地区科技拔尖人才，2007年
太原市万柏林区第二、三届政协委员
校建龙科技教育贡献奖，2009年
山西省教学成果奖（高等教育）一等奖,2017年
山西省科技创新重点团队带头人，2018年
山西省高等学校优势特色专业建设项目（计算机科学与技术）负责人，2018年
四、课程与教材
1）主讲课程
本科生：编译原理、人工智能导论
研究生：形式语言与自动机、人工智能及应用
2）编著教材
主编，计算机文化基础，兵器工业出版社， 2000年6月
主编，编译原理，武汉理工大学出版社，2003年7月
副主编，C语言程序设计，宇航出版社，2002年9月
五、研究生招生学科
博士研究生:控制科学与工程一级学科 研究方向:大数据挖掘及应用
博士研究生:工业工程二级学科 研究方向:智能制造与大数据
硕士研究生:计算机科学与技术一级学科 研究方向:数据挖掘与并行计算
六、学术兼职
中国计算机学会高级会员
中国计算机学会协同计算专委会委员
中国仪器仪表学会微机应用学会常务理事
国家科技奖励计算机学科评审专家
教育部高等学校计算机科学与技术专业教学指导分委员会专家工作组成员
山西省计算机学会理事
山西省软件行业学会理事
山西省信息系统专家委员会委员
山西省计算机学会教育专业委员会副主任委员
清华大学出版社国内教材编审委员会委员
武汉理工大学出版社国内教材编审委员会委员
省城科技顾问委员会委员
七、科研工作
自上世纪八十年末期以来，一直从大数据挖掘及应用、人工智能及应用、并行与分布式计算、信息管理系统开发等方面的研究工作。近年来，先后主持并完成了国家自然科学基金、国家“863”高技术发展计划基金项目子课题、模式识别国家重点实验室开放课题、山西省自然科学基金、原机械工业部科技基金和卫生部全国科技推广等二十多项科研项目，其中：两项成果通过省部级鉴定，均达国内领先水平。主持开发的面向LAMOST的天体光谱数据挖掘系统，于2005年11月底通过了国家“863”专家组的验收（结论：优秀）。在概念格理论与知识提取、关联规则挖掘、粗糙集理论与分类规则挖掘、离群知识挖掘、天体光谱数据挖掘技术、并行与分布式计算等领域进行了理论和应用研究，已取得了一些阶段性的研究成果。在《IEEE Transactions on Computers》、《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》、《Data & Knowledge Engineering》 、《Knowledge-Based Systems》、《Expert Systems With Applications》、《Soft Computing》 、《Monthly Notices of the Royal Astronomical Society》、《软件学报》、《自动化学报》等国内外知名学术刊物和会议上，发表论文200多篇，其中：SCI收录40多篇、EI收录80多篇。

1) 近期主持与完成的主要科研项目
[14] 高维海量恒星光谱数据的并行子空间聚类分析(**) ，国家自然科学基金，2019.1-2022.12,（在研）
[13]大数据分析与并行计算山西省科技创新重点团队（201805D131007）, 山西省平台基地专项，2018.12-2021.12（在研）
[12] 集群环境下的天体光谱离群数据挖掘与性能优化(**) ，国家自然科学基金，2016.1-2019.12,（在研）
[11] 海量高维天体光谱数据挖掘及其并行化研究（**），国家自然科学基金，2013.1-2016.12,（已结题）
[10] 面向LAMOST天文光谱特征线的数据挖掘方法研究（**），国家自然科学基金，2011.1-2013.12,（已结题）
[9] 分布式数据挖掘算法研究与应用（-2），山西省自然科学基金，2010.1-2012.12（已结题）
[8] 基于网格的关联和离群知识挖掘方法及应用（2009-77），山西省回国留学人员科研资助项目，2010.1-2011.12,（已结题）
[7] 面向天文光谱的数据挖掘算法性能分析与并行化研究（），国家自然科学基金委国际合作与交流项目，2011.6-2011.12,（已结题）
[6] 基于加权和约束概念格的数据挖掘方法与天体光谱数据挖掘技术（**），国家自然科学基金，2008.1-2010.12,（已结题）
[5] 基于数据网格的分布式数据挖掘方法研究（），国家自然科学基金委国际合作与交流项目，2009.9-2010.3,（已结题）
[4] 基于背景知识的数据挖掘方法及其在LAMOST中的应用（**），国家自然科学基金，2006.1-2008.12,（已结题）
[3] 基于领域知识的数据挖掘方法与技术研究（），山西省自然科学基金，2006.1-2008.12,（已结题）
[2] 面向LAMOST的天体光谱数据知识发现（2004-6），模式识别国家重点实验室开放课题，2004.5-2006.5,（已结题）
[1] 海量天体光谱数据挖掘算法研究与实现(2003AA133060) ，国家“863”高技术计划子课题，2003.8-2005.8（已结题）
2) 近期发表的SCI、EI收录论文
[91] Junli Li, Jifu Zhang, Ning Pang. Weighted Outlier Detection of High-Dimensional Categorical Data Using Feature Grouping. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems（accept，SCI、EI源刊
[90] Junli Li, Chaowei Zhang, Jifu Zhang. Computing Mutual Information of Big Categorical Data and Its Application to Feature Grouping. 36th IEEE International Conference on Data Engineering（ICDE2020），Dallas, Texas，2020，PP：1946-1949（EI收录）
