中国矿业大学（徐州）

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。Email：dingsf@cumt.edu.cn

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学习简历：

2004年山东科技大学博士毕业，获工学博士学位;

2006年中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室，博士后学位。

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主要学术身份：

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(CAAI)理事、CAAI杰出会员;CAAI知识工程与分布智能专业委员会委员、CAAI机器学习专业委员会委员、CAAI粒计算与知识发现专业委员会常委委员;江苏省计算机学会理事、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。担任中国科学院计算技术研究所客座研究员、博士生导师;国际期刊《International Journal of Collaborative Intelligence》主编、《International Journal of Digital Content Technology and its Applications》副主编、《Information Sciences》、《Neurocomputing》、《Neural Computing and Applications》、《Soft Computing》等SCI期刊特约客座主编。

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主要研究方向：

(1)智能信息处理：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。

(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。

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主要科研经历：

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：

主持国家973计划课题“脑机协同的认知计算模型”(No.2013CB329502);

主持国家自然科学基金面上项目：“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”(No.61379101);

主持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”(No.61672522);

主持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”(No.2017XKZD03)。

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主要学术成果：

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等。

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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、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：

电话：0516-83885189 (H)

邮箱：dingsf@cumt.edu.cn

实验室：http://www.jliip.org/

微信号: ding285296936

QQ号: 285296936

 

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]2016年江苏省教育科学与研究自然科学二等奖

[7]2018年江苏省教育科学与研究自然科学三等奖

[8]2018年第八届吴文俊人工智能科学技术奖

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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

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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

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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

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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

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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

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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: ZL201510553000.9

[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: ZL201510553000.9

申请发明专利：

[1]基于强度PCNN的视觉特征捆绑方法在导盲机器人中的应用

[2]一种基于SFLA模糊控制器的平衡球杆系统方法

[3]一种基于多层极速学习机的网络入侵检测方法

[4] 一种基于果蝇优化算法和光滑孪生支持向量机的彩色图像分类方法与系统

[5]基于NSCT及深度信息激励PCNN的多聚焦图像融合方法

 

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

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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，江苏师范大学美术学院

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

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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

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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)

2010届：

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在读硕士研究生：

2017级：从林(女)、史颂辉、李景灿、杜鹏、秦悦(女)

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)、。。。。

 

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学者，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、《Journal of Digital Contents Technology and Application》副主编;主持并完成国家973课题1项、国家自然科学基金项目2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2部，发表学术论文180余篇，其中100余篇被SCI、ESI收录。