蒋锋

讲授课程

1)本科课程

机器学习、非参数统计学、多元统计分析、数据科学专题、大数据时代下数据化决策与统计思维、概率论、数理统计学、时间序列分析、Python数据分析、数据统计分析实验等；  

2)硕士课程

论文写作与学术规范、统计计算与软件、机器学习、大数据及其应用、应用统计案例分析、应用多元统计分析、大数据与数据思维等；

3)博士课程

Topics in Statistics、应用统计学前沿专题、统计计算与模拟（数值计算与统计模拟）、一级学科经典文献（统计学）、量化投资等

研究方向

机器学习及应用、群智能优化与计算、神经网络及应用、金融模型与风险控制、大数据建模理论方法及应用

社会职务

全国工业统计学教学研究会理事，中国统计教育学会理事，中国技术经济学会金融科技委员会常务理事，中国现场统计研究会经济与金融统计分会理事，湖北省工业与应用数学学会理事等

个人简历(教育背景、工作经历等)

1）2011.07-至今 我校正规beat365旧版绿色

2）2017.07-2017.08 澳大利亚Monash大学数学科学系访问学者

3）2015.08-2016.08 澳大利亚Monash大学数学科学系访问学者

4）2011.10-2013.10 华中科技大学控制科学与工程博士后

5）2008.09-2011.06华中科技大学系统分析与集成理学博士

6）2005.07-2008.08 华北电力大学理学院讲师

7）2002.09-2005.07 华中师范大学概率论与数理统计理学硕士

8）1998.09-2002.07 三峡大学数学理学学士

教学与科学研究

1）主持教育部人文社会科学研究一般项目（22YJAZH038，2022-2024）

2）主持完成国家自然科学基金项目面上项目（61773401，2018-2021）

3）主持完成教育部产学合作协同育人项目 (202102191012，2021)

4）主持完成湖北省重点实验室项目（Y202001，2021）

5）主持完成湖北省社科基金一般项目（2020209,2020）

6）主持完成武汉市社科基金后期资助项目（2019021，2020）

7）主持完成湖北金融统计学会重点课题项目（2019、2020）

8）主持完成湖北省社科项目一般项目（2017132，2018）

9）主持完成湖北省教育厅人文社科项目（17G024，2017-2018）

10）主持完成国家自然科学基金项目青年项目（61304067，2014-2016）

11）主持完成湖北省自然科学基金项目（2013CFB443，2013-2015）

12）主持完成教育部产学合作协同育人项目 (201901104037，2019-2020)

13）主持完成中央高校教育教学改革项目（2018-2020，结项：优秀）

14）主持完成研究生教育教学改革项目（2021-2022，结项：优秀）

15）获湖北省高校经管实验教学示范中心联席会颁发的“湖北省高校经济管理实验教学优秀教师”称号，2022

16）课程“基于股票大数据的统计分析虚拟仿真实验”负责人（2021，省级一流课程；2023，国家级一流课程）

17）本科课程“数据统计分析实验”获得中国平安教育基金精品课程奖，2021

18）获校课程思政案例成果三等奖，2020

19）获得第四届全国应用统计专业学位研究生教育教学成果奖-优秀案例奖，证书编号 2020A3-087， 2020

20）获教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会和中国商业统计学会颁发的全国大学生市调大赛“2010-2020优秀指导老师”称号，2020

专著/教材

1. 蒋锋.神经网络及其在数据科学中的应用.中国财政经济出版社， 2019.

2. 蒋锋.随机系统数值方法的动力学分析及应用，科学出版社，2016.

3. 蒋锋、姜旭初编著.Python数据分析，中国财政经济出版社，2021

4. 蒋锋.非平稳数据分解理论从入门到实践，中国财政经济出版社，2023

科研论文代表作

1.  Feng Jiang, Qiannan Zhu, Tianhai Tian. An ensemble interval prediction model with change point detection and interval perturbation-based adjustment strategy: A case study of air quality. Expert Systems With Applications, 2023, 222: 119823.

2. Qiannan Zhu, Feng Jiang, Chaoshun Li. Time-varying interval prediction and decision-making for short-term wind power using convolutional gated recurrent unit and multi-objective elephant clan optimization. Energy, 2023,271: 127006.

3. Jiang Feng, Zhu Qiannan, Yang Jiawei, Chen Guici, Tian Tianhai. Clustering-based interval prediction of electric load using multi-objective pathfinder algorithm and Elman neural network. Applied Soft Computing, 2022,129(2):109602.

4. Jiang Feng, Zhu Qiannan, Tian Tianhai. Breast cancer detection based on modified harris hawks optimization and extreme learning machine embedded with feature weighting. Neural Processing Letters, 2022: 1-24, doi: 10.1007/s11063-021-10700-w

5. Jiang Feng, Zhang Wenya, Peng Zijun. Multivariate Adaptive Step Fruit Fly Optimization Algorithm Optimized Generalized Regression Neural Network for Short-term Power Load Forecasting. Front. Environ. Sci, 2022, 10：873939.