[89] Yuqing Yang;Jianghu Cai;Haifeng Yang;Jifu Zhang;Xujun Zhao. TAD: A trajectory clustering algorithm based on spatial-temporal density analysis[J]. Expert Systems with Applications,2020,139:112846. (SCI、EI收录）
[88] Jifu Zhang, Xiaolong Yu, Yaling Xun, Sulan Zhang. Scalable Mining of Contextual Outliers Using Relevant Subspace. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems，2020，50（3）：988-1002（SCI、EI收录）
[87] Yi Zhou, Shubbhi Taneja, Wei-Shinn Ku, Jifu Zhang. Edom: improving energy efficiency of database operations on multicore servers. Future Generation Computer Systems，2020，105:1002-1015（SCI、EI收录）
[86]孟磊, 张素兰, 胡立华, 张继福. 基于低秩稀疏分解优化的图像标签完备.计机辅助设计与图形学学报, 2020 , 32 ( 1 ): 36-44(EI收录)
[85]屈彩霞; 杨海峰; 蔡江辉; 罗阿理; 张继福.基于相关子空间的双峰发射线光谱特征提取与分析. 光谱学与光谱分析，2019，39 (6): 1677-1682 (SCI、EI收录）
[84] Jiaojiao Sun;Yaling Xun;Jifu Zhang;Junli Li. Incremental Frequent Itemsets Mining with FCFP Tree[J]. IEEE Access, 2019,vol. 7, pp. 136511-136524 (SCI收录）
[83] Caixia Qu;Haifeng Yang;Jianghui Cai;Jifu Zhang;Yongxiang Zhou. DoPS: A Double-Peaked Profiles Search Method Based on the RS and SVM[J]. IEEE Access, 2019, 7: 106139-106154 (SCI收录）
[82]蔡江辉; 杨雨晴; 杨海峰; 罗阿理; 孔啸; 张继福. 基于轨迹聚类的天光光谱特征分析. 光谱学与光谱分析，2019, 39(4): 1301- 1306（SCI、EI收录）
[81] Junli Li; jifu zhang; Yaling Xun. Feature Grouping-based Parallel Outlier Mining of Categorical Data Using Spark. Information Sciences,2019,504:1-19 (SCI、EI收录）
[80] Yating Li;Jianghui Cai;Haifeng Yang;Jifu Zhang;Xujun Zhao. A Novel Algorithm for Initial Cluster Center Selection. IEEE Access, 2019, 7: 74683-74693(SCI收录)
[79] Ning Pang; Jifu Zhang; Chaowei Zhang. Parallel Hierarchical Subspace Clustering of Categorical Data. IEEE Transactions on Computers ，2019,86（4）：542-555 (SCI、EI收录）
[78] Ning Pang;Jifu Zhang;Chaowei Zhang;Jianghui Cai. PUMA: Parallel Subspace Clustering of Categorical Data Using Multi-Attribute Weights. Expert Systems with Applications,2019,126:233-245 (SCI、E收录）
[77] Xujun Zhao;Jifu Zhang; Jianghui Cai;Yang Ma. Parallel Mining of Contextual Outlier Using Sparse Subspace. Expert Systems with Applications,2019,126:158-170 (SCI、EI收录）
[76] Mohammed I. Alghamdi, Xunfei Jiang, Ji Zhang, Jifu Zhang . Recovery Support for Real-time Distributed Editing Systems. Journal of Internet Technology,2018,19 (4):1119-1129（SCI、EI收录）
[75] Yi Zhou,Shubbhi Taneja,Gautam Dudeja,Jifu Zhang,Minghua Jiang,Mohammed I.Alghamdi. Towards thermal-aware Hadoop clusters[J]. Future Generation Computer Systems, Volume 88,November 2018, Pages 40-54（SCI、EI收录）
[74] Maen M. Al Assaf1, Xunfei Jiang,Mohamed Riduan Abid,Meikang Qiu,Jifu Zhang. Informed Prefetching for Distributed Multi-Level Storage Systems. Journal of signal processing,2018, 90(4): 619-640（SCI、EI收录）
