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办公室:

郑州大学电气与信息工程学院1215

研究方向:

人工智能大模型、图信号学习、疾病多模态数据建模分析

教育背景

Ø2014/09-2019/12，西北工业大学，自动化学院，博士

Ø2018/11-2019/02，京都大学化学研究所，访问学生。

Ø2015/09-2017/12，中国科学院上海生命科学研究所，访问学生。

Ø2013/09-2014/09，西北工业大学，自动化学院，硕士

Ø2009/09-2013/06，华北水利水电大学，数学与信息科学学院，学士。

工作经历

Ø2024-至今，郑州大学，电气与信息工程学院，特聘教授（青年拔尖）。

Ø2022-2024，郑州大学，电气与信息工程学院，副教授。

Ø2021-2022，郑州大学，电气与工程学院，副教授。

Ø2020-2021，郑州大学，电气工程学院，讲师。

Ø学术兼职

Ø担任中国自动化学会认知计算与系统专委会委员、河南省生物信息学会（筹）秘书长、期刊《Genes》客座编辑；人工智能和生物信息领域Top期刊《TCYB》、《Briefings in bioinformatics》等期刊的审稿人。

奖励与荣誉

Ø2025年河南省五四青年奖（科技工作者）（排名第一）

Ø河南省教育厅2025年度科技成果奖一等奖（排名第二）

Ø第五届数据驱动复杂系统优化国际会议最佳论文（独立通讯）

科研项目

Ø国家自然科学基金面上项目， 49万，主持，2025-2028。

Ø河南省自然科学基金面上项目， 10万，主持，2024-2025。

Ø河南省科技研发联合基金产业类重大项目，500万，项目执行负责人，2025.01-2027.12。

Ø数字医学工程全国重点实验室开放课题，5万，主持，2024-2025。

Ø国家自然科学青年基金， 24万，主持， 2021-2023。

Ø河南省科技厅重点研发与推广专项 （科技攻关）项目， 10万，主持，2021-2022。

Ø中国博士后科学基金面上项目， 8万，主持，2021-2022。

Ø华南肿瘤国家重点实验室开放课题，5万，2021-2022。

代表文章（近5年)

已在国内外高水平期刊发表一作/通讯论文30余篇，代表性论文如下：

[1] Guo Wei-Feng, Sun Zening (本人指导的2022级硕士), Zhao Mengtong, Yue Caitong, Cheng Han*. Sparse Knowledge Guided Multiobjective Multimodal Optimization for Identification of Personalized Critical Biomarkers in Cancer. 2026. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 8.1，中科院二区)

[2] Cheng, Han, Liang Mengyu (本人指导的2024级硕士), Gao Yiwen, Zhao Wenshan, and Guo Wei-Feng*. "Multiomics with Evolutionary Computation to Identify Molecular and Module Biomarkers for Early Diagnosis and Treatment of Complex Disease" Genes 2025.16, 3: 244. (生物信息领 域著名国际 SCI 期刊，影响因子 2.8， JCR 分区 Q2)

[3] Liang Jing，Hu Zhuo (本人指导的2021级硕士) , Bi Ying, Cheng Han, Guo Wei-Feng*,Multimodal multiobjective optimization with structural network control principles to optimize personalized drug targets for drug discovery of individual patients, Briefings in Bioinformatics, 2025,26(1): bbaf007（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子6.8，中科院分区一区）

[4] Liang Jing，Hu Zhuo (本人指导的2021级硕士) , Bi Ying, Cheng Han, Yu Kunjie, Yue Cai-Tong, Wang Xianfang, Guo Wei-Feng*, A Survey on Evolutionary Computation for Identifying Biomarkers of Complex Disease, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, doi: 10.1109/TEVC.2024.3414442. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 11.7，中科院一区)

[5] Qiao Kangjia, Liang Jing*, Guo Wei-Feng*,Hu Zhuo, Yu Kunjie, Suganthan Ponnuthurai Nagaratham. Knowledge-embedded constrained multiobjective evolutionary algorithm based on structural networkcontrol principles for personalized drug targets recognition in cancer, Information Science, 2024. doi: 10.1016/j.ins.2024.121033 (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 8.1，中科院一区)

[6] Wan Han-Wen (本人指导的2019级本科生) , Wu Meng-Han, Zhao Wen-Shan , Cheng Han , Bi Ying , Wang Xian-Fang, Zhang Xiang-Rui, Li Yan , Guo Wei-Feng*. Label reusing based graph neural network for unbalanced classification of personalized driver genes in cancer. Applied Soft Computing, 2024, 159. （计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子8.7，中科院分区一区）

[7] Hu Wei, Yang houyi, Guo Weifeng*, Xiao Na, Yang Xiaopeng*, Ren Xiangyang*. STC-UNet: Renal tumor segmentation based on enhanced feature extraction at different network levels. BMC Medical Imaging. 2024 (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子2.900， JCR分区Q2) 

[8] Liang, Jing, Hu, Zhuo (本人指导的2021级硕士)，Li, Zong-Wei, Qiao, Kang-Jia, Guo, Wei-Feng*, Multi-Objective Optimization Based Network Control Principles for Identifying Personalized Drug Targets With Cancer, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024,28(5):1322-1335. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 14.3，中科院一区)

  [9] Liang Jing，Li Zong-Wei (本人指导的2020级硕士), Sun Ze-Ning, Bi Ying, Cheng Han, Zeng Tao*, Guo Wei-Feng *, Latent space search based multimodal optimization with personalized edge-network biomarker for multi-purpose early disease prediction, Briefings in Bioinformatics, 2023,24(6):bbad364.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子9.5，中科院分区一区）

