赵峰，男，1974年2月生。工学博士，教授，硕士生导师，山东工商学院近知学者青年专家。烟台市医学影像智能处理工程研究中心主任，兼任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员、中国图学学会大数据专委会委员。主要研究方向为多模态统计建模、医学影像智能诊断、金融时序预测。获山东省技术发明奖二等奖1项、山东省教学成果奖一等奖1项。另获全国煤炭行业教学成果奖特等奖1项（第二完成人，2025年）、2020年度山东省高等学校科学技术奖三等奖1项（第一完成人）。

教育经历

1993.09-1997.07 曲阜师范大学 数学教育专业 获理学学士学位

2002.09-2005.07 西安电子科技大学 计算机应用技术专业 获工学硕士学位

2005.09-2008.03 西安电子科技大学 计算机应用技术专业 获工学博士学位

工作经历

1997.07-2008.05 济南大学 讲师

2008.06-至今 山东工商学院 副教授、教授

2010年-2011年 清华大学 访问学者

2015年-2016年 北卡罗来纳大学教堂山分校 访问学者

主要科研和教学项目

[1]主持烟台市科技创新发展计划项目：面向智慧全息路口的多传感器融合感知与交通信号优化关键技术研究及应用示范（2023XDRH001），2023.01-2025.12

[2]主持中央引领地方（山东省）科技发展资金项目：实景三维辅助决策关键技术研究及示范推广（YDZX2022093），2023.01-2024.12

[3]主持国家自然科学基金面上项目：基于fMRI/EEG多模态特征融合的抑郁症自杀风险预测研究（62176140），2022.01-2025.12

[4]主持山东省研究生教育优质课程建设项目：《随机过程》课程负责人，2022-2023

[5]主持国家自然科学基金面上项目：多源多模态图像特征融合研究及在自闭症早期诊断中的应用（61773244），2018.01-2021.12

主要论文

[1]Personalized similarity regression models based on maximum correntropy criterion for stock series prediction（第一作者），Knowledge and Information Systems，2025.04

[2]A hybrid medium-long-term photovoltaic power forecasting model based on symplectic geometry mode decomposition and Mamba（第一作者），Energy Reports，2025

[3]New reinforcement learning based on representation transfer for portfolio management（通讯作者），Knowledge-Based Systems，2024.03

[4]Integration of temporal & spatial properties of dynamic functional connectivity based on two-directional two-dimensional principal component analysis for disease analysis（第一作者），PeerJ，2024.02

[5]Joint learning of multi-level dynamic brain networks for autism spectrum disorder diagnosis（通讯作者），Computers in Biology and Medicine，2024.01

[6]Multi-head self-attention mechanism-based global feature learning model for ASD diagnosis（第一作者），Biomedical Signal Processing and Control，2024.01

[7]Multi-classifier fusion base on belief-value for the diagnosis of neuropsychiatric disorders（第一作者），Frontiers in Human Neuroscience，2023.10

[8]Quality Recognition Method of Oyster based on U-Net and Random Forest（第一作者），Journal of Food Composition and Analysis，2023.10

[9]Extracting transition features among brain states based on coarse-grained similarity measurement for autism spectrum disorder analysis（8/8），Medical Physics，2023.03

[10]Identifying depression disorder using multi-view high-order brain function network derived from electroencephalography signal（第一作者），Frontiers in Computational Neuroscience，2022.10

[11]High-Order Brain Functional Network Based on EEG for Diagnosis of Major Depressive Disorder（第一作者），Frontiers in Neuroscience，2022.08

[12]Multiple imputation method of missing credit risk assessment data based on generative adversarial networks（第一作者），Applied Soft Computing，2022.07

[13]Multi-view feature enhancement based on self-attention mechanism graph convolutional network for autism spectrum disorder diagnosis（第一作者），Frontiers in Human Neuroscience，2022.07

[14]Multi-layer features ablation of BERT model and its application in stock trend prediction（第一作者），Expert Systems with Applications，2022.06

[15]Constructing Multi-view High-order Functional Connectivity Networks for Diagnosis of Autism Spectrum Disorder（第一作者），IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2022

[16]Hierarchical Synchronization Estimation of Low- and High-Order Functional Connectivity Based on Sub-Network Division for the Diagnosis of Autism Spectrum Disorder（第一作者），Frontiers in Neuroscience，2022

[17]A Novel Unit-Based Personalized Fingerprint Feature Selection Strategy for Dynamic Functional Connectivity Networks（1/5），Frontiers in Neuroscience，2021.07

[18]A similarity measurement for time series and its application to the stock market（1/5），Expert Systems with Applications，2021.05

[19]Constructing high-order functional connectivity network based on central moment features for diagnosis of autism spectrum disorder（通讯作者），PeerJ，2021

[20]Diagnosis of autism spectrum disorder using central-moment features from low-and-high-order dynamic resting-state functional connectivity networks（第一作者），Frontiers in Neuroscience，2020

[21]Topic identification of text-based expert stock comments using multi-level information fusion（第一作者），Expert Systems，2020

[22]Two-Phase Incremental Kernel PCA for Learning Massive or Online Datasets（第一作者），Complexity，2019

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