头像
周塔 副教授

张家港校区

通讯地址：

个人邮箱：jkdzhout@just.edu.cn

邮政编码：

办公地点：

传真：

  • 个人简介

  • 研究方向

  • 科研团队

  • 科研项目

  • 获奖动态

  • 教学随笔

  • 教育经历

  • 课程教学

  • 论文著作

  • 科研论文

  • 科研横向项目

  • 科研纵向项目

  • 科研专利

  • 科研动物专利

  • 男，江苏盐城人，博士，副教授，江苏科技大学硕士生导师，香港理工大学博士后出站，河南省肿瘤医院特聘专家，江苏科技大学优秀教师，优秀共产党员。目前系江苏省人工智能协会不确定性人工智能专业委员会委员，苏州市计算机学会会员，全国卫生与精准医疗专委会委员。研究方向：模糊逻辑及其在医学上的应用研究、模糊算法优化及模糊神经网络构建、船舶概念设计与智能推理等。近年来在包括TFS、TETCI、INT J RADIAT ONCOL、APPL SOFT COMPUT和《软件学报》等国内外主流权威期刊以第一/通讯作者发表论文多篇。目前主持国家“春晖计划”项目，江苏省自然科学基金项目(面上项目)；主持江苏省高校自然科学基金项目(面上项目)；作为子课题负责人主持国防科工局国防基础研究重点项目；参与国家自然科学基金项目，江苏省自然科学基金项目，江苏省高校自然科学基金；国家自然科学基金（海外合作项目）；主持并完成横向项目多项；授权国家发明专利2项。从2018年8月赴香港理工大学Smart-Health研究中心和HTI从事AI和医学肿瘤图像交叉的研究工作；目前担任领域内权威主流期刊TFS、TCYB、TII、Information Fusion和《计算机科学》等审稿人。



  • 机器学习、神经网络优化及其在医学肿瘤图像中的应用研究，智能船舶算法设计与优化等。



    • 获奖动态

      科研/指导研究生获奖

      [1]河南省医学科技奖一等奖；

      [2]受聘于河南省肿瘤医院特聘专家。

      [3]江苏省高校自然科学研究成果奖三等奖：多领域大规模样本驱动下模糊随机性层次建模方法与研究（排名第1）；

      [4]江苏省科技创新发明奖：水下视觉SLAM系统中的图像处理方法（排名第1）；

      [5]苏州市自然科学优秀学术论文二等奖（排名第1）；

      [6]苏州市计算机学会优秀学术论文一等奖（排名第1）；

      [7]张家港市自然科学优秀学术论文一等奖（排名第1）；

      [8]指导研究生参加第四届中国创新挑战赛三等奖、江苏省数学建模大赛三等奖；

    • 专利成果

      发明专利：
      1、一种包装袋自动分离装置，发明专利，专利号：ZL201910446295.8，已授权。
      2、一种基于机器视觉规划路径的多层泊车系统，发明专利，专利号：ZL202010594662.1，已授权。
      3 、基于相互矫正和信息融合的医学数据分类方法及装置，发明专利，专利号：202410790147.9，已授权。


    • 科研项目

      科研项目：

      [1]国家“春晖计划”研发项目，HZKY20220133，跨域决策模糊增强学习在鼻咽癌成像多维补偿识别中的应用研究，2023-06至2025-06，在研，主持；

      [2]江苏省科技计划项目-基础研究计划，自然科学基金面上项目，多模态睡眠障碍诊断的类脑认知演绎及可解释性表征，2024-07至2027-06，在研，主持；

      [3]江苏省科技计划项目-基础研究计划，自然科学基金面上项目，BK20191200，脑功能轻微失调图像识别的大规模深度增强保真学习与模糊知识表示及应用研究，2019-07至2022-06，结题，主持；

      [4]江苏省高校自然科学基金面上项目，19KJD520003，不确定性睡眠病症图像进阶增强识别与模糊表达及应用，2019-07至2022-06，结题，主持；

      [5]国防基础研究重点项目：基于智能推理的***快速设计技术研究(涉密)，2019-08至2023-12，子课题负责人，本人负责其中两个子课题：（1）***模糊逻辑推理及算法优化研究；（2）***数据的最小凸包增广及优化算法研究；结题，主持（国家级，国防重点子课题）；

