朱昌明（联系方式：cmzhu@shmtu.edu.cn）
上海海事大学副教授，硕士生导师，信息工程学院副院长，人工智能专业主任。近年来在Pattern Recognition、Knowledge-Based Systems 、Information Sciences、Neurocomputing、Pattern Analysis and Application等知名期刊上发表学术论文70余篇，主持、参加国家级、省部级自然科学基金项目23项。
研究方向
图像及视频处理、识别及追踪；模式识别；多视角学习；水表、港口、生物、芯片、医疗等方面的识别类应用处理和大数据分析
教育经历
2006-9~2010-6 华东理工大学计算机科学与技术本科
2007-7~2010-6 华东师范大学金融学双学士学位
2010-9~2015-3 华东理工大学计算机应用技术硕博连读
工作经验
1、中国计算机学会YOCSEF 上海通讯委员
2、上海市教育考试院物联网技术及应用科目的命题组成员
3、上海海事大学人工智能专业建设负责人（2020/4-至今）
4、上海海事大学信息工程学院计算机科学系硕士生导师，副教授，讲师（2015/3-至今）
5、同济大学电信学院访问学者、博士后
6、上海海事大学信息工程学院在职工程硕士点负责人（2018/5-2020/6）
7、上海海事大学兼职辅导员（2017/9-2018/6）
8、上海海事大学科技处处长协理（挂职）（2016-4-2017/3）
科研成果
发表论文(SCI)
(1)Changming Zhu*, Panhong Wang, Lin Ma, Rigui Zhou, Lai Wei, Global and Local Multi-view Multi-label Learning with Incomplete Views and Labels, Neural Computing and Applications, 2020, 32：15007-15028
(2)Changming Zhu*, Chao Chen, Rigui Zhou, Lai Wei, Xiafen Zhang，A New Multi-View Learning Machine with Incomplete Data, Pattern Analysis and Applications,2020， 23：1085-1116.
(3)Changming Zhu, Duoqian Miao*, Rigui Zhou, Lai Wei,Weight-and-Universum based Semi-supervised Multi-view Learning Machine，Soft Computing, 2020,24(14)：10657–10679
(4)Changming Zhu*, Duoqian Miao, Zhe Wang, Rigui Zhou, Lai Wei, Xiafen Zhang, Global and Local Multi-View Multi-Label Learning, Neurocomputing, 2020, 371:67-77
(5)Qinqin Fan ; Xuefeng Yan ; Yilian Zhang ; Changming Zhu, A Variable Search Space Strategy based on Sequential Trust Region Determination Technique, IEEE Transactions on Cybernetics.
(6)Changming Zhu*, Duoqian Miao, Semi-supervised One-pass Multi-view Learning with Variable Features and Views, Neural Processing Letters, 2019,50(1): 189–226.
(7)Changming Zhu*, Chengjiu Mei，Rigui Zhou, Weight-based Label-unknown Multi-view Data Set Generation Approach, Information processing letters, 2019, 146: 1-12.
(8)Changming Zhu, Duoqian Miao*, Entropy-based Multi-View Matrix Completion for Clustering with Side Information, Pattern Analysis and Applications, 2020, 23: 359-370.
(9)Changming Zhu*, Zhe Wang，Rigui Zhou，Lai Wei, Xiafen Zhang, Yi Ding, Semi-Supervised One-Pass Multi-View Learning, Neural Computing and Applications, 2019，31：8117-8134.
(10) Changming Zhu*, Xiang Ji, Chao Chen，Rigui Zhou，Lai Wei, Xiafen Zhang, Improved linear classifier model with Nyström, Plos One, 2018, 13(11), e0206798.
(11) Changming Zhu, Rigui Zhou, Chen Zu, Weight-based Canonical Sparse Cross-view Correlation Analysis, Pattern Analysis and Applications, 2019,22(2): 457-476.
(12) Changming Zhu*, Zhe Wang, Entropy-based matrix learning machine for imbalanced data sets, Pattern Recognition Letters, 2017, 88: 72-80.
(13) Changming Zhu*, Double-fold localized multiple matrix learning machine with Universum, Pattern Analysis and Applications, 2017, 20(4): 1091-1118.
(14) Changming Zhu, Zhe Wang*, Daqi Gao*, New Design Goal of a Classifier: Global and Local Structural Risk Minimization, Knowledge-Based Systems, 2016, 100: 25-49.
(15) Changming Zhu, Improved Multi-Kernel Classification Machine with Nyström Approximation Technique and Universum Data, Neurocomputing, 2016, 175Part A: 610-634.
(16) Changming Zhu, Zhe Wang*, Daqi Gao*, Xiang Feng, Double-Fold Localized Multiple Matrixized Learning Machine, Information Sciences, 2015, 295: 196-220.
