个人简历：朱建勇教授，博士生导师，工学博士，毕业于中南大学，师从桂卫华院士。江西省省级C类高层次领军人才（培养类），江西省杰出青年基金获得者，江西省“百人远航”资助对象。主要研究领域为复杂工业过程先进控制与优化、工业人工智能、机器学习。作为主研人员参与国家重大专项、重点研发计划及重点基金等3项，主持国家科技重大专项课题1项、国家自然科学基金地区项目3项、江西省杰出青年基金项目和面上项目、江西省博士后基金项目各1项、企业委托科研项目等研究课题。。在TFS、TDKE、自动化学报等期刊发表论文50余篇，获得江西省技术发明奖特等奖（排名第二）、科学进步奖三等奖等，获江西省教学成果奖一等奖（排名第四）。江西省自动化学会理事、江西省稀土协会理事、中国有色金属学会自动化学术委员会委员。

教育经历：

2010/09－2014/12，中南大学，信息科学与工程学院自动化系，博士，导师：桂卫华院士

2003/09－2006/07，南昌大学，信息学院自动化系，硕士，导师：王时胜教授

1996/09－2000/07，南昌大学，自动化学院，学士

工作经历：

2023.12―至  今， 华东交通大学，电气与自动化工程学院，教授

2018.01―2023.11，华东交通大学，电气与自动化工程学院，副教授

2014.12―2017.12，华东交通大学，电气与自动化工程学院，讲师

2006.07―2010/08，江西理工大学南昌校区，讲师

2000.07―2002/08，冠捷电子（福建）有限公司，助理工程师

研究方向：

从事复杂工业过程控制与优化（预测控制、概率密度函数控制、分布式预测控制及优化等）、知识自动化（模糊、专家、案例推理及类脑行为）、机器学习（回归、聚类、降维、特征选择、神经网络设计、深度学习等）等研究。

社会兼职及荣誉：

江西省自动化学会理事

江西省稀土协会理事

中国有色金属学会自动化学术委员会委员

国家自然科学基金项目通信评议专家

《control engineering practice》、《journal process of control》《minerals engineering》、《IEEE access》、《自动化学霸》、《控制理论与应用》、《控制与决策》、《化工学报》等期刊审稿专家。

成果奖励：

1. 稀土冶炼全流程协同一体化控制关键技术及应用，江西省技术发明奖特等奖，2/10

2. 大型企业动力厂智能监控、故障诊断与信息管理系统研发， 江西省科学技术进步奖三等奖，5/6

3. “产教融合、多元协同”的自动化创新人才培养探索与实践， 江西省教学成果奖一等奖，4/5

主持或参加科研项目：

12. 国家科技重大专项子课题，2026ZD16010302，2026.3-2029.2，在研，主持

11. 江西省自然科学基金重点项目，20252BAC250019，虚实互促的多组分稀土萃取分离孪生控制关键技术研究，2025.6-2028.6，在研，主持

10. 国家自然科学基金地区项目，62363010，稀土萃取分离过程数字孪生控制技术及应用，2024/01-2027/12, 32万元，在研，主持  

9. 国家自然科学基金地区项目，61963015，多组分稀土萃取过程分布式预测控制，2020/01-2023/12,38万元，已结题，主持。

8. 国家自然科学基金地区项目，61563015，面向泡沫特征形态分布的矿物浮选过程药剂量控制，2016/01-2019/12，40万元，已结题，主持。

7. 国家重点研发计划子课题，2020YFB1713702-3，离子型稀土矿山原地浸矿智能管控技术及系统，15万，已结题，主持.

6.科技部国家重点研发计划项目，2020YFB1713700，离子型稀土产业集聚区域网络协同制造集成技术研究与应用示范，国拨733万，在研，骨干参与。

5.国家自然科学基金重点项目，61733005，多组分稀土萃取分离过程优化控制关键技术及应用，2018/01-2022/12，300万元，在研，骨干参与。

4.江西省自然科学基金杰出青年基金项目，20171ACB21039，矿源多变下浮选泡沫特征数据挖掘及其药剂量控制研究，2017/01-2020/12，20万元，已结题，主持。

3.江西省自然科学基金项目，20192BAB207024，多组分稀土萃取溶液颜色校正及药剂量控制研究，2019/01-2020/12，6万元，已结题，主持.

