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。

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。

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

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

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

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.Xingzheng Zhu（硕士生）,Zhihong Zhao, Fei Zhu*,Scaffold-driven molecular generation via reinforced RNN with centroid distance evaluation,Expert Systems with Applications,2025,Volume 292,128606,SCI 一区 TOP期刊

5.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

6.Jialin Cai（硕士生）,Fei Zhu*,Mitigate discrimination caused by data bias: Learning fair representations with information reinforcement via recurrent encoding，Expert Systems with Applications,2025,SCI 一区 TOP期刊

7.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.Chunli Sha（硕士生）,Fei Zhu*,Goal-directed molecule generation with fine-tuning by policy gradient,Expert Systems With Applications,2024,Volume 246,123127, SCI 一区 TOP期刊

2.Xinmiao Peng（硕士生）,Fei Zhu*, Hitting stride by degrees: Fine grained molecular generation via diffusion model，Expert Systems With Applications,2024,Volume 244,122949, SCI 一区 TOP期刊

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

4.Wenfeng Fan（硕士生）, Yue He, Fei Zhu*,RM-GPT: Enhance the comprehensive generative ability of molecular GPT model via LocalRNN and RealFormer,Artificial Intelligence in Medicine, 2024, Volume 150,102827, SCI 二区

5.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

6.Guangyu Zhang（硕士生,共同一作）, Cai Zhang （硕士生,共同一作）, Mingyue Cai, Cheng Luo, Fei Zhu*（共同通信） , Zhongjie Liang**（共同通信）, FuncPhos-STR: An integrated deep neural network for functional phosphosite prediction based on AlphaFold protein structure and dynamics，International Journal of Biological Macromolecules，2024，Volume 266,131180，SCI 一区TOP期刊

7.Cai Zhang（硕士生）,Xiaoxiong Zhang, Hui Zhang, Fei Zhu*,Collaborative Promotion: Achieving Safety and Task Performance by Integrating Imitation Reinforcement Learning, Expert Systems With Applications,2024, Accepted, SCI一区 TOP期刊

8.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

9.Jing Wang（硕士生）,Fei Zhu*.ExSelfRL: An exploration-inspired self-supervised reinforcement learning approach to molecular generation,Expert Systems With Applications,2024, Accepted, SCI一区 TOP期刊

• 2023
  

1.Weicheng Xiong（硕士生）,et al., Fei Zhu*,Personalized Federated Reinforcement Learning: Balancing Personalization and Experience Sharing via Distance Constraint,Expert Systems With Applications, 2024,Volume 238, 122290   SCI 一区 TOP期刊

2.Hao Lin（硕士生）,et al., Fei Zhu*,Taking complementary advantages: Improving exploration via double self-imitation learning in procedurally-generated environments,Expert Systems With Applications,2024, Volume 238, 122145SCI 一区 TOP期刊

3.Zhongjie Liang#,Tonghai Liu#, Qi Li#, Guangyu Zhang#（硕士生,共同一作）,Bei Zhang, Xikun Du, Jingqiu Liu, Zhifeng Chen, Hong Ding, Guang Hu, Hao Lin, Fei Zhu*（共同通信）, Cheng Luo*（共同通信）, Deciphering the functional landscape of phosphosites with deep neural network, Cell Reports, 2023,42(9):113048  SCI 一区 TOP期刊 

4.Jianmin Tang（硕士生）,et al.,Fei Zhu*,RLUC: Strengthening robustness by attaching constraint considerations to policy network,Expert Systems With Applications, 2024,Volume 237,  121475SCI 一区 TOP期刊

5.Guofeng Zhu（硕士生）, Fei Zhu*, Draw on advantages and avoid disadvantages by making a multi-step prediction,Expert Systems With Applications, 2024, Volume 237,  121345SCI 一区 TOP期刊

6.Tangkun Quan（硕士生）, Fei Zhu*, et. al. Learning Fair Representations for Accuracy Parity,Engineering Applications of Artificial Intelligence,2023, Volume 119, 105819, SCI 二区 TOP期刊

7.Fei Zhu, Lei Deng,et al. PPICT: an integrated deep neural network for predicting inter-protein PTM cross-talk, Briefings in Bioinformatics, 2023, 24(2):bbad052, SCI 二区 生物信息顶刊

8.Jinling Meng（硕士生）,Fei Zhu*, Lei Deng,et al. Seek for Commonalities: Shared Features Extraction for Multi-task Reinforcement Learning via Adversarial Training, Expert Systems With Applications, 2023,Volume 224, 119975SCI 一区 TOP期刊

9.Taotao Wang（硕士生）,Fei Zhu*. SAPocket: Finding pockets on protein surfaces with a focus towards position and voxel channels, Expert Systems With Applications, 2023,Volume 227,  120235SCI 一区 TOP期刊

10.Peiyao Zhao（硕士生）, Fei Zhu*, et al.A stable actor-critic algorithm for solving robotic tasks with multiple constraints,2023, Vol.17,Issue (4): 174328. CCF B类推荐期刊