(17) Changming Zhu, Daqi Gao*, Improved Multi-Kernel Classification Machine with Nyström Approximation Technique, Pattern Recognition, 2015, 48(4): 1490-1509.
(18) Changming Zhu*, Daqi Gao*, Multiple Matrix Learning Machine with Five Aspects of Pattern Information, Knowledge-Based Systems, 2015, 83: 13-31. (SCI, Q1, 3)
(19) Changming Zhu, Zhe Wang*, Daqi Gao*, Globalized and Localized Canonical Correlation Analysis with Multiple Empirical Kernel Mapping, Neurocomputing, 2015, 154: 257-275.
(20) Changming Zhu, Daqi Gao*, A Modified Kernel Clustering Method with Multiple Factors, Pattern Analysis and Applications, 2015, 18(4): 871-886.
(21) Shiwen Cheng, Changming Zhu*, Chen Chu, Tao Huang, Xiangyin Kong, LiuCun Zhu*, Prediction of Bioactive Compound Pathways Using Chemical Interaction and Structural Information, Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening, 2016, 19(2):161-169.
(22) Zhe Wang*, Changming Zhu, Zengxin Niu, Daqi Gao*, Xiang Feng, Multi-Kernel Classification Machine with Reduced Complexity, Knowledge-Based Systems, 2014, 65: 83-95.
(23) Zhe Wang*, Changming Zhu, Daqi Gao, Songcan Chen*, Three-Fold Structured Classifier Design based on Matrix Pattern, Pattern Recognition, 2013, 46(6): 1532-1555.
(24) Daqi Gao*, Jun Ding, Changming Zhu, Integrated Fisher linear discriminants: An empirical study, Pattern Recognition, 2014, 47(2): 789-805.
(25) Lei Chen, Chen Chu, Yuhang Zhang, Changming Zhu, Xiangyin Kong, Tao Huang, Yudong Cai, Analysis of Gene Expression Profiles in the Human Brain Stem, Cerebellum and Cerebral Cortex, Plos One, 2016, 11(7), e0159395.
(26) LaiWei, RiguiZhou, JunYin, Changming Zhu, Xiafen Zhang, Hao Liu, Latent graph-regularized inductive robust principal component analysis, Knowledge-Based Systems, 2019, 177: 68-81
(27) Lai Wei*, Xiaofeng Wang, Aihua Wu, Rigui Zhou, Changming Zhu, Robust Subspace Segmentation by Self-Representation Constrained Low-Rank Representation, Neural Processing Letters, 2018, 48(3): 1671-1691.
(28) Rigui Zhou, XingAo Liu, Changming Zhu, Lai Wei, Xiafen Zhang, Hou Ian, Similarity analysis between quantum images, Quantum Information Processing, 2018, 17(6):121.
(29) Lai Wei, Rigui Zhou, Xiaofeng Wang, Changming Zhu, Jun Yin, Xiafen Zhang, Subspace segmentation via self-regularized latent K-means, Expert Systems with Applications, 2019, 136. 316-326
(30) Ri-Gui Zhou, Jia Luo, XingAo Liu, Changming Zhu, Lai Wei, Xiafen Zhang, A Novel Quantum Image Steganography Scheme Based on LSB, International Journal of Theoretical Physics, 2018, 57(6): 1848-1863.
(31) Ri-Gui Zhou, Yang Zhou, Changming Zhu, Lai Wei, Xiafen Zhang, Hou Ian, Quantum Watermarking Scheme Based on INEQR, International Journal of Theoretical Physics, 2018, 57(4): 1120–1131.
(32) Lai Wei*, Yan Zhang, Jun Yin, Rigui Zhou, Changming Zhu, Xiafen Zhang, An Improved Structured Low-Rank Representation for Disjoint Subspace Segmentation, Neural Processing Letters, 2018, doi: 10.1007/s11063-018-9901-x.
(33) Lai Wei, Rigui Zhou, Changming Zhu, Xiafen Zhang, Jun Yin, Adaptive graph-regularized fixed rank representation for subspace segmentation, Pattern Analysis and Applications, 2020, 23: 443-453.