[10] Liang Jing，Li Zong-Wei (本人指导的2020级硕士), Yue Cai-Tong, Hu Zhuo, Cheng Han, Liu Ze-Xian, Guo Wei-Feng*, Multi-modal optimization to identify personalized biomarkers for disease prediction of individual patients with cancer, Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(5): bbac254.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子13.994，中科院分区一区）

 [11] Liang Jing, Hu Zhuo (本人指导的2021级硕士), Li Zong-Wei, Bi Ying, Cheng Han, Guo Wei-Feng*. A novel evolutionary constrained multi-objective optimization method for identifying personalized drug targets combining with structural network control principles[C]//2023 5th International Conference on Data-driven Optimization of Complex Systems (DOCS). EI 2023.(会议最佳论文)

[12] Zhang Shao-Wu*, Wang Zhen-Nan (本人指导的2019级西北工业大学硕士), Li Yan, Guo Wei-Feng*, Prioritization of cancer driver gene with prize‑collecting steiner tree by introducing an edge weighted strategy in the personalized gene interaction network, BMC Bioinformatics, 2022, 23 (341). (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子3.000， JCR分区Q2)

 [13] Guo Wei-Feng, Yu Xiangtian, Shi Qian-Qian, Liang Jing*，Zhang Shao-Wu*, Zeng Tao*. Performance assessment of sample-specific network control methods for bulk and single cell biological data analysis. PLoS computational biology, 2021, 17(5):e1008962. (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子4.779， JCR分区Q1)

[14] Guo Wei-Feng, Zhang Shao-Wu*, Feng Yue-Hua, Liang Jing，Zeng Tao*, Chen Luonan*. Network controllability-based algorithm to target personalized driver genes for discovering combinatorial drugs of individual patients. Nucleic Acids Research. 2021, 49(7):e37.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子16.971，中科院分区一区）

[15] Guo Wei-Feng, Zhang Shao-Wu*, Zeng Tao*, Tatsuya Akutsu, Chen Luonan*. Network control principles for identifying personalized driver genes in cancer. Briefings in Bioinformatics, 2020, 21(5): 1641-1662.（生物信息领域顶级期刊，计算生物学Top1，发表当年影响因子8.990，中科院分区一区）

[16] Guo Wei-Feng, Zhang Shao-Wu*, Li Yan，Zeng Tao, Gao Jianxi*，Chen Luonan*. A novel network control model for identifying personalized driver genes in cancer. PLoS computational biology, 2019, 15(11):e1007520.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子4.428，中科院分区一区）

[17] Guo Wei-Feng, Zhang Shao-Wu*, Liu Li-Li, Liu Fei，Shi Qian-Qian，Zhang Lei, Tang Ying, Zeng Tao*, Chen Luonan*. Discovering personalized driver mutation profiles of single samples in cancer by network control strategy. Bioinformatics, 2018, 34 (11): 1893-1903）.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子5.481，中科院分区一区）

[18] Guo Wei-Feng, Zhang Shao-Wu*, Shi Qian-Qian, Zhang Cheng-Ming, Zeng Tao*, Chen Luonan*. A novel algorithm for finding optimal driver nodes to target control complex networks and its applications for drug targets identification. BMC Genomics, 2018, 19: 924. (生物信息领域著名国际SCI期刊，发表当年影响因子3.501， JCR分区Q1)

[19] Xue Han, Zhang Qingfeng, Wang Panqin, Cao Bijin, Jia Chongchong, Cheng Ben, Shi Yuhua, Guo Wei-Feng, Wang Zhenlong, Liu Ze-Xian*, Cheng Han*. qPTMplants: an integrative database of quantitative post-translational modifications in plants, Nucleic Acids Research, 2022, 50 (D1):D1491–D1499.（生物信息领域顶级期刊，发表当年影响因子19.16，中科院分区一区）

[20] Liang Jing, Qiao Kangjia, Yu Kun-Jie*, Qu Bo-Yang, Yue Cai-Tong, Guo Wei-Feng, Wang Ling. Utilizing the Relationship Between Unconstrained and Constrained Pareto Fronts for Constrained Multiobjective Optimization. IEEE Transactions Cybernetics. 2022. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 19.118，中科院一区)

[21] Qiao Kangjia, Liang Jing*, Yu Kun-Jie, Guo Wei-Feng, Yue Cai-Tong, Qu Bo-Yang. Benchmark problems for large-scale constrained multi-objective optimization with baseline results. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 86: 101504. (计算机领域顶级期刊，发表当年影响因子 10.000，中科院一区)

指导学生毕业动向

Ø2020级硕士，李宗玮，就业

Ø2021级硕士，胡灼，东南大学，博士升学深造

Ø2022级硕士，王鹏宇、李扬、孙泽宁、付一君，就业

其他信息

Ø本人与新西兰惠灵顿大学、广州国家实验室、西北农林大学等国内外高校共有团队，同华兰基因有限公司合作紧密，研究工作致力于技术创新及工程应用。

Ø本人长期从事人工智能大模型、图信号学习、生物医学多模态数据智能分析等研究，以人工智能算法在复杂疾病中的应用为导向，擅长人工智能大模型与算法开发、生物网络建模，主攻理论分析、大模型以及软件开发、成果转化，招收自动化、计算机等方向的硕士研究生和学有余力的本科生。欢迎对机器学习、数据挖掘、生物信息算法开发、生物医学应用等感兴趣的同学报考博士、硕士研究生！

Ø欢迎有学术追求、踏实肯干的研究生联系，或对自身条件不够自信但勤奋刻苦的研究生联系。本人一对一指导，乐意提供其他力所能及的帮助。