个人简介

朱斐,男,19781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20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

头像

朱斐  

职称:   副教授

院部/部门:   计算机科学与技术学院(软件学院)

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:   215006

电子邮箱:   zhufei@suda.edu.cn

联系电话:   051265113107

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

5.智能水利信息系统,主持,2021-2022

6.主动网络安全模型研究,主持,2021-2022

7.面向终端设备的网络安全模型研究,主持,2021-2022


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

2026

1.Qinglong Chen(硕士生),Fei Zhu*,Robust Reinforcement Learning via Leveraging Historically Optimal Policy with Regulation of PerformanceIEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems


2.Xiao Sun,Fei Zhu*,Robust Reinforcement Learning with State-Driven Dual-Mode Alternating Adversarial Training,Pattern Recognition,2026



2025

1.Qinglong Chen(硕士生),...,Fei Zhu*,Improving robustness by action correction via multi-step maximum risk estimation, Neural Networks, 2025, Volume 184,107045, TOP期刊


2.Shuai Qing(硕士生),...,Fei Zhu*,CoSD: Balancing behavioral consistency and diversity in unsupervised skill discovery,Neural Networks,2025,Volume 182,106889, TOP期刊


3.Dianlei Gao(硕士生),Fei Zhu*,GraphCF: Drug–target interaction prediction via multi-feature fusion with contrastive graph neural network,Artificial Intelligence in Medicine,2025,Volume 167,103196,TOP期刊


4.Dianlei Gao(硕士生),Fei Zhu*,HMT-DTI: Hierarchical Meta-Path Learning with Transformer for Drug-Target Interaction Prediction,Neural Networks, 2025,TOP期刊


5.Sijia Gu(硕士生),Fei Zhu*,Weakly Supervised Multi-modal Imitation Learning from Incompletely Labeled Demonstrations,Neural Networks, 2025,TOP期刊


2024

1.Shuai Qing(硕士生),Fei Zhu*, Refine to the Essence: Less-redundant Skill Learning via Diversity Clustering,Engineering Applications of Artificial Intelligence, Engineering Applications of Artificial Intelligence,2024,Volume 133,107981SCI 二区 TOP期刊



2.Sijia Gu(硕士生),Fei Zhu*,BAGAIL: Multi-modal Imitation Learning from Imbalanced Demonstrations,Neural Networks, 2024,Volume 174,106251,SCI 一区 TOP期刊

3.Jing Wang(硕士生),Fei Zhu*.Multi-objective molecular generation via clustered Pareto-based reinforcement learning,Neural Networks, 2024,106596,SCI 一区 TOP期刊


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、软件项目管理、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

欢迎有兴趣加入我们课题组的同学朋友联系 Email:zhufei@suda.edu.cn。

授权发明专利

1.朱斐;吴文;伏玉琛;;基于深度Q网络的废品回收机器人控制方法, 2020.12.11,中国, ZL201810199112.2

2.朱斐;朱海军;伏玉琛;;一种基于环境交互的机器人实时控制方法, 2020.09.18,中国, ZL201710492773.X.

3.朱斐;叶飞;伏玉琛;;基于生成式对抗网络技术的医疗文本生成方法, 2020.06.02,中国, ZL201810227535.0

4.刘全;朱斐;钱炜晟;;基于部分感知马氏决策过程的机器人最优路径规划方法, 2020.09.18,中国, ZL201810102240.0.

5.许志鹏;朱斐;伏玉琛;;基于自动发现抽象动作的机器人分层强化学习初始化方法, 2019.03.26,中国,ZL201610238118.7.

6.朱斐;伏玉琛;刘全;;一种通过自动创建抽象动作控制移动机器人的方法,2018.07.31,中国,ZL201610238110.0.

7.朱斐;伏玉琛;刘全;;一种面向动态环境的机器人寻径在线控制方法,2018.06.26,中国,ZL201610238109.8.

8.刘全;周谊成;朱斐;一种基于模型学习的清洁机器人最优目标路径规划方法,2018.04.13,中国, ZL201610171859.8.

9.刘全;许丹;朱斐;基于行动者评论家方法的机器人运动控制方法和装置, 2017.11.28,中国, ZL201610232236.7.

10.伏玉琛;朱斐;朱海军;;一种基于交通监控视频的实时在线交通状态检测方法,2017.07.07,中国,201510338706.3.

11.朱斐;朱海军;伏玉琛;;一种基于强化学习的路面交通信号灯协调控制方法,2017.07.07,中国,ZL201510338644.6.

12.朱海军;朱斐;伏玉琛;;基于交通监控视频的路况实时获取方法,中国,ZL201510338643.1.




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