[73] Zhao xujun; Zhang Jifu.kNN-DP: Handling Data Skewness in kNN Joins Using MapReduce. IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems,2018, 29(3): 600-613（SCI、EI收录）
[72] 庞宁，张继福. 一种基于多属性权重的分类数据子空间聚类算法. 自动化学报,2018, 44(3): 517-532（EI收录）
[71] xujun zhao, Jifu Zhang . LOMA: A Local Outlier Mining Algorithm Based on Attribute Relevance Analysis. Expert Systems With Applications,84 (2017) 272–280（SCI、EI收录）
[70] 杨海峰，蔡江辉，张继福，罗阿理.LAMOST离群光谱J140242.45+092049.8特征分析，光谱学与光谱分析,2017, 37 (4): 1269-1273 （SCI、EI收录）
[69] Xiaowu Yan,Jifu Zhang ,Yaling Xun. A Parallel Algorithm for Mining Constrained Frequent Patterns using MapReduce.Soft Computing, 2017, 21(9): 2237–2249（ SCI、EI收录）
[68] Mohammed I. Alghamdi,Xunfei Jiang,Ji Zhang,Jifu Zhang,Minghua Jiang. Towards two-phase scheduling of real-time applications in distributed systems. Journal of Network and Computer Applications, 84(2017): 109–117（ SCI、EI收录）
[67] Yaling Xun,Jifu Zhang, and Xujun Zhao. FiDoop-DP: Data Partitioning in Frequent Itemset Mining on Hadoop Clusters. IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems , 2017,28(1): 101-114（ SCI、EI收录）
[66] Chaowei Zhang, Jifu Zhang, Shengjin Lou,Sulan Zhang. Miner*: A Weighted Distance Sum based Outlier Mining System of star spectrum Data. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2016,24(5):739-759（SCI收录）
[65] Jun Yuan , Aixia Liu, Jifu Zhang,Jing Li. g-good-neighbor conditional diagnosability measures for 3-ary n-cube networks. Theoretical Computer Science,2016,626:144-162（SCI收录）
[64] Jifu Zhang, Xiaolong Yu, Yonghong Li, Sulan Zhang, Yaling Xun. A relevant Subspace based Contextual Outlier Mining Algorithm. Knowledge-Based Systems, 99(2016): 1–9（SCI收录）
[63] Yaling Xun, Jifu Zhang. FiDoop: Parallel Mining of Frequent Itemsets using MapReduce. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems,2016, 46(3):313 - 325（SCI收录）
[62] Ajit Chavan, Mohammed I. Alghamdi, Xunfei Jiang , Jifu Zhang, Minghua Jiang,and Meikang Qiu. TIGER: Thermal-Aware File Assignmentin Storage Clusters. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 2016, 27(2):558 - 573（SCI收录）
[61] Lihua Hu, Bo Wang, Jifu Zhang. Singular Points in the Optical Center Distribution of P3P Solutions. Mathematical Problems in Engineering，2015,4:1-6（SCI收录）
[60] Yuanqi Chen, Mohammed I.Alghamdi ,Jifu Zhang, Minghua Jiang and Meikang Qiu. TERN: A Self-Adjusting Thermal Model for Dynamic Resource Provisioning in Data Centers. 17th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications(HPCC'15),2015, New York, 479 - 490（EI收录）
[59] Haifeng Yang, Ali Luo, Xiaoyan Chen, Wen Hou, Jiannan Zhang, Wei Du, Jifu Zhang etc. A Sample of E+A Galaxy Candidates in LAMOST Data Released 2. Research in Astronomy and Astrophysics, 2015 ,15( 8):1414–1423（SCI收录）
