个人简历

郑明，博士，副教授，硕士生导师，网络安全与信息化办公室副主任（挂职），计算机科学与技术系副主任，工业智能数据安全安徽省重点实验室秘书，CCF会员，IEEE会员，安徽省计算机学会青工委委员，中国计算机学会人工智能与模式识别、网络与系统安全、分布式计算与系统专委委员，教育部学位中心硕士学位论文评审专家，“学术桥”评审专家。

主要从事数据挖掘，数据安全等方向的研究工作。近年来主持国家自然科学基金青年项目和厅局级等项目5项，参与国家自然科学基金面上项目2项，在TIFS、TRel、TETC、INS、KBS、ASOC、EAAI、FGCS和计算机研究与发展等国内外学术期刊发表论文30余篇，授权发明专利和软件著作权10余项。曾获云南省科学技术奖自然科学奖二等奖，安徽省研究生教学成果奖二等奖，云南省博士研究生学术新人奖，全国大学生数学建模竞赛安徽省优秀指导老师奖等多项荣誉。国际多个知名期刊审稿人，如TKDE、TDSC、TEVC、TNNLS、DMKD、PR、IPM、KAIS、ESWA、CCPE和ASOC等。曾指导本科生获国家级竞赛荣誉8项，省级竞赛荣誉30余项。指导硕士研究生获研究生国家奖学金、安徽省普通高等学校优秀毕业生和安徽省计算机学会优秀硕士学位论文等荣誉。

联系方式：mzheng@ahnu.edu.cn

主要项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，62306009，全局信息感知多视角下的不平衡数据重采样方法研究，2024-01至2026-12，主持

[2] 国家自然科学基金面上项目，62472006，基于多源轨迹数据的处理表示与知识发现方法研究，2025-01至2028-12，参与

[3] 国家自然科学基金面上项目，62272006，时空轨迹数据发布与分析中的隐私保护方法研究，2023-01至2026-12，参与

[4] 安徽省高校自然科学重大项目，KJ2021ZD0007，面向不平衡网络流量数据的重采样方法研究，2022-01-01至2024-12-31，主持

[5] 芜湖市应用基础研究项目，2022jc11，面向不平衡网络流量数据异常检测的混合采样方法研究，2022-05-01至2024-05-01，主持

[6] 云南省博士研究生学术新人奖项目，CZ21622204，不平衡数据的学习，2019-01至2020-12，主持

[7] 横向课题，数据仿真平台研究，2023-07-01至2025-06-30，主持

[8] 安徽省教育厅，高等学校省级质量工程教学研究重点项目，2024jyxm0116，数据挖掘课程教育教学改革与创新实践研究，2025-01至2026-12，主持

代表性论文

[1] Zheng Ming, Hu Xiaowen, Hu Ying, Zheng Xiaoyao, Luo Yonglong*. Fed-UGI: Federated Undersampling Learning Framework with Gini Impurity for Imbalanced Network Intrusion Detection[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2025, vol. 20, pp. 1262-1277. （CCF A）

[2] Zheng Ming, Ma Kai, Zhou Qiran, Chen Fulong*. FLO: Focal Loss-Based Oversampling for High-Dimensional Imbalanced Biomedical Data Classification[C]// 2025 IEEE 31th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), Hefei, China, 2025, pp. 1-8, doi: 10.1109/ICPADS67057.2025.11323088 （CCF C）

[3] Hu Xiaowen, Zheng Ming*, Zhu Rui, Zhang Xuan, Zhi Jin. Fed-OLF: Federated Oversampling Learning Framework for Imbalanced Software Defect Prediction under Privacy Protection[J]. IEEE Transactions on Reliability, 2025, vol. 74, no. 3, pp. 3266-3280. （CCF C）

[4] Zheng Ming*, Wang Fei, Hu Xiaowen, Hu Liangchen, Yu Qingying, Zheng Xiaoyao. UFIDSF: An Undersampling Approach Based on Feature Importance and Double Side Filter for Imbalanced Data Classification[J]. Future Generation Computer Systems, 2025: 107750. （CCF C）

[5] Wang Fei, Zheng Ming*, Ma Kai, Hu Xiaowen. Resampling approach for imbalanced data classification based on class instance density per feature value intervals[J]. Information Sciences, 2025, 692: 121570. （CCF B）

[6] Zhao Zhuo, Zheng Ming*, Ma Fanhao, Zheng Yi. Optimal Sampling Rate Selection for Parallel Hybrid Sampling Framework of Imbalanced Data Classification[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2025, 37(27-28): e70462. (CCF C)

[7] Zheng Ming, Zhao Zhuo, Wang Fei, Xu Sheng, Li Wanggen, Li Tong*. Exploratory parallel hybrid sampling framework for imbalanced data classification[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 138: 109428. (CCF C)

[8] Zheng, Ming*, Ma, Kai., Wang, Fei, Hu Xiaowen, Yu Qingying, Guoliang min, Chen Fulong. Which standard classification algorithm has more stable performance for imbalanced network traffic data?[J]. Soft Computing, 2024, 28: 217–234. (CCF C)

[9] Zheng Ming, Li Tong*, Zheng Xiaoyao, Yu Qingying, Chen Chuanming, Zhou Ding, Lv Changlong, Yang Weiyi. UFFDFR: Undersampling framework with denoising, fuzzy c-means clustering, and representative sample selection for imbalanced data classification [J]. Information Sciences, 2021, 576: 658-680. （CCF B）

[10] Zheng Ming, Li Tong, Zhu Rui, Tang Yahui, Tang Mingjing, Lin Leilei, Ma Zifei. Conditional Wasserstein generative adversarial network-gradient penalty-based approach to alleviating imbalanced data classification[J]. Information Sciences, 2020, 512: 1009-1023. (CCF B)

招生要求

本人课题组欢迎对数据挖掘和数据安全方向感兴趣，能吃苦、有毅力和对科学研究充满热情的同学报考硕士。