6. Yan Yan, Jiang Feng, Zhang Xinan, Tian Tianhai. Inference of molecular regulatory systems using statistical path-consistency algorithm. Entropy, 2022, 24:693.

7. 蒋锋, 张文雅. 机器学习方法在经济研究中的应用. 统计与决策, 2022, 38(4): 43-49.

8. 李鑫, 蒋锋. 指数谱过程下的清算风险. 应用数学学报, 2022, 45(5): 732-751.

9. Jiang Hua, Hu Chengyu, Jiang Feng. Text sentiment analysis of movie reviews based on word2vec-LSTM. The 14th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), July 15-17, 2022, Wuhan, China: 129-134.

10. Yan Yan, Jiang Feng, Zhang Xinan, Tian Tianhai. Integrated inference of asymmetric protein interaction networks using dynamic model and individual patient proteomics data. Symmetry, 2021, 13(6): 1097.

11. Jiang Xuchu, Jiang Feng. Operational modal analysis using symbolic regression for a nonlinear vibration system. Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control, 2021, 40(1): 120-134.

12. Jiang Xuchu, Jiang Feng, Zhang Biao. Operational modal analysis of a nonlinear oscillation system under a harmonic excitation. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2021, 235(20): 4926-4939.

13. 蒋锋，乔雅倩，基于样本熵和优化极限学习机的PM2.5浓度预测，统计与决策，2021, 3(36): 166-171.

14. 蒋锋, 杨嘉伟. 基于MOEA/D多目标优化选择的预测学习框架. 统计与决策, 2021, 5(8): 40-43.

15. 蒋锋, 杨嘉伟. 基于多目标优化集成学习的短期太阳辐射预测. 云南大学学报 (自然科学版), 2021, 43(3): 451-461. 

16. Jiang Xuchu, Jiang Feng. Optimal strain sensors placement to analyze the modal parameters of the sorting arm. Journal of Vibroengineering, 2020, 22(1): 145-155.

17. 刘寅, 张弛, 蒋锋. 多元零浮动负二项分布模型在美国老龄化研究中的应用. 数理统计与管理, 2020, 39(3): 406-416.

18. Jiang Feng, He Jiaqi, Tian Tianhai. A clustering-based ensemble approach with improved pigeon-inspired optimization and extreme learning machine for air quality prediction. Applied Soft Computing, 2019, 85: 105827.

19. Jiang Feng, He Jiaqi, Zeng Zhigang. Pigeon-inspired optimization and extreme learning machine via wavelet packet analysis for predicting bulk commodity futures prices. Science China Information Sciences, 2019, 62(7): 1-19.

20. 蒋锋, 何佳琪, 曾志刚, 田天海. 基于分解–优化–集成学习方法的电价预测. 中国科学 (信息科学), 2018, 48(10): 1300-1315.

21. 蒋锋, 彭紫君. 基于混沌 PSO 优化 BP 神经网络的碳价预测. 统计与信息论坛, 2018, 33(5): 93-98.

22. 蒋锋, 张婷, 周琰玲. 基于 Lasso-GRNN 神经网络模型的地方财政收入预测. 统计与决策, 2018 (19): 91-94.

23. Zhang Guodong, Hu Junhao, Jiang Feng. Exponential stability criteria for delayed second-order memristive neural networks. Neurocomputing, 2018, 315: 439-446.

24. Zhu Quanxin, Jiang Feng, Wang Hui, Wang Bao. Comment on “Stability analysis of stochastic differential equations with Markovian switching”[Systems & Control Letters 61 (2012) 1209–1214]. Systems & Control Letters,2017, 102: 102-103.

25. Jiang Feng, Yang Hua, Tian Tianhai. Property and numerical simulation of the Ait-Sahalia-Rho model with nonlinear growth conditions. Discrete & Continuous Dynamical Systems-B, 2017, 22(1): 101-113.

26. Jiang Feng, Yang Hua, Shen Yi. Stability of second-order stochastic neutral partial functional differential equations driven by impulsive noises. Science China Information Sciences, 2016, 59(11): 1-11.

27. Jiang Feng, Yang Hua, Shen Yi. A note on exponential stability for second-order neutral stochastic partial differential equations with infinite delays in the presence of impulses. Applied Mathematics and Computation, 2016, 287: 125-133.

28. Xie Wenjuan, Zhu Quanxin, Jiang Feng. Exponential stability of stochastic neural networks with leakage delays and expectations in the coefficients. Neurocomputing, 2016, 173: 1268-1275.

29. Senthilraj S., Raja R., Jiang Feng, Zhu Quanxin, Samidurai R. New delay-interval-dependent stability analysis of neutral type BAM neural networks with successive time delay components. Neurocomputing, 2016, 171: 1265-1280.