[58] 胡立华, 张继福, 张素兰. 大型物体视觉测量模拟和精度分析[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2015, 27(12): 2272-2281（EI收录）
[57] 荀亚玲,张继福. MapReduce集群环境下的数据放置策略.软件学报，2015,26(8):2056?2073（EI收录）
[56] Sulan Zhang, Jifu Zhang, Lihua Hu, Meng Chu. A CL-based hierarchical scene classification model, ICIC Express Letters，2015，9（8）：2335-2340（EI收录）
[55] Xun Yaling, Zhang Jifu. A Parallel Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Compressed Linked List, ICIC Express Letters，2015，9（8）：2313-2318（EI收录）
[54] Sulan Zhang,Jifu Zhang, Ping Guo,Meng Chu. A FWCL-based method for visual vocabulary formation, Multimedia Tools and Applications, 2016, 75(1): 647-665（SCI收录）
[53] 胡立华，张继福，张素兰，李晓明.基于单幅图像的摄像机畸变参数估计方法 .计算机辅助设计与图形学学报, 2015, 27(9):1743-1749（EI收录）
[52] 李晓明,姚剑，张继福. 摄像机畸变模型的比较与选择.计算机辅助设计与图形学学报, 2015, 27(5): 824-831（EI收录）
[51] Jun Yuan, Xiuli Liu, Xue Ma, Aixia Liu ,Jifu Zhang. The g-good-neighbor conditional diagnosability of k-ary n-cubes under the PMC model and MM* model. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems,2015,26(4):1165-1177 （SCI、EI收录）
[50] 张继福,李永红,荀亚玲. 基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法.软件学报，2015,26(5):1079?1095（EI收录）
[49] 钟利华，张素兰，胡立华，张继福. 一种基于概念格层次分析的视觉词典生成方法.计算机辅助设计与图形学学报,2015,27(1):136-141（EI收录）
[48] Alghamdi M I, Jiang X , Zhang Jifu,et al. TOPS: Two-phase scheduling for distributed real-time systems[C].Computing, Communications and IT Applications Conference (ComComAp), 2014 IEEE. IEEE, 2014: 143-148. （EI收录）

[47] Haifeng Yang,Ali Luo,Xiaoyan Chen,Jifu Zhang,Wen Hou et al. A Search for Spectral Galaxy Pairs of Overlapping Galaxies based on Fuzzy Recognition. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society(MNRAS) , 444, 2456–2469 (2014)（SCI收录）
[46] Sulan zhang, Jifu zhang, Meng Chu. The criteria for attribute reduction of concept lattice and its fast reduction algorithm, ICIC Express Letters，2014，8（10）：2793-2798（EI收录）
[45] 胡立华，张继福.关于Hough变换最小化参数空间的一点讨论.计算机辅助设计与图形学学报,2014，26（8）：1258-1262（EI收录）
[44] 蔡江辉，杨海峰，赵旭俊，张继福. 一种晚型天体光谱离群数据挖掘系统. 光谱学与光谱分析,2014，34(5):1421-1424（SCI、EI收录）
[43] Jifu Zhang, Sulan Zhang. An Outlier Mining Algorithm Based on Constrained Concept Lattice, International Journal of Systems Science, 2014，45（5）：1170–1179（SCI、EI收录）
[42] Jiang Xunfei；Zhang Ji；Alghamdi Mohammed I.；Jiang Minghua；Zhang Jifu. PEAM: Predictive Energy-Aware Management for Storage Systems. 2013 IEEE Eighth International Conference on Networking, Architecture and Storage (NAS 2013), 2013: 105-114（EI收录）