11.Jinling Meng（硕士生）, Fei Zhu*, et al. Integrating safety constraints into adversarial training for robust deep reinforcement learning,Information Sciences,Volume 619, January 2023, Pages 310-323,SCI 一区 TOP期刊

12.Lei Deng（硕士生）, Fei Zhu*, et al. Prediction of post-translational modification cross-talk and mutation within proteins via imbalanced learning,Expert Systems With Applications, 2023, Volume 211,118593,SCI 一区 TOP期刊

2022

1.Lin Zhang（硕士生）, Fei Zhu*, et al. Best-in-Class Imitation: Non-Negative PU Imitation Learning from Imperfect Demonstrations, Information Sciences, 2022,601:71-89 SCI 一区

2.Fei Zhu,Feifei Li,et al.Protein Interaction Network Reconstruction with a Structural Gated Attention Deep Model by Incorporating Network Structure Information, Journal of Chemical Information and Modeling ,2022,62,2，258-273 SCI 二区 

4.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.软件学报,2022.8

5.Xiaoshu Zhou（硕士生）,Fei Zhu*,et al.Within the Scope of Prediction: Shaping Intrinsic Rewards via Evaluating Uncertainty, Expert Systems With Applications, 2022, 6:117775, SCI 一区 TOP期刊

6.Chunyang Wu（硕士生）, Fei Zhu*, Quan Liu, Explore the weakness: instructive exploration adversarial robust reinforcement learning, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences,Available online 9 August 2022,SCI 二区

7.Fei Zhu, SijieYang（硕士生）,et al. Leveraging Protein Dynamics to Identify Functional Phosphorylation Sites using Deep Learning Models, Journal of Chemical Information and Modeling ,July 11, 2022, SCI 二区 

8.Fan Ding（硕士生）, Fei Zhu*. HLifeRL:A Hierarchical Lifelong Reinforcement Learning Framework,Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences,2022,5.10 SCI二区

2021

1.Dayong Xu（硕士生）,Fei Zhu*,et al.Improving Exploration Efficiency of Deep Reinforcement Learning through Samples Produced by Generative Model, Expert Systems With Applications, 2021,185(15):1-8 SCI 一区 TOP期刊

2.Dayong Xu（硕士生）, Fei Zhu*,et al.ARAIL: Learning to rank from incomplete demonstrations, Information Sciences,2021,565:422–437. SCI 一区

3.刘成浩（硕士生）,朱斐*,刘全.基于优化子目标数的Option-Critic算法,计算机学报,2021,44(9):1922-1933

4.Liu Chenghao（硕士生）,Zhu Fei*, et al. Hierarchical Reinforcement Learning with Automatic Sub-goal Identification. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021,8(10):1686-1696,SCI 一区 TOP期刊

5.Pai Peng（硕士生）, Fei Zhu*,PeiyaoZhao,Quan Liu. Achieving Safe Deep Reinforcement Learning via Environment Comprehension Mechanism,电子学报（英文版）,2021,30(1):1-10,SCI 四区

6.Pai Peng（硕士生）, Fei Zhu*, et al.Improving Deep Reinforcement Learning by Safety Guarding Model via Hazardous Experience Planning, Frontiers of Computer Science,SCI 二区,已录用

7.Sijie Yang（硕士生）, Fei Zhu, Xinghong Ling, et al. Intelligent Healthcare: Applications of Deep Learning in Computational Medicine, Frontiers in Genetics, SCI 三区

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（硕士生）, Fei Zhu*, Xinghong Ling and Quan Liu.Protein Interaction Network Reconstruction Through Ensemble Deep Learning With Attention Mechanism, Front. Bioeng. Biotechnol., 2020.5 SCI 二区

3.Yangyang Ge（硕士生）, Fei Zhu*, et al.Multi-Agent Cooperation Q-Learning Algorithm Based on Constrained Markov Game. Computer Science and Information Systems,2020,17(2):647–664 SCI 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 generation with a bidirectional LSTM-CNN generative adversarial network. Nature, Scientific Reports, 2019.5, 1-11  SCI 三区

3. Fei Ye（硕士生）, Fei Zhu*, Yuchen Fu, Bairong Shen. ECG Generation with Sequence Generative Adversarial Nets Optimized by Policy Gradient, IEEE Access, 2019, 7(1):69-78 SCI 二区

4.Yangyang Ge（硕士生）, Fei Zhu*, Xinghong Lin, Quan Liu. Safe Q-Learning Method Based on Constrained Markov Decision Processes, IEEE Access, 2019, 7(12):7-17 SCI 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):689-704 SCI 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):789–804 SCI 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): 561-577 SCI 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（硕士生）, 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): 787-799  SCI 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):106-112 SCI 三区

3. Shuhua You（硕士生）, 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):1-19 SCI 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): 197-376 SCI 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):1-9 SCI 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: 91-96 SCI 四区

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;等;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;等;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;等;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;等;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;等;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;等;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;等;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;等;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;等;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;等;基于交通监控视频的路况实时获取方法,中国,ZL201510338643.1.