著作
(34) 朱昌明. Multi-kernel Classification Machine with Universum learning. LAP LAMBERT Academic Publishing. 2017-03-17. ISBN-13: 978-3-659-70793-3. ISBN-10: 3659707937. (基金:16ZR1414500, 61602296)
专利
(35) 一种多通道集成嗅觉模拟仪器和生物发酵过程在线分析方法，2015年11月11日授权，专利号：ZL201310405315.X。发明人：高大启;王吉;朱昌明
(36) 面向嗅觉模拟仪器的气敏传感器选择、更换与校正方法，2016年2月3日授权，专利号：ZL201310419648.8。发明人：高大启;朱昌明;王吉;丁军;吉久明
(37) 朱昌明; 一种基于局部特征的多视角分类器及设计方法, 2019-6-14, 中国, ZL201711237173.5
(38) Changming Zhu, Local Feature-Based Multi-View Classifier and the Related Designing Method, 授权 2019.11.27, 2019/01299，南非
(39) 朱昌明, 一种基于信息增强的多视角分类器及其设计方法, 实审, 2019.8.16, CN201910759013.X
(40) 朱昌明, 一种半监督多视角数据集在线学习模型及其设计方法, 申请, 2019.12.24, 201911345784.0
(41) 马林, 朱昌明, 季翔, 梅成就, 罗军, 基于深度学习与强化学习的视频考勤系统及方法, 实审, 2020.1.6, 202010010894.8
(42) 高玉森；朱昌明；季翔；马林；王珂伦，一种基于红外线的智能水表，申请，2020.4.5，202010313728.5
基金项目
主持：
(43) 中国博士后科学基金面上项目，2019M651576，基于特殊样本形式的多视角分类器设计方法研究，2019/05-2020/10
(44) 国家自然科学基金青年科学基金项目，61602296，基于局部特征的多视角学习算法若干关键问题的研究，2017/01-2019/12
(45) 上海市自然科学基金，16ZR1414500，基于局部特征表示的分类器设计若干问题的研究，2016/07-2019/06
(46) 上海市晨光人才计划，18CG54，基于局部特征的多视角分类器设计方法研究，2019/01-2021/12
参与：
(47) 国家重点研发计划重点专项，2018YFC1200200，特殊生物资源监测与溯源技术研究，2018/08-2021/06，2176万元，在研，参与（排名3）
(48) 国家重点研发计划重点专项，2018YFC1200205，特殊生物资源产地分布、多维特征、图文信息及跨境监测综合数据库和系统的建立，2018/08-2021/06，368万元，在研，参与（排名3）
(49) 共融机器人基础理论与关键技术研究国家重大研究计划，91748117，多AUV水下协作跟踪围捕方法与实验验证，2018/01-2020/12，63万元，在研，参与（排名?）
(50) 国家自然科学基金青年科学基金项目，61702324，大数据环境下基于生物医学本体的文献无监督分类方法研究，2018/01-2020/12，23万元，在研，参与（排名2）
(51) 国家自然科学基金青年科学基金项目，61701298，复杂网络二类幂律演化机制及其在fMRI脑网络疾病检测中的应用，2018/01-2020/12，28万元，在研，参与（排名2）
(52) 国家自然科学基金青年科学基金项目，41701523，视频测量用于多源船舶航迹融合的若干关键问题研究，2018/01-2020/12，23万元，在研，参与（排名3）
(53) 企事业单位委托科技项目，影像资料扫描解析存储建设项目，2018/01-2018/05，88万元，已结题，参与（排名2）
(54)上海市自然科学基金，17ZR1412500，带参混合网络中鉴别毒性化合物的集成学习算法研究，2017/05-2020/04，20万元，在研，参与（排名4）
(55) 国家自然科学基金青年科学基金项目，61603245，基于特征描述的水下声纳图像序列联合校正方法研究，2017/01-2019/12，20万元，在研，参与（排名2）
(56) 国家自然科学基金面上项目，61672338，云系统低速流DoS攻击防御关键技术研究，2017/01-2020/12，62万元, 在研，参与（排名3）
(57) 企事业单位委托项目，高精度复合材料激光增材制造控制系统及工艺软件的研制与开发，2017/01-2018/12，41.4万元，已结题，参与（排名2）
(58) 上海市自然科学基金，16ZR1414400，基于联合校正的水下声纳图像序列处理研究，2016/07-2019/06，20万元，在研，参与（排名2）
(59) 上海市浦江人才计划，16PJ1403700，人脸识别中的图像光照联合校正方法研究，2016/07-2018/06，20万元，已结题，参与（排名3）
(60) 南京信息工程大学校级基金，KJR16111，基于增强学习的差分进化算法研究，2016/04-2017/04，5万元，已结题，参与（排名2）
(61) 南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室开放课题，JYB201607，稀疏子空间学习中的边界数据干扰问题及其执行效率研究，2016/01-2017/12，2万元，已结题，参与（排名4）