      [6]**结构全国重点开放基金项目，基于***Transformer数据驱动的船舶运动与波浪载荷复杂映射研究， 2024.08-2026.07，主持，在研；

      [7]国防基础研究重点项目，***数据的最小凸包增广及优化算法研究(涉密) ，2019.08-2023.12，子课题主持人，在研；


    • 论文著作

      部分学术论文

      已发表的部分论文：

      [1]T. Zhou, F.L. Chung, S. Wang. Deep TSK fuzzy classifier with stacked generalization and triplely concise interpretability guarantee for large data. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2017, 25(5): 1207-1221.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=12.029)

      [2]T. Zhou, H. Ishibuchi, S. Wang. Stacked blockwise combination of interpretable TSK fuzzy classifiers by negative correlation learning. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 26(6): 3327-3341.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=12.029)

      [3]T. Zhou, G. Wang, K.S. Choi, S. Wang. A two-view deep interpretable TSK fuzzy classifier under mutually teachable classification criterion. Information Sciences, 2024, 665(120388):1-17.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=8.1)

      [4]T. Zhou, G.Wang, K.S. Choi and S. Wang. Recognition of Sleep-Wake Stages by Deep Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier with Random Rule Heritage. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2023, 7(5):1458-1469.(Q1, 中科院2区，IF=5.3, 人工智能顶刊)

      [5]T. Zhou, Y. Zhou, and J.Cai, Hierarchical Fuzzy Inference System Quantifiable-rule-based of Radiation Dermatitis with Linguistically Refined Features-Driven, Human-centric Computing and Information Sciences, 2024.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=6.6)

      [6]T. Zhou, H. Ishibuchi, S. Wang. Stacked-structure-based hierarchical Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classification through feature augmentation. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2017, 1(6):421-436.(Q1，中科院2区，IF=5.3, 人工智能顶刊)

      [7]T. Zhou; Y. Zhou; S. Gao; Quantitative-integration-based TSK fuzzy classification through improving the consistency of multi-hierarchical structure, Applied Soft Computing, 2021, 106: 107350.(Q1, 中科院2区，TOP, IF=8.263)

      [8]W. Xue; T. Zhou; J. Cai, Horizontal Progressive and longitudinal leapfrogging fuzzy classification with feature activity adjustment, Applied Soft Computing, 2022, 119: 108511.(Q1, 中科院2区，TOP, IF=8.263)

      [9]R. Ni, T. Zhou, G. Ren, Y. Zhang，Deep learning-based automatic assessment of radiation dermatitis in patients with nasopharyngeal carcinoma, International Journal of Radiation Oncology Biology Physics, 2022, 111:685-694.(Q1, 中科院1区，TOP, IF=8.013, 红皮期刊，肿瘤放疗领域顶刊)

      [10]G. Wang, T. Zhou, K.S. Choi, and J.Lu, A Deep-Ensemble-Level-Based Interpretable Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier for Imbalanced Data, IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(5):3805-3818.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=19.118)


    • 获奖动态

      科研/指导研究生获奖

      [1]河南省医学科技奖一等奖；

      [2]受聘于河南省肿瘤医院特聘专家。

      [3]江苏省高校自然科学研究成果奖三等奖：多领域大规模样本驱动下模糊随机性层次建模方法与研究（排名第1）；

      [4]江苏省科技创新发明奖：水下视觉SLAM系统中的图像处理方法（排名第1）；

      [5]苏州市自然科学优秀学术论文二等奖（排名第1）；

      [6]苏州市计算机学会优秀学术论文一等奖（排名第1）；

      [7]张家港市自然科学优秀学术论文一等奖（排名第1）；

      [8]指导研究生参加第四届中国创新挑战赛三等奖、江苏省数学建模大赛三等奖；

    • 专利成果

      发明专利：
      1、一种包装袋自动分离装置，发明专利，专利号：ZL201910446295.8，已授权。
      2、一种基于机器视觉规划路径的多层泊车系统，发明专利，专利号：ZL202010594662.1，已授权。
      3 、基于相互矫正和信息融合的医学数据分类方法及装置，发明专利，专利号：202410790147.9，已授权。


    • 科研项目

      科研项目：

      [1]国家“春晖计划”研发项目，HZKY20220133，跨域决策模糊增强学习在鼻咽癌成像多维补偿识别中的应用研究，2023-06至2025-06，在研，主持；

      [2]江苏省科技计划项目-基础研究计划，自然科学基金面上项目，多模态睡眠障碍诊断的类脑认知演绎及可解释性表征，2024-07至2027-06，在研，主持；

      [3]江苏省科技计划项目-基础研究计划，自然科学基金面上项目，BK20191200，脑功能轻微失调图像识别的大规模深度增强保真学习与模糊知识表示及应用研究，2019-07至2022-06，结题，主持；