2.国家自然科学基金地区项目，61863014，基于多模式融合的稀土萃取过程组分含量检测，2019/01-2022/12,40万元，在研，参与（排名第二）

1. 企事业单位委托科技项目,稀土冶炼分离智能制造应用示范, 2016/07-2018/07, 500万元，在研，骨干参与

近期发表论文:

[52] Jianyong Zhu, Jiaying Zheng, Kaijun Jia, Hui Yang, Ding Qiong, Feiping Nie. Sparse linear discriminant analysis for supervised feature selection, Neurocomputing,Volume 705, 2026,134903.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231226023015

[51] Jianyong Zhu, Jianyang Shen, Kajjun Jia, Hui Yang, Yingjie Cai, Feiping Nie. Centerless semi-supervised clustering via sparse distance optimization and unified K-means/Spectral framework. Information Sciences, 757, 2026.8: 123936-  

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025526008674

[50] Jianyong Zhu∗, Lijun Guan, Hui Yang, Fangping Xu, Feiping Nie. Load forecasting and optimal configuration of dual-carbon microgrid energy systems under climate change. Renewable Energy. 1 October 2026, 273 (2026): 126066.

[49] 朱建勇,张志,杨文龙,等.TungNetV2：轻量级多尺度融合的钨矿石X射线图像分类网络[J].中南大学学报(自然科学版), 2026,57(2):488-504.

[48]朱建勇,陈坤,杨辉,等.两行更新策略的成对约束投影-聚类联合优化方法[J/OL].电子与信息学报,1-12[2026-07-02]. https://link.cnki.net/urlid/11.4494.TN.20260609.1638.008.

[47]朱建勇,王佳浩,韩泽润,等.基于多分支回归生成对抗网络的稀土萃取分离流程模拟方法[J/OL].自动化学报,1-16[2026-06-09].https://doi.org/10.16383/j.aas.c250450..

[46]  Jianyong Zhu, Kun Chen, Jingwen Wang, Hui Yang, Feiping Nie.  A novel semi-supervised clustering algorithm based on ridge regression with optimal scaling. Neurocomputing 682 (2026) 1-12.

[45] Yingjie Cai, Hui Yang, Jianyong Zhu, Feiping Nie. Multi-subspace graph clustering joint dimensionality reduction and feature selection, Pattern Recognition, Volume 172, Part B, 2026, 112557. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112557.

[44] 朱建勇,王佳浩,陈琰,等.基于多分支注意力双向LSTM网络的稀土萃取工艺仿真方法[J/OL].中国稀土学报,1-16[2026-01-31].https://link.cnki.net/urlid/11.2365.TG.20260127.1149.002.

[43] 朱建勇, 杨飞, 李中美, 杨辉. 基于双路Transformer多分支网络的稀土萃取流程仿真方法[J/OL].化工学报.https://link.cnki.net/urlid/11.1946.TQ.20251106.0926.002

[42] 徐芳萍，杨辉，陈俊，朱建勇，陆荣秀. 基于迁移学习与残差注意力卷积网络的稀土元素组分含量软测量. 化工学报, 2025, 76(4): 1647-1660.

[41] 张志勇,朱建勇*,杨辉,等. 基于扰动观测器的多组分稀土萃取过程分布式预测控制[J/OL].中国稀土学报,1-20[2025-09-18]. https://link.cnki.net/urlid/11.2365.tg.20250325.1616.012.

[40] 朱建勇,张琳,陆荣秀,等.基于Laguerre的多组分稀土萃取分布式模型预测控制[J].控制与决策, 2025,40(03) :1005-1014.DOI:10.13195/j.kzyjc.2024.0208.

[39] 朱建勇,王敬文,杨辉,等.基于约束图的鲁棒半监督不相关岭回归聚类[J].控制与决策, 2025,40(04): 1321-1330.DOI:10.13195/j.kzyjc.2024.0375.

[38] 杨辉,邱子游,李中美,朱建勇*. 抗拜占庭攻击的梯度净化联邦自适应学习算法[J].通信学报, 2024, 45(S1):1-11.

[37]Zhu, J., Zheng, J., Zhou, Z. et al. Self-adjusted graph based semi-supervised embedded feature selection. Artificial Intelligence Review, 2024, 57(308):1-12. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10868-2

[36] Zhang, Z., Zhu, J*. & Nie, F. A novel hybrid adaptive differential evolution for global optimization. Sci Rep 14, 19697 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-70731-w

[35]朱建勇,凤冰霞,杨辉等.基于特征气体加权的油浸式变压器故障预报[J].控制工程, 2022,29(10): 1743-1751. DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.cpcc2020-243.

