刘健，男，1988年生，山东临沂人，副教授，博士，硕士研究生导师，中国矿业大学优秀青年骨干教师，中国自动化学会会员，江苏省自动化学会会员。

2018年博士毕业于中国矿业大学，于2019年进入中国矿业大学信控学院从事博士后研究工作，2022年进入中国矿业大学信控学院任副教授。

2023年起与中科院医学所双聘专家、浙江省肿瘤医院超声科团队负责人、台州市肿瘤医院党委书记徐栋教授保持长期合作关系。

主要研究方向为：机器学习及其应用，医学图像处理，生物信息学，强化学习等。

在 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、 IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、自动化学报、控制理论与应用等期刊发表SCI、中文高水平论文20余篇， 授权发明专利2项，出版学术专著1部。 担任IEEE SMCA、IEEE TCDS、IEEE JBHI、BMC Bioinformatics等多个国际权威期刊同行评审人。
      主持国家自然科学基金1项，江苏省自然科学基金1项，徐州市重点研发计划（社会发展）项目1项，参与国家自然基金面上项目多项，承担横向课题多项。

主持/参与科研项目：

基于多视图学习的癌症多组学数据聚类方法研究，国家自然科学基金，主持

面向癌症多组学数据分析的多视图聚类方法研究，江苏省自然科学基金，主持

面向肿瘤社区早筛的多模态数据融合技术应用研究，徐州市重点研发计划，主持

中国矿业大学优秀青年骨干教师项目，主持

基于扩散模型的离线强化学习方法研究，国家自然科学基金，项目骨干

天书基因体检辅助决策系统，横向课题，项目骨干

基于属性学习的零样本图像分类研究，国家自然科学基金，参与

主持/参与教改项目：

融合CDIO工程理念的《机器学习》课程教学改革与实践，校级研究生教改项目，主持

部分代表性论文：

1. Liu Jian, Cheng Yuhu, Wang Xuesong, Cui Xiaoluo, Kong Yi, Du Junping. Low rank subspace clustering via discrete constraint and hypergraph regularization for tumor molecular pattern discovery[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2018, 15(5): 1500-1512. 

2. Wang Xuesong, Liu Jian*, Cheng Yuhu, Liu Aiping, Chen Enhong. Dual hypergraph regularized PCA for biclustering of tumor gene expression data[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019, 31(12): 2292-2303.

3. Liu Jian, Ge Shuguang, Cheng Yuhu and Wang Xuesong. Multi-view spectral clustering based on multi-smooth representation fusion for cancer subtype prediction[J]. Frontiers in Genetics, 2021, 12: 718915.

4. Ge Shuguang, Liu Jian, Cheng Yuhu, Meng Xiaojing, Wang Xuesong. Multi-view spectral clustering with latent representation learning for applications on multi-omics cancer subtyping. Briefings in Bioinformatics, 2022, bbac500.

5. 刘健, 顾扬, 程玉虎, 王雪松. 基于多智能强化学习的乳腺癌致病基因预测[J].自动化学报, 2022, 48(5): 1246-1258.

6. 刘健, 赵恒一. 基于自生成专家样本的探索增强算法. 控制理论与应用[J]. 控制理论与应用，2023, 40(3): 485-492.

学术专著与发明专利：

1. 基于机器学习的癌症基因组学数据分析方法研究.  中国矿业大学出版社, 2022.4. (学术专著)

2. 基于离散约束和封顶范数的肿瘤基因表达谱数据聚类方法. ZL2018109490979, 2022. (发明专利)

3. 基于双超图正则化的肿瘤基因表达谱数据双聚类方法. ZL2018109480445, 2022. (发明专利)

讲授课程：

1. 研究生《机器学习（硕博贯通）》课程

2. 本科生《机器学习》课程

3. 本科生《人工智能基础》课程

4. 本科生《电子技术综合设计》课程

4. 本科生《数字系统与逻辑设计》课程

招收研究生专业：

1. 控制科学与工程  (学术型)

2. 电子信息类(控制工程)  (专业型)

3. 人工智能  (专业型)

欢迎具有控制科学与工程、人工智能、计算机科学与技术等背景的硕士研究生报考！

邮箱：liujiansqjxt@126.com

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