主要研究方向
.人工智能、机器学习、强化学习、深度强化学习、医学信息

研究领域
.人工智能
.强化学习
.医学信息

代表作
.PPICT: an integrated deep neural network for predicting inter-protein PTM cross-talk, Briefings in Bioinformatics, 2023,2, SCI 二区
.Seek for Commonalities: Shared Features Extraction for Multi-task Reinforcement Learning via Adversarial Training, Expert Systems With Applications, 2023,3  SCI 一区 TOP期刊
.Integrating safety constraints into adversarial training for robust deep reinforcement learning, Information Sciences, 2023, 619: 310-323 SCI 一区 TOP期刊
.Learning fair representations by separating the relevance of potential information, Information Processing and Management, 2022,59, 103103 SCI 一区 TOP期刊
.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

个人简介

朱斐，男，博士，金沙集团186cc副教授，中国计算机学会高级会员，中国运筹学会会员。2010年至美国Troy大学访学，2016-2018年至美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）进行博士后研究。主持国家自然科学基金1项，作为主要成员（前三）参与国家自然科学基金项目5项，主持江苏省高校重大自然科学基金项目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、苏州市工业应用基础项目1项；主持横向项目30余项。近年来，在国际期刊上发表论文50余篇，其中指导研究生发表SCI(E)论文一区论文9篇、二区论文10余篇，其他SCI(E)论文20余篇。在《计算机学报》及《软件学报》发表论文5篇，《计算机研究与发展》、《自动化学报》、《电子学报》及《通信学报》等国内重要期刊上发表论文10余篇；获发明专利授权15项、实用新型专利授权3项，软件著作权登记10项。主要研究方向是人工智能、机器学习、医学信息学、文本挖掘、深度学习等。