[41] Chavan Ajit,Jiang Xunfei, Alghamdi Mohemmad I,Jiang, Minghua,Zhang Jifu. TIGER: Thermal-aware file assignment in storage clusters. 2013 IEEE 29th Symposium on Mass Storage Systems and Technologies(MSST 2013),p:1-5（EI收录）
[40] 赵旭俊，蔡江辉，张继福，杨海峰，马洋. 基于分类模式树的恒星光谱自动分类方法. 光谱学与光谱分析, 2013 , 33 (10): 2875-2878（SCI、EI收录）
[39] 娄圣金，张继福，杨海峰. 一种基于属性权值和Wk-距离的天体光谱异常特征线挖掘方法.光谱学与光谱分析,2013 ，33 (8): 2255-2258（SCI、EI收录）
[38]Aiqin Liu, Weiwei Sun and Jifu Zhang.An Outlier Mining Algorithm Based on Gini Index, ICIC Express Letters，2013，7（7）：2029-2034（EI收录）
[37] Jifu Zhang, Xujun Zhao, Sulan Zhang, Shu Yin. Interrelation Analysis of Celestial Spectra Data using Constrained Frequent Pattern Trees，Knowledge-Based Systems 41 (2013): 77-88.（SCI、EI收录）
[36] Jianghui Cai, Xujun Zhao, Shiwei Sun, Jifu Zhang, Haifeng Yang.Stellar spectra association rule mining method based on weighted frequent pattern tree. Research in Astronomy and Astrophysics，2013，13（3）：334-342（SCI收录）
[35] 蔡江辉，杨海峰，赵旭俊，张继福.一种恒星光谱分类规则后处理方法. 光谱学与光谱分析，2013，33 (1): 237-240（SCI、EI收录）
[34] Sulan Zhang, Ping Guo, Jifu Zhang, Xinxin Wang, and Witold Pedrycz. A Completeness Analysis of Frequent Weighted Concept Lattices and Their Algebraic Properties，Data & Knowledge Engineering，81–82 (2012) ：104–117（SCI、EI收录）

[33] Liu Aiqin，Li Xin，Zhang Jifu. A soft partition discretization algorithm based on fuzzy clustering, In:Proceedings of 9th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery ,2012,p.419-423（EI收录）
[32] 张素兰；郭平；张继福；胡立华. 图像语义自动标注及其粒度分析方法, 自动化学报,2012，38（5）：688-697(EI收录)
[31] 张继福；李鑫；杨海峰. 基于模糊C均值聚类的天文光谱特征软离散化.光谱学与光谱分析，2012，32（5）：1435-1438（SCI、EI收录）
[30] 蔡江辉；孟文俊；孙士卫；赵旭俊；张继福. 基于信息熵的变星光谱快速识别方法.光谱学与光谱分析，2012，32（1）：255-258（SCI、EI收录）
[29]张素兰；郭平；张继福.基于信息熵和偏差的加权概念格内涵权值获取. 北京理工大学学报（自然科学版）,2011,51(1):59-63(EI收录)
[28] Aiqin Liu；Jifu Zhang. An Outlier Mining Algorithm Based on Local Weighted k-Density. 2011 Eighth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD),2011,PP:1054-1058(EI收录)
[27] Haifeng Yang；Zhihai Xu；Jifu Zhang and Jianghui Cai. A Constructing Method of Decision Tree and Classification Rule Extraction for Incomplete Information System. International Conference on Computational Aspects of Social Networks，Taiyuan,2010.9,PP:49-52(EI收录)
[26] 王欣欣；张继福；张素兰. 一种频繁加权概念格的批处理构造算法, 模式识别与人工智能，2010，23（5）：678-685(EI收录)
[25] 张继福；张素兰；蒋义勇. 约束概念格的代数性质及其知识表示的完备性, 模式识别与人工智能，2010，23（3）：289-299(EI收录)
[24] Jianghui Cai；Jifu Zhang；Zhao Xujun. A Star Spectrum Outliers Mining System Based on PSO，Journal of Multiple-Valued Logic and Soft Computing， 2010，16(6): 631-641 (SCI收录)
[23] Yang Haifeng；Jifu Zhang；Hu Lihua. Classification Rule Extraction Based on Rough Concept Lattice. Kybernetes ，2010，39(8)：1336-1343 (SCI收录)
[22] 张继福；马洋. 一种基于约束概念格的恒星光谱数据自动分类方法，光谱学与光谱分析，2010，30(2)：559-562 (SCI、EI收录)
