一、基本信息

张鹏飞，博士/博士后，副研究员，成都中医药大学硕士生导师，成都医学院兼职硕士生导师。多模态医学智能与多粒度认知计算研究组（MAGIC Lab）负责人。张鹏飞博士毕业于西南交通大学，专业是计算科学与技术。近年来，从事人工智能、机器学习、信息融合、医工交叉等相关领域科研教学工作，主持和参与国家级、省部级项目10余项。在IEEE TNNLS、 IEEE TFS、ACM TKDD、ACM TIST、Information Fusion、Knowledge-Based Systems、Engineering Applications of Artificial Intelligence、模糊系统与数学、中国中西医结合杂志等国内外期刊发表文章50余篇，一作和通讯IF>10有10篇，有其中2篇入选ESI高被引，Google Scholar显示总引用1700余次，H指数23，申请专利4项。担任IEEE TFS、IEEE TKDE、Information Fusion、Pattern Recognition、AAAI、ACM MM等多个SCI期刊/顶级会议审稿人。先后荣获2025年度博士后科研业绩评估考核中西医结合学科组二等资助（全国仅3人）；2024度FLINS-ISKE国际会议最佳Poster奖；2023年度ACM Chengdu Chapter 优秀博士论文奖（提名奖，全省仅1人）；2023年度西南交通大学优秀博士论文（全校仅10篇）及2022年度国家奖学金等荣誉。

如您想进一步了解我的相关信息，欢迎访问我的个人网页：https://pengfei-zhang-55.github.io。我也诚挚欢迎志同道合的同学加入我的团队攻读研究生，保证尽最大努力进行深入指导，包括论文写作、科研思路与项目实践，和大家一起并肩前行、共同成长。同时，本校有志于在学术上有所突破的本科生也非常欢迎与我联系，期待与你们碰撞思想、探索科研之路。联系邮箱：zhangpengfei [at] www.yoyuju.com。

二、研究方向

1. 中医药人工智能领域研究（中西医结合模型、机器学习算法、深度预测模型等）

2. 生物医药及跨模态数据处理（药物发现、多模态融合/对齐等）

3. 医学大模型（医学知识/因果推理、可信与可解释等）

4. 粒计算（特征选择、异常检测、多粒度建模等）

5. 针灸多模态及神经计算（智能针灸、针灸脑影像、神经表征等）

三、协会兼职

1.ACM/IEEE/CCF/CAAI会员

2.中国人工智能协会机器学习专委会通信委员

3.中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员

4.中国中医药信息学会人工智能分会理事

5.中国中西医结合学会智慧医疗专业委会青年委员

6.四川省计算机学会青少年信息科技专委会

7.四川省城乡数智中医委员会副秘书长

8.四川省中医药发展促进会信息化专委会

四、期刊兼职

1.《International Journal of Computational Intelligence Systems》期刊领域主编

2.《Human-Centric Intelligent Systems》期刊青年编委

3.《Journal of Artificial Intelligence & Control Systems》期刊青年编委

4.《Frontiers in Artificial Intelligence》期刊Special Issue副主编

五、主持项目

1.国家自然科学基金, C类, 62406044, 数据与知识双驱动的乳腺癌术后多源复杂数据智能表征与个性化推荐方法研究, 2025-2027, 主持

2.中国博士后科学基金会，国资B档，GZB20230092, 基于多模态数据融合与时空表征的中医诊断模型研究，2024-2025，主持

3.中国博士后科学基金会, 第74批面上资助, 2023M740383, 面向中医四诊数据的粒度融合方法研究, 2024-2025，主持

4.四川省科技厅，面上项目，2024NSFSC0721，中医诊断数据智能化处理与多粒度融合模型研究，2024-2025，主持

5.成都中医药大学，“杏林学者”博士后专项，BSZ2023057，基于多源复杂医疗数据的粒计算融合方法研究，2023-2025，主持

六、部分论文

[1] Pengfei Zhang, Tianrui Li, Guoqiang Wang, Chuan Luo, Hongmei Chen, Junbo Zhang, Dexian Wang, Zeng Yu. Multi-source information fusion based on rough set theory: A review. Information Fusion, 2021, 68: 85-117. (高被引论文,中科院1区Top, IF=15.5)