(62) 国家自然科学基金面上项目，61370174，基于时空关联的自适应视频克隆与修补技术研究，2014/01-2017/12，73万元, 已结题，参与（学生身份参与）
(63) 国家自然科学基金青年科学基金项目，61300133，多光谱动态融合目标跟踪，2014/01-2016/12，23万元，已结题，参与（学生身份参与）
(64) 国家自然科学基金面上项目，61272198，多核学习若干关键问题研究，2013/01-2016/12，80万元，已结题，参与（学生身份参与）
(65) 国家自然科学基金面上项目，21176077，基于机器嗅觉的生物发酵过程在线检测与分析方法研究，2012/01-2015/12，60万元, 已结题，参与（学生身份参与）
指导科创项目
(66) 2016-2017学年，上海海事大学数学141冯如等，“立占”APP，上海海事大学大学生创新创业训练计划项目，已结题
(67) 2017-2018学年，上海海事大学通信151戴维恒等，移动端校园趣味晨跑APP，上海海事大学大学生创新创业训练计划项目，已结题
(68) 2017-2018学年，上海海事大学信息151赵颖泓等，Easy learning网课平台，上海海事大学大学生创新创业训练计划项目，已结题
(69) 2017-2018学年，上海海事大学信息152陈超等，第三届“汇创青春”上海大学生文化创意，市三等奖
教学情况
1、2015-4~2015-7 大学计算机基础139人周学时2 总学时24 大一代课
2、2016-3~2016-7 操作系统106人周学时3 总学时54 大三主讲
3、2016-3~2016-7 操作系统实验100人周学时2 总学时18 大三主讲
4、2016-9~2017-1 信息存储管理57人周学时2 总学时36 大四主讲
5、2016-9~2017-1 实用软件实践65人周学时2 总学时36 大一主讲
6、2016-9~2017-1 面向对象程序设计实验35人周学时2 总学时18 大二主讲
7、2016-9~2017-1 研究生前沿技术讲座87人周学时2 总学时10 研一主讲
8、2017-3~2017-7 操作系统111人周学时3 总学时54 大三主讲
9、2017-3~2017-7 操作系统实验101人周学时2 总学时18 大三主讲
10、2017-3~2017-7 大学计算机基础147人周学时2 总学时36 大一主讲
11、2017-9~2018-1信息存储管理 25人周学时2 总学时32 大四主讲
12、2017-9~2018-1 JAVA编程基础 77人周学时3 总学时48 大二主讲
13、2017-9~2018-1 研究生前沿技术讲座102人周学时2 总学时8 研一主讲
14、2018-3~2018-6操作系统92人周学时3 总学时48 大三主讲
15、2018-3~2018-6操作系统39人周学时3 总学时48 大三主讲
16、2018-3~2018-6操作系统实验102人周学时2 总学时16 大三主讲
17、2018-3~2018-6 计算机应用能力水平205人周学时3 总学时16 全校本科主讲
18、2018-9~2019-2 JAVA编程基础 77人周学时3 总学时48 大二主讲
19、2018-9~2019-2 信息存储管理 58人周学时2 总学时32 大四主讲
20、2018-9~2019-2 面向对象程序设计实验32人周学时2 总学时16 大二主讲
21、2019-3-2019-6 操作系统 116人周学时 3 总学时 48 大三主讲
22、2019-3-2019-6 操作系统实验 100人周学时 2 总学时 16 大三主讲
23、2019-3-2019-6 物联网技术 10人周学时 2 总学时 32 研一主讲
24、2019-9~2020-1 信息存储管理 36人周学时2 总学时32 大四主讲
25、2019-9~2020-1 JAVA编程基础 94人周学时3 总学时48 大二主讲
26、2020-3~2020-7 操作系统118人周学时 3 总学时 48 大三主讲
27、2020-3~2020-7操作系统实验115人周学时 2 总学时 16 大三主讲
28、2020-3~2020-7物联网技术13人周学时 2 总学时 32 研一主讲
29、2020-9-2021-1JAVA编程基础106人周学时3 总学时48 大二主讲
30、2021-3~2021-7 操作系统107人周学时 3 总学时 48 大三主讲
31、2021-3~2021-7操作系统实验98人周学时 2 总学时 16 大三主讲
32、2021-3~2021-7物联网技术17人周学时 2 总学时 32 研一主讲
33、2021-3~2021-7 信息存储管理54人周学时2总学时32 大三主讲
学生培养
1、2015-2016学年本科生毕业设计5名
2、2016-2017学年本科生毕业设计8名，优秀毕业生1名(袁伟)
3、2017-2018学年本科生毕业设计8名，优秀毕业生1名(赵奕如)
4、2018-2019学年本科生毕业设计7名，优秀毕业生1名(杨耀婷)
5、2019-2020学年本科生毕业设计7名
6、2020-2021学年研究生国家奖学金王盼红
7、2020-2021学年本科生毕业设计7名
研究生名单
2018级：季翔，梅成就
2019级：马林，王盼红，岳闻，沈震宇，陈健飞，高玉森，张传杰
2020级：郭帅萍，曹杜鹃，张皓阳，刘鸣，刘俊江，范雅雯，王盛楠
2021级：徐云峰