[21] Jifu Zhang，Yiyong Jiang,et al. A Concept Lattice Based Outlier Mining Method in Low Dimensional Subspaces. Pattern Recognition Letters,2009,30 (15) : 1434-1439(SCI、EI收录)
[20] 蔡江辉；张继福；赵旭俊. 基于PSO的二阶段光谱模糊聚类研究，光谱学与光谱分析，2009，29(4)：1137-1141 (SCI、EI收录)
[19] 张继福；赵旭俊. 一种基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析方法，模式识别与人工智能，2009，22 (4)：639-646（EI收录）
[18] 张继福；张素兰；蒋义勇. 基于约束概念格的天体光谱局部离群数据挖掘系统，光谱学与光谱分析，2009，29（2）：551-555(SCI、EI收录)
[17]Jifu Zhang et al. Algebra System of Constrained Concept Lattice and its Completeness of Knowledge Representation，Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery，2009.8，TianJin，pp：168-172（EI收录）
[16] Jianghui Cai；Jifu Zhang；Zhao Xujun. A Star Spectrum Outlier Mining System Based on Simulated Annealing, International Journal of Innovative Computing, Information and Control，2008，4（9）：2263-2271 (SCI收录)
[15] 张继福等. 基于概念格的天体光谱离群数据识别方法，自动化学报，2008，34（9）：1060-1066 （EI收录）
[14] 李晓明；张继福. 一种基于学习的自动图像配准检验方法，自动化学报，2008，34（1）：7-13（EI收录）
[13] 赵旭俊；张继福.基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析系统研究，光谱学与光谱分析，2008，28（12）：2996-2999（SCI、EI收录）
[12] 张继福等. 面向LAMOST的天体光谱离群数据挖掘系统研究，光谱学与光谱分析，2007，27（3）：606-609 (SCI、EI收录)
[11] Jifu Zhang et al. Attribute Reduction Based on Background Knowledge and its Application in classification of Astronomical Spectra Data，High Technology Letters，2007，13（4）：422-427(EI收录)
[10] Yiyong Jiang；Jifu Zhang. The Outliers Mining Algorithm Based on Constrained Concept Lattice, ISDPE 2007，Chengdu, China, 2007，PP:80-85(EI收录)
[9] Jifu Zhang et al. A pruning based incremental construction algorithm of concept lattice，LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE，4065: 191-201, 2006 (SCI、EI收录)
[8] Lihua Hu；Jifu Zhang;Zhang Sualn. A pruning based incremental construction of horizontal partitioned concept lattice，LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE，4114: 936-945, 2006 (SCI、EI收录)
[7] 张继福；赵旭俊. 基于关联规则的恒星光谱数据相关性分析，高技术通讯，2006，16(6)：575-579 (EI收录)
[6] 蔡江辉；张继福；赵旭俊. 二阶段模糊聚类方法研究，哈尔滨工程大学学报，2006 ，27（07z）：552-557（EI收录）
[5] Jianghui Cai；Jifu Zhang. Design and Implement of Star Spectrum Outliers Mining System，The Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation, 2006，Vol 2, p: 6024- 6028 (EI收录)
[4] 张继福；张素兰. 加权概念格及其渐进式构造，模式识别与人工智能，2005，18（2）：171-176(EI收录)
[3] 张继福；郑链；史虹. 联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型研究，北京理工大学学报，2005，25（2）：121-126(EI收录)
[2] 李银花；张继福. 基于粗糙逻辑的增量式属性约简算法，系统仿真学报，2005，17（2）：313-315 (EI收录)
[1] Tong Wang；Jifu Zhang. A novel method of image categorization and retrieval based on the combination of visual and semantic features，The 4th International Conference on Machine Learning and Cybernetics,2005，China, PP:5279 - 5283 (EI收录)