[34]朱建勇,李兆祥,徐彬等.基于图嵌入的正交局部保持投影无监督特征选择[J].计算机科学, 2023,50(S2):552-560.

[33]朱建勇,徐彬,杨辉等.基于锚点策略的快速无监督特征选择算法[J].传感器与微系统, 2023,42(01): 149-153+160.DOI:10.13873/J.1000-9787(2023)01-0149-05.

[32] Zhiyong Zhang, Jianyong Zhu*, Cong Xiong, Hui Yang, and Feiping Nie. Constrained Model Predictive Control Based on Event Triggering for the Rare Earth Extraction Process. ACS Omega 2023 8 (44), 41943-41952. DOI: 10.1021/acsomega.3c07153 SCI 三区

[31] Jianyong Zhu, Wenjie Zhao, Hui Yang, Feiping Nie. Joint Learning of Anchor Graph-Based Fuzzy Spectral Embedding and Fuzzy K-Means. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2023, 31(11): 4097-4108. doi: 10.1109/TFUZZ.2023.3283261.  https://ieeexplore.ieee.org/document/10144650

[30] Jianyong Zhu, Xinyun Chen, Hui Yang, Feiping Nie. “Unsupervised Adaptive Bipartite Graph Embedding”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023，35（10）：10514-10525,  DOI: 10.1109/TKDE.2023.3267505. https://ieeexplore.ieee.org/document/10103196.

[29] J. Zhu, J. Chen, B. Xu, H. Jiang, H. Yang and F. Nie . “Fast orthogonal locality-preserving projections for unsupervised feature selection”. Neurocomputing, 2023 4, 513:  100-113. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.02.021

[28] J. Chen, J. Zhu, H. Jiang, H. Yang and F. Nie, "Sparsity Fuzzy C-Means Clustering With Principal Component Analysis Embedding," in IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2023, 31(7): 2099-2111., doi: 10.1109/TFUZZ.2022.3217343.

[27] Jingwei Chen, Jianyong Zhu , Binxia Feng, Shiyu Xie, Hui Yang, Feiping Nie. A novel method for Optimizing Spectral Rotation embedding KMeans with Coordinate Descent. Information Sciences. 2022 10, 612: 1095-1110 .  https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.09.011

[26] Yang, H., Kuang, Z., Zhu, J*. et al. Digital twin key technology on rare earth process. Sci Rep 12, 14727 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-19090-y

[25] Jinwei Chen, Jianyong Zhu*, Shiyu Xie, Hui Yang, Feiping Nie. FGC SS: Fast Graph Clustering method by Joint Spectral Embedding and Improved Spectral Rotation. Information Sciences. 2022, 10, 613: 853-870.  https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.08.109

[24] 朱建勇, 王伟, 杨辉*, 徐芳萍, 陆荣秀. 基于多分支残差深层网络的稀土萃取流程模拟. 控制理论与应用, 2022, 39(12):2242–2253    

[23] 朱建勇, 常文佳, 徐芳萍, 杨辉*. 基于改进差分进化的稀土萃取能效分离系数优化. 控制与决策, 2023, 38(6):1524-1532.  

[22] Zhongmei Li, Mengzhe Huang,Jianyong Zhu*, Weihua Gui, Zhong-Ping Jiang, Wenli Du*. Learning-Based Adaptive Optimal Control for Flotation Processes Subject to Input Constraints. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2023, 31(1): 252-264.

[21] Jianyong Zhu, LiHong Tao, Hui Yang, Feiping Nie*. Unsupervised Optimized Bipartite Graph Embedding, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(3):3224-3238. doi: 10.1109/TKDE.2021.3115775.  SCI 一区  

[20] 杨辉, 陶力宏, 朱建勇, 聂飞平*. 基于锚点的快速无监督图嵌入. 计算机科学 (CCF B类). 2021，录用.

[19] 朱建勇, 凤冰霞, 杨辉, 聂飞平*. 基于特征气体加权的油浸式变压器故障诊断. 控制工程. 2022, 29(10).

