基本情况：

张方红，博士，毕业于比利时根特大学应用数学与计算机科学系。重庆国家应用数学中心教授，硕士生导师，厦门大学兼职教授/博士生导师，重庆“鸿雁”海外高层次人才，重庆“百人计划”入选者，高新区“金凤凰”领军人才，重庆市科技创新巾帼标兵。

所授课程：

《大数据分析》《人工智能》《应用统计》《时序数据分析》。

工作经历：

2012/06-2018/12，美国麦肯锡咨询公司，数据科学家

2018/12-2022/12，中船海装风电有限公司，高级大数据专家

2022/12-至今，重庆师范大学国家应用数学中心，教授

科研项目：

[1]重庆市重大项目，超低风速风电垂直领域大模型构建及智能运维优化技术，2025-2027，课题负责人/主研。

[2]国家重点研发计划项目，浮式垂直轴风力机风场大规模高效数值格式与优化算法研究，2024-2029，子课题负责人/主研。

[3]海上风力发电装备与风能高效利用全国重点实验室项目，特征信息融合增强的风电机组主轴承健康预测方法研究，2024-2026，项目负责人/主持。

[4]重庆市研究生校企合作（人工智能）联合培养基地，2024-2026，基地负责人/主持。

[5]国家自然科学基金重点项目，基于机器学习的复合材料分层损伤定量化监测理论与方法，2022/01-2025/12，合作单位负责人/主研。

[6]国家工信部项目，数采和新能源设备上云——风电机组管理和智慧风场运维云应用，2018-2021，主持。

[7]国家工信部项目，重点工业设备上云解决方案应用推广公共服务平台，2020-2022，主研。

[8]国家工信部项目，“5G+工业互联网”高质量网络和公共服务平台，2020-2022，主研。

[9]重庆市自然科学基金创新发展联合基金（市教委）项目，基于全玻片病理及免疫组化数据的非小细胞肺癌辅助基因变异筛查的数学建模与方法，2024-2026，主持。

[10]重庆市自然科学基金创新发展联合基金（市教委）项目，基于影像大数据AI评估儿童肾脏发育与损伤的算法研究，2024-2026，主持。

[11]重庆市技术创新与应用发展专项重点项目，临床生物资源库样本和数据协同关键技术研究与应用，2023-2025，主研。

[12]重医儿童医院创新研究计划，针对肾脏病和新生儿疾病知识图谱构建，2022-2023，主持。

[13]陆军军医大学第一附属医院项目，胸部损伤智能分级诊断及治疗决策算法研究及软件开发，2023-2024，主持。

[14]南京先思达生物科技创新研究计划，糖组学数据分析，2022-2023，主持。

主要科研论文：

[1]Zhang F, Wang H, et al. A Review of Mathematical Optimization Methods in Offshore Wind Energy Systems: Design, Layout, and Control[J]. Journal of Marine Science and Engineering,2026 accepted。(SCI3区,第一作者)

[2]Wang Y., Wei S., Zhang F., et al. Wind Farm Cooperative Yaw Predictive Control Against Model Uncertainty via Continuous Learning From SCADA Data[J/OL]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2026: 1-11. DOI: 10.1109/TSTE.2026.3678106.（SCI 1区，通讯作者）

[3]Zhang H., Yang L., Sang B., Xu W., Xia S., Zhang F., Wang G. Second-Order Biased Random Walk Outlier Detection Based on Bi-Level Granular-Ball Knowledge Representation[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2026, 34(3): 952-965.（SCI 1区，合作作者）

[4]熊铃焰,王润媛,张方红,等.基于DAEUnet和ConvNeXt网络的食管癌智能分割与分期诊断模型构建[J].陆军军医大学学报, 2025, 47(10): 1135-1144.（中文核心，通讯作者）

[5]Zhang Y., Yang Q., Li T., Zhang F., Ren Y., Li Y., Xu C. V-UNet: Medical Image Segmentation Based on Variational Attention Mechanism[J]. CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2025, 10(5): 1350-1362.（SCI 1区 ，合作作者）

[6]Yu L., Wang C., Wang C., Zhang F., Luo H. Periodicity-Constrained Reweighted Generalized Minimax-Concave Regularization and Its Application in Gearbox Fault Diagnosis[J]. Signal Processing, 2025, 234: 110005.（SCI 2区，通讯作者）

[7]Hu W., Wang S., Zhang T., Zhang Y., Shi W., Li Q., Zhang F. Uncertainty Quantification of Aerodynamic Characteristics of Wind Turbine Blade Airfoils[J]. Renewable Energy, 2025, 248: 123151.（SCI 1区，通讯作者）

[8]Yu L., Wang C., Zhang F., Luo H. Sparse Time-Frequency Representation via Greedy Method for Diagnosing Bearing Fault Under Variable Speed Conditions[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025, 74: Article 3516212. DOI: 10.1109/TIM.2025.3548179.（SCI 2区，通讯作者）

[9]Lu J., Fang Y., Yang X., Hu W., Tuo J., Zhang F. Modal Metamodeling-Based Uncertainty Propagation for Frequency Response in Non-Proportional Damping Systems[J]. International Journal of Structural Stability and Dynamics, 2025: 2650279.（SCI 3区，合作作者）

[10]Chen M., Wang H., Zhang F. Self-Supervised Learning for Machinery Fault Diagnosis Under Strong Background Noise and Limited Epochs[J]. Measurement Science and Technology, 2025, 36(2): 026135.（SCI 3区，通讯作者）

[11]张方红,付大斌,杨钦云,张凯.复杂工况下大型风电传动链故障诊断方法研究综述[J].机械传动, 2025, 49(04): 156-168.（中文核心领域顶刊，第一作者）

[12]Liao Y., Huang Y., Wang Y., Wu M., Zhang F., Qing X. Complex CFRP Damage Detection With Dual Multiscale 1DCNNs and Self-Selective Fusion Technique of Guided Waves[J]. Composite Structures, 2024, 335: 117993.（SCI 1区，通讯作者）

[13]Yu L., Wang C., Zhang F., Luo H. Bearing Fault Diagnosis via Stepwise Sparse Regularization With an Adaptive Sparse Dictionary[J]. Sensors, 2024, 24(8): 2445.（SCI 3区，通讯作者）

[14]Huang Y., Zhang W., Wang K., Zhang B., Zhang F., Luo H. Fault Diagnosis of Low-Speed Rolling Bearing Based on Weighted Reconstruction of Vibration Envelopes[J]. Wind Energy, 2023, 26(7): 637-649.（SCI 3区，通讯作者，WILEY2023年最高引用量前十名）

[15]Liao Y., Qing X., Wang Y., Zhang F. Damage Localization for Composite Structure Using Guided Wave Signals With Gramian Angular Field Image Coding and Convolutional Neural Networks[J]. Composite Structures, 2023, 312: 116871.（SCI 1区，通讯作者）

[16]Zhang F., Zhu Y., Zhang C., Yu P., Li Q. Abnormality Detection Method for Wind Turbine Bearings Based on CNN-LSTM[J]. Energies, 2023, 16(7): 3291.（SCI 3区，第一作者）

[17]Zhang F., Chen M., Zhu Y., Zhang K., Li Q. A Review of Fault Diagnosis, Status Prediction, and Evaluation Technology for Wind Turbines[J]. Energies, 2023, 16(3): 1125.（SCI 3区，第一作者）

[18]Qing X., Liao Y., Wang Y., Chen B., Zhang F., Wang Y. Machine Learning Based Quantitative Damage Monitