学历

博士研究生

职称

副教授

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邮箱

zhutuanfei@hnu.edu.cn

zhutuanfei@163.com

研究领域

不平衡数据分类、集成学习、表格型数据分类、表示学习

学术兼职/荣誉

硕士生导师、湖南省青年骨干教师；《Pattern Recognition》、《Neural Networks》等期刊审稿人；国家自然科学基金评审专家；硕士研究生导师

教育经历：

2014-09至2019-04，湖南大学，信息科学与工程学院，博士

2009-09至2012-07，四川大学，计算机学院，硕士

2005-09至2009-07，郑州轻工业学院，信息与计算科学系，本科

工作经历：

2021-02至2025-1,国防科技大学,计算机学院, 博士后

2019-06至现在,长沙学院,计算机科学与工程学院

主讲课程：

  《数据挖掘与机器学习》

  《算法设计与分析》

科研和教改项目：

（1）国家自然科学基金青年项目，62006030，面向极不平衡分类问题的过采样技术研究，2021-01至2023-12，24万，结题，主持

（2）湖南省教育厅科学研究“优秀”青年项目，20B060，不平衡时间序列分类问题的过采样技术研究，2021-01至2023-12，6万，结题，主持

（3）湖南省自然科学基金青年项目，2020JJ5623，面向非经典不平衡分类问题的过采样技术研究，2020-01至2022-12，5万，结题，主持

（4）湖南省自然科学基金面上项目，2024JJ5051，面向不平衡分类问题的动态集成系统研究，2024-01至2026-12，5万，在研，主持

代表性论文：

  (1) Zhu T, Liu X*, Zhu E.   Oversampling with Reliably Expanding Minority Class Regions for Imbalanced   Data Learning[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023.（CCF A，高被引论文，Google学术引用：42）

(2) T. Zhu, X. Hu, X. Liu, E. Zhu,   X. Zhu and H. Xu, "Dynamic Ensemble Framework for Imbalanced Data   Classification," in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,   doi: 10.1109/TKDE.2025.3528719. （CCF A）

(3) Zhu T, Luo C, Zhang Z, et al. Minority   oversampling for imbalanced time series classification[J]. Knowledge-Based   Systems, 2022, 247: 108764. (中科院一区Top期刊论文，Google学术引用：26)

(4) Zhu T, Lin Y, Liu Y. Improving   interpolation-based oversampling for imbalanced data learning[J].   Knowledge-Based Systems, 2020, 187: 104826. (中科院一区Top期刊论文，Google学术引用：82)

(5) Tuanfei Zhu; Yaping Lin*; Yonghe Liu; Wei   Zhang; Jianming Zhang. Minority Oversampling for Imbalanced Ordinal   Regression, Knowledge-Based Systems, 2019, 166: 140-155. （中科院一区Top期刊论文，Google学术引用：45）

(6) Tuanfei Zhu; Yaping Lin*; Yonghe Liu;   Synthetic Minority Oversampling Technique for Multiclass Imbalance Problems,   Pattern Recognition, 2017, 72: 327-340. （中科院一区Top期刊论文，Google学术引用：270）

(7) 祝团飞，罗成，陈颖. 高校公共基础课思政教育体系研究—以大学计算机基础课程为例 [J]. 教育信息化论坛，2022，121.

(8) 祝团飞，罗成，曾一夫，张维. 基于分类难度的过采样度优化方法 [J]. 长沙大学学报，2022，36(5).（省级期刊）

(9) Zeng Y, Ouyang S, Zhu T, et al.   E-Commerce Network Security Based on Big Data in Cloud Computing   Environment[J]. Mobile Information Systems, 2022, 2022.

(10) Li, Z., Huang, W., Xiong, Y., Ren, S., &   Zhu, T. Incremental learning imbalanced data streams with concept drift:   The dynamic updated ensemble algorithm. Knowledge-Based Systems, 2020, 195,   105694.

(11) Yuanyu He; Junhai Zhou*; Yaping Lin; Tuanfei   Zhu; A class imbalance-aware Relief algorithm for the classification of   tumors using microarray gene expression data, Computational Biology and   Chemistry, 2019, 80: 121-127. （指导学生发表的SCI）

(12) Qin Wu; Yaping Lin*; Tuanfei Zhu; Yue   Zhang; HIBoost: A Hubness-Aware Ensemble Learning Algorithm for High-Dimensional   Imbalanced Data Classification, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,   2020, 39(1): 1-12. （指导学生发表的SCI）

(13) 王晶晶; 王延昊; 姜文君; 曾一夫; 祝团飞; 时序图数据流上的快速子图近似计数算法[J], 计算机研究与发展, 2024, 61. (国内权威期刊)

(14) Zhang H, Li Y, Zhu T, et al.   Commonsense-based adversarial learning framework for zero-shot stance   detection[J]. Neurocomputing, 2024, 563: 126943.

(15) Li Y, Hu X, Zhu T, et al. Discriminative   Embedded Multi-view Fuzzy C-Means Clustering for Feature-redundant and   Incomplete Data[J]. Information Sciences, 2024: 120830.

(16) Ding, Y., Lei, Y., Wang, A., Liu, X., Zhu, T.,   & Li, Y. Adversarial contrastive representation training with external   knowledge injection for zero-shot stance detection[J]. Neurocomputing, 2025,   614: 128849.

其它成果：

(1)一体化的分类器池生成与动态集成选择系统，软件著作权（2022SR1123272）

(2)基于过采样技术的不平衡学习问题处理系统，软件著作权（2022SR1123273）

(3)一种基于A星算法的蛋白质序列标签测序方法, 发明专利，CN20231 0035764.3.