姓名

张进

系、部门

自动化系

职称/职务

副教授

导师类别

硕士生导师

学位

博士

电话

电子邮箱

J.zhang@kust.edu.cn

办公地点

信自楼207

研究方向

人工智能、图像处理、软测量

个人情况简介

昆明理工大学信息工程与自动化学院副教授，硕士生导师。2022年获中南大学控制科学与工程博士学位，德国杜伊斯堡-埃森大学联合培养博士。研究方向包括人工智能、图像处理、流程工业软测量与智能控制，主持国家自然科学基金2项、省级项目3项，在学科领域国内外重要期刊如IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement等发表SCI /EI论文 40余篇，第一作者/通信作者SCI论文16篇；授权发明专利4项。现担任IEEE-TII、IEEE-TSMC、IEEE-TIM等国际权威期刊及国内自动化学报的审稿人，ICIC、ICAI等国际会议Program Committee。个人主页https://jinzhangkust.github.io/

学习工作经历

2016.9-2022.5博士研究生毕业于中南大学控制科学与工程专业；

2020.9-2021.9 作为访问学者赴University of Duisburg-Essen (Germany) 进行博士联培；

2022.9-至今 任职于昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系。

代表性成果（每类不超过10个）

（1）获奖情况

1、云南省“兴滇英才支持计划”青年人才

（2）教学/科研项目

1、国家自然科学基金委员会，地区基金项目，62663027，基于视觉-LIBS跨模态自适融合的矿浆组分原位检测方法研究，2027-01-01至2030-12-31，在研，主持.

2、国家自然科学基金委员会，青年基金项目，62303201，基于高数据效率方法的矿物浮选过程软测量建模研究，2024-01-01至2026-12-31，在研，主持.

3、云南省科学技术厅，云南省“兴滇英才支持计划”青年人才，基于强化学习的矿物浮选过程智能视觉运行优化，2025-01-01至2029-12-31，在研，主持.

4、云南省科学技术厅，基础研究计划-面上项目，202401CF070111，基于记忆增强生成对抗网络的浮选泡沫图像预测建模研究，2024-03-01至2027-02-28，在研，主持.

5、云南省科学技术厅，基础研究计划-昆明理工大学“双一流”创建联合专项，202301BE070001-049，泡沫视频驱动的矿物浮选过程智能运行优化控制，2023-12-01至2026-11-30，20万，在研，主持.

6、国家自然科学基金委员会，联合基金项目重点项目，U23A20329，融合机理、数据和知识的锡还原熔炼过程智能感知与优化控制，2024-01-01至2027-12-31，259万元，在研，参与.

7、国家自然科学基金委员会，面上项目，62171476，基于双目立体视觉的复杂工业过程工况智能精细化感知，2022-01-01至2025-12-31，63万元，在研，参与.

8、国家自然科学基金委员会，联合基金项目重点项目，U1701261，工业过程数据实时获取与知识自动化的理论与技术研究， 2018-01 至 2021-12，280.00万元，结题，参与.

（3）论文

1、Jin Zhang, Mingxi Ai, Zhaohui Tang, and Yongfang Xie.Continual Learning Visual Sensing Network for Flotation Process Monitoring. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2026. doi: 10.1109/TII.2026.3698349. (SCI检索，中科院大类1区)

2、张进,艾明曦, 唐朝晖, 谢永芳, 马军. 基于专家经验引导的浮选泡沫图像表征学习[J]. 自动化学报. 2026

3、Mingxi Ai, Jin Zhang, Zhaohui Tang, and Yongfang Xie. Noise-Robust Contrastive Ensemble Learning for Flotation Process Monitoring [J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2026. (SCI检索，中科院大类2区)

4、Jin Zhang, Mingxi Ai, Zhaohui Tang, Yongfang Xie, Jiande Wu, and , Jun Ma. Data-Efficient Soft Sensing Learning for Flotation Process Monitoring [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2025, 74: 5037810. (SCI检索，中科院大类2区)