      [4]江苏省高校自然科学基金面上项目，19KJD520003，不确定性睡眠病症图像进阶增强识别与模糊表达及应用，2019-07至2022-06，结题，主持；

      [5]国防基础研究重点项目：基于智能推理的***快速设计技术研究(涉密)，2019-08至2023-12，子课题负责人，本人负责其中两个子课题：（1）***模糊逻辑推理及算法优化研究；（2）***数据的最小凸包增广及优化算法研究；结题，主持（国家级，国防重点子课题）；

      [6]**结构全国重点开放基金项目，基于***Transformer数据驱动的船舶运动与波浪载荷复杂映射研究， 2024.08-2026.07，主持，在研；

      [7]国防基础研究重点项目，***数据的最小凸包增广及优化算法研究(涉密) ，2019.08-2023.12，子课题主持人，在研；


    • 论文著作

      部分学术论文

      已发表的部分论文：

      [1]T. Zhou, F.L. Chung, S. Wang. Deep TSK fuzzy classifier with stacked generalization and triplely concise interpretability guarantee for large data. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2017, 25(5): 1207-1221.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=12.029)

      [2]T. Zhou, H. Ishibuchi, S. Wang. Stacked blockwise combination of interpretable TSK fuzzy classifiers by negative correlation learning. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 26(6): 3327-3341.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=12.029)

      [3]T. Zhou, G. Wang, K.S. Choi, S. Wang. A two-view deep interpretable TSK fuzzy classifier under mutually teachable classification criterion. Information Sciences, 2024, 665(120388):1-17.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=8.1)

      [4]T. Zhou, G.Wang, K.S. Choi and S. Wang. Recognition of Sleep-Wake Stages by Deep Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier with Random Rule Heritage. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2023, 7(5):1458-1469.(Q1, 中科院2区，IF=5.3, 人工智能顶刊)

      [5]T. Zhou, Y. Zhou, and J.Cai, Hierarchical Fuzzy Inference System Quantifiable-rule-based of Radiation Dermatitis with Linguistically Refined Features-Driven, Human-centric Computing and Information Sciences, 2024.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=6.6)

      [6]T. Zhou, H. Ishibuchi, S. Wang. Stacked-structure-based hierarchical Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classification through feature augmentation. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2017, 1(6):421-436.(Q1，中科院2区，IF=5.3, 人工智能顶刊)

      [7]T. Zhou; Y. Zhou; S. Gao; Quantitative-integration-based TSK fuzzy classification through improving the consistency of multi-hierarchical structure, Applied Soft Computing, 2021, 106: 107350.(Q1, 中科院2区，TOP, IF=8.263)

      [8]W. Xue; T. Zhou; J. Cai, Horizontal Progressive and longitudinal leapfrogging fuzzy classification with feature activity adjustment, Applied Soft Computing, 2022, 119: 108511.(Q1, 中科院2区，TOP, IF=8.263)

      [9]R. Ni, T. Zhou, G. Ren, Y. Zhang，Deep learning-based automatic assessment of radiation dermatitis in patients with nasopharyngeal carcinoma, International Journal of Radiation Oncology Biology Physics, 2022, 111:685-694.(Q1, 中科院1区，TOP, IF=8.013, 红皮期刊，肿瘤放疗领域顶刊)

      [10]G. Wang, T. Zhou, K.S. Choi, and J.Lu, A Deep-Ensemble-Level-Based Interpretable Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier for Imbalanced Data, IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(5):3805-3818.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=19.118)


    • 获奖动态

      [1]河南省医学科技奖一等奖；

      [2]受聘于河南省肿瘤医院特聘专家。

      [3]江苏省高校自然科学研究成果奖三等奖：多领域大规模样本驱动下模糊随机性层次建模方法与研究（排名第1）；

      [4]江苏省科技创新发明奖：水下视觉SLAM系统中的图像处理方法（排名第1）；

      [5]苏州市自然科学优秀学术论文二等奖（排名第1）；

      [6]苏州市计算机学会优秀学术论文一等奖（排名第1）；

      [7]张家港市自然科学优秀学术论文一等奖（排名第1）；

      [8]指导研究生参加第四届中国创新挑战赛三等奖、江苏省数学建模大赛三等奖；

    • 专利成果

      1、一种包装袋自动分离装置，发明专利，专利号：ZL201910446295.8，已授权。
      2、一种基于机器视觉规划路径的多层泊车系统，发明专利，专利号：ZL202010594662.1，已授权。
      3 、基于相互矫正和信息融合的医学数据分类方法及装置，发明专利，专利号：202410790147.9，已授权。