[2] Pengfei Zhang, Tianrui Li, Guoqiang Wang, Dexian Wang, Pei Lai, Fan Zhang. A multi-source information fusion model for outlier detection. Information Fusion, 2023, 93: 192-208. (中科院1区Top, IF=15.5)

[3] Pengfei Zhang, Tianrui Li, Zhong Yuan, Chuan Luo, Guoqiang Wang, Jia Liu, Shengdong Du. A data-level fusion model for unsupervised attribute selection in multi-source homogeneous data. Information Fusion, 2022, 80: 87-103. (中科院1区Top, IF=15.5)

[4] Pengfei Zhang, Dexian Wang, Zheng Yu, Yujie Zhang, Tao Jiang, Tianrui Li, A multi-scale information fusion-based multiple correlations for unsupervised attribute selection. Information Fusion,106(2024) 102276. (高被引论文, 中科 院1 区Top, IF=15.5)

[5] Qinli Zhang, Pengfei Zhang*, Tianrui Li, Information fusion for large-scale multi-source data based on the Dempster-Shafer evidence theory. Information Fusion, 115(2025) 102754.(通讯作者,中科院1区Top, IF=15.5)

[6] Jia Liu, Nijing Yang, Yanli Lee, Wei Huang, Yajun Du, Tianrui Li, Pengfei Zhang*, FedDAF: Federated Deep Attention Fusion for Dangerous Driving Behavior Detection. Information Fusion, 2024, 112: 102584.(通讯作者,中科院1区Top, IF=15.5)

[7] Pengfei Zhang, Tianrui Li, Zhong Yuan, Zhixuan Deng, Guoqiang Wang, Dexian Wang, Fan Zhang. A possibilistic information fusion-based unsupervised feature selection method using information quality measures. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2023, 31(9): 2975-2988. (中科院1区Top, IF=11.9)

[8] Pengfei Zhang, Zhaoxuan He, Dexian Wang, Tao Jiang, Baolin Li, Jia Liu, Wei Huang, Tianrui Li, ODMGIS: An Outlier Detection Method Based on Multi-Granularity Information Sets. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 33(7) 2050-2061, 2025. (中科院1区Top, IF=11.9)

[9] Pengfei Zhang, Tianrui Li, Zhong Yuan, Chuan Luo, Keyu Liu, Xiaoling Yang. Heterogeneous Feature Selection Based on Neighborhood Combination Entropy. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 35(3): 3514-3527. (中科院1 区Top, IF=10.2)

[10]  Pengfei Zhang, Yuxin Zhao, Lvhui Hu, Dexian Wang, Lilan Peng, Zhong Li, Herwig Unger, Tianrui Li,I2QD: Unsupervised feature selection via information quality, quantity, and difference degree. Information Processing & Management 62 (2025) 104173 (中科院1 区Top, IF=6.9)

[11] Gangqiang Zhang, Jingjing Hu, Jing Yang, Pengfei Zhang*, Interactive streaming feature selection based on neighborhood rough sets. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 139 (2025) 109479.(通讯作者，中科院1 区Top, IF=8)

[12] Dexian Wang, Pengfei Zhang*, Ping Deng, Qiaofeng Wu, Wei Chen, Tao Jiang, Wei Huang, Tianrui Li, An autoencoder-like deep NMF representation learning algorithm for clustering. Knowledge-Based Systems, 305 (2024) 112597.(通讯作者，中科院1 区Top, IF=7.6)

[13] Xiabing Zhang, Yuqin Li, Pengfei Zhang*, Dexian Wang, Guang Yao, Peng Xu*, Central-Peripheral Nervous System Activation in Exoskeleton Modes: A Granger Causality Analysis via EEG-EMG Fusion. Expert Systems with Applications, 2025, 126311.(通讯作者，中科院1 区Top, IF=7.5)

[14] Zhaowen Li, Pengfei Zhang*, Ningxin, Xie, Gangqiang, Zhang, Ching-Feng, Wen. A novel three-way decision method in a hybrid information system with images and its application in medical diagnosis. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020, 92: 103651.(通讯作者，中科院1 区Top, IF=8)

[15] 张鹏飞, 曾鹏飞, 王德贤, 何昭璇, 曾芳.智能融合赋能中医四诊合参客观化.中国中西医结合杂志,2025,45(10):1165-1172.(CSCD, 卓越期刊)