5、Jin Zhang, Mingxi Ai, Zhaohui Tang, Yongfang Xie, Jun Ma, and Jiande Wu. A Sentinel-Based Adaptive Hybrid Soft Sensor for Industrial Process Monitoring [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2025, 74: 5025813. (SCI检索，中科院大类2区)

6、Mingxi Ai, Jin Zhang, Peng Li, Jiande Wu, Zhaohui Tang, and Yongfang Xie. Semi-supervised contrastive learning for flotation process monitoring with uncertainty-aware prototype optimization [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024, 145: 110222. (SCI检索，中科院大类1区)

7、Zhaohui Tang, Jin Zhang*, Yongfang Xie, Steven X. Ding, Mingxi Ai. Semi-supervised Contrastive Memory Network for Industrial Process Working Condition Monitoring [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2023, 72: 1-10. (SCI检索，中科院大类2区)

8、Jin Zhang, Zhaohui Tang*, Yongfang Xie, Mingxi Ai, Weihua Gui. Generative adversarial network-based image-level optimal setpoint calculation for flotation reagents control[J]. Expert Systems With Applications. 2022, 197: 116790. (SCI检索，中科院大类1区，top期刊)

9、Jin Zhang, Zhaohui Tang*, Yongfang Xie, Fanbiao Li, Mingxi Ai, Guoyong Zhang, Weihua Gui. Disturbance-encoding-based neural Hammerstein-Wiener model for industrial process predictive control [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems [J]. 2022, 52：606 - 617 (SCI检索，中科院大类1区，top期刊)

10、Jin Zhang, Zhaohui Tang*, Yongfang Xie, Mingxi Ai, Guoyong Zhang, Weihua Gui. Data-driven adaptive modeling method for industrial processes and its application in flotation reagent control [J]. ISA transactions. 2021, 108: 305-316. (SCI检索，中科院大类2区，top期刊)

（4）知识产权

1、艾明曦；孔庆洁；张进；李鹏；谢永芳，一种基于手工特征和深度学习特征混合学习的浮选过程工况识别方法，2024年12月6日，专利号ZL 202410442153.5 (已授权)

2、艾明曦;许庆;张进;李鹏;谢永芳，知识与数据联合驱动的矿物浮选过程工况识别方法及装置，2024年7月9日，专利号ZL 202410912077.X (已授权)

3、唐朝晖；闫志浩；张进；贺卓，一种基于异构分类器选择性融合的锑矿品位软测量方法，2018年10月23日，专利号ZL201610785671.8 (已授权)

4、唐朝晖；范影；张国勇；张进；张虎，一种基于时间序列特征的锌浮选过程模糊故障诊断方法，2020年8月25日，专利号ZL201910449509.9 (已授权)

5、张进,黎严媛,艾明曦,黄嘉豪,潘月圆,唐朝晖，基于气泡簇视觉模式统计建模的浮选泡沫视频表征方法，2025年9月17日，申请号2025113298089 (实审中)

6、张进,潘月圆,艾明曦,唐朝晖,谢永芳，一种基于可学习原型聚合与视觉模式关联挖掘的泡沫图像表征学习方法，2026年7月16日，申请号202611060868X (实审中)

主讲课程

《自动控制原理》

《过程控制系统及装置》

《自动检测技术及仪表》

研究生招生

课题组目前主要面向复杂工业过程中的智能感知、建模、优化与控制开展研究，重点包括浮选过程机器视觉监测、矿浆成分在线分析、激光诱导击穿光谱智能解析、无人车巡检、多源异构信息融合、数据驱动软测量以及智能优化控制等。相关研究兼具人工智能、自动化、矿物加工、光谱分析与工业过程控制等多学科交叉特点，并具有较强的工程应用背景。

实验室已搭建较为完善的浮选实验平台、机器视觉采集系统和LIBS 矿浆分析平台，可支持算法开发、实验验证和过程机理研究。同时，我们与相关矿山及选矿企业保持合作，可为学生提供接触真实工业问题、开展现场数据分析与工程验证的机会。欢迎具有自动化、人工智能、计算机、控制科学、矿物加工、光学、仪器科学等相关专业背景的同学加入课题组，也欢迎对上述研究方向感兴趣的本科生参与科研项目和毕业设计。