[18] 朱建勇, 周振辰, 杨辉, 聂飞平*. 基于Hessian正则的自适应损失半监督特征选择，控制与决策, 2021, 36(8):1862-1870. EI.  

[17] 朱建勇, 黄鑫, 杨辉, 聂飞平*. 基于稀疏化神经网络的浮选泡沫图像特征选择, 控制与决策, 2021, 36(7):1627-1636. EI.  

[16] Rongxiu Lu, Yingjie Cai, Jianyong Zhu^*, Feiping Nie, Hui Yang. Dimension reduction of multimodal data by auto-weighted local discriminant analysis. Neurocomputing (CCF B类) 461 (2021) 27–40.

[15] Rongxiu Lu, Guanhua Qiu, Zhijun Zhang, …, Jianyong Zhu. A mixture varying-gain dynamic learning network for solving nonlinear and nonconvex constrained optimization problems. Neurocomputing (CCF B类) 456 (2021) 232–242.

[14] Yang H, Peng H, Zhu J, et al. Co-Clustering Ensemble Based on Bilateral K-Means Algorithm. IEEE Access, 2020, 8:51285-51294.  

[13] 陆荣秀, 饶运春, 杨辉, 朱建勇, 杨刚. 基于改进即时学习算法的镨/钕元素组分含量预测. 控制理论与应用, 2020, v.37(08):177-185. EI.

[12] 朱建勇, 杨辉, 陆荣秀, 徐芳萍, 余运俊. 基于静态设定和动态补偿的铈镨/钕萃取过程药剂量优化控制. 自动化学报, 2019, 45(6):1186-1197. EI.  

[11] 朱建勇, 张旭乾, 杨辉, 陆荣秀. 单光照条件变化的镨/钕元素组分含量软测量, 化工学报, 2019.3.10, 70(2):780~788. EI.  

[10] Jianyong Zhu, Weihua Gui, Jinping Liu, Honglei Xu, Chunhua Yang. Combined fuzzy based feedforward and bubble size distribution based feedback control for reagent dosage in copper roughing process. Journal of Process Control. 2016, 39:50-63.

[9]  Jianyong Zhu, Weihua Gui, Chunhua Yang, Honglei Xu, Xiaoli Wang. Probability density function of bubble size based reagent dosage predictive control for copper roughing flotation. Control Engineering Practice 2014, 29:1-12.

[8]  Jianyong Zhu, Weihua Gui, Chunhua Yang, Jinping Liu, Yongbo Tang. Probability density function of bubble size based reagent dosage control for flotation process. Asian Journal of Control. 2014, 16(3):765-778.

[7] 朱建勇, 桂卫华, 阳春华, 吴佳, 周文振. 基于泡沫尺寸随机分布的铜粗选过程药剂量控制. 自动化学报, 2014, 40(10): 2089-2098. EI.

[6] JinpingLiu,Zhaohui Tang,WeihuaGui,WenzhongLiu,PengfeiXu,JianyongZhu. Application of statistical modeling of image spatial structures to automated visual inspection of product quality. Journal of Process Control, 2016, 44: 23-40.

[5] Jinping Liu, Zhaohui Tang, Pengfei Xu, Wenzhong Liu, Jin Zhang, Jianyong Zhu. Quality-Related Monitoring and Grading of Granulated Products by Weibull-Distribution Modeling of Visual Images with Semi-Supervised Learning. Sensors, 2016, 16(7):998.

[4] Jingping Liu, Weihua Gui, Zhaohui Tang, Chunhua Yang, Jianyong Zhu, Jianqi Li. Recognition of the operational statuses of reagent addition using dynamic bubble size distribution in copper flotation process. Minerals Engineering, 2013, 45:128-141.  

[3] Jingping Liu, Weihua Gui, Zhaohui Tang, Huosheng Hu, Jianyong Zhu. Machine Vision Based Production Condition Classification and Recognition for Mineral Flotation Process Monitoring. International Journal of Computational Intelligence systems, 2013, 6(5):969-986.

[2] 刘金平, 桂卫华, 唐朝晖, 朱建勇. 基于泡沫大小动态分布的浮选生产过程加药量健康状态分析, 控制理论与应用, 2013, 04:492-502. EI.    

[1] 刘金平, 桂卫华, 唐朝晖, 朱建勇. 基于Curvelet变换的浮选泡沫图像序列时空联合去噪.控制与决策, 2013, 09:1322-1328. EI.