    • 科研项目

      [1]国家“春晖计划”研发项目，HZKY20220133，跨域决策模糊增强学习在鼻咽癌成像多维补偿识别中的应用研究，2023-06至2025-06，在研，主持；

      [2]江苏省科技计划项目-基础研究计划，自然科学基金面上项目，多模态睡眠障碍诊断的类脑认知演绎及可解释性表征，2024-07至2027-06，在研，主持；

      [3]江苏省科技计划项目-基础研究计划，自然科学基金面上项目，BK20191200，脑功能轻微失调图像识别的大规模深度增强保真学习与模糊知识表示及应用研究，2019-07至2022-06，结题，主持；

      [4]江苏省高校自然科学基金面上项目，19KJD520003，不确定性睡眠病症图像进阶增强识别与模糊表达及应用，2019-07至2022-06，结题，主持；

      [5]国防基础研究重点项目：基于智能推理的***快速设计技术研究(涉密)，2019-08至2023-12，子课题负责人，本人负责其中两个子课题：（1）***模糊逻辑推理及算法优化研究；（2）***数据的最小凸包增广及优化算法研究；结题，主持（国家级，国防重点子课题）；

      [6]**结构全国重点开放基金项目，基于***Transformer数据驱动的船舶运动与波浪载荷复杂映射研究， 2024.08-2026.07，主持，在研；

      [7]国防基础研究重点项目，***数据的最小凸包增广及优化算法研究(涉密) ，2019.08-2023.12，子课题主持人，在研；


    • 论文著作

      已发表的部分论文：

      [1]T. Zhou, F.L. Chung, S. Wang. Deep TSK fuzzy classifier with stacked generalization and triplely concise interpretability guarantee for large data. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2017, 25(5): 1207-1221.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=12.029)

      [2]T. Zhou, H. Ishibuchi, S. Wang. Stacked blockwise combination of interpretable TSK fuzzy classifiers by negative correlation learning. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 26(6): 3327-3341.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=12.029)

      [3]T. Zhou, G. Wang, K.S. Choi, S. Wang. A two-view deep interpretable TSK fuzzy classifier under mutually teachable classification criterion. Information Sciences, 2024, 665(120388):1-17.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=8.1)

      [4]T. Zhou, G.Wang, K.S. Choi and S. Wang. Recognition of Sleep-Wake Stages by Deep Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier with Random Rule Heritage. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2023, 7(5):1458-1469.(Q1, 中科院2区，IF=5.3, 人工智能顶刊)

      [5]T. Zhou, Y. Zhou, and J.Cai, Hierarchical Fuzzy Inference System Quantifiable-rule-based of Radiation Dermatitis with Linguistically Refined Features-Driven, Human-centric Computing and Information Sciences, 2024.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=6.6)

      [6]T. Zhou, H. Ishibuchi, S. Wang. Stacked-structure-based hierarchical Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classification through feature augmentation. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2017, 1(6):421-436.(Q1，中科院2区，IF=5.3, 人工智能顶刊)

      [7]T. Zhou; Y. Zhou; S. Gao; Quantitative-integration-based TSK fuzzy classification through improving the consistency of multi-hierarchical structure, Applied Soft Computing, 2021, 106: 107350.(Q1, 中科院2区，TOP, IF=8.263)

      [8]W. Xue; T. Zhou; J. Cai, Horizontal Progressive and longitudinal leapfrogging fuzzy classification with feature activity adjustment, Applied Soft Computing, 2022, 119: 108511.(Q1, 中科院2区，TOP, IF=8.263)

      [9]R. Ni, T. Zhou, G. Ren, Y. Zhang，Deep learning-based automatic assessment of radiation dermatitis in patients with nasopharyngeal carcinoma, International Journal of Radiation Oncology Biology Physics, 2022, 111:685-694.(Q1, 中科院1区，TOP, IF=8.013, 红皮期刊，肿瘤放疗领域顶刊)

      [10]G. Wang, T. Zhou, K.S. Choi, and J.Lu, A Deep-Ensemble-Level-Based Interpretable Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier for Imbalanced Data, IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(5):3805-3818.(Q1, 中科院1区，TOP，IF=19.118)


  • 2015-2019年 江南大学   博士

    2020-2023年 香港理工大学 博士后



  • 《人工智能》、《计算机程序设计VC++》、《计算机信息技术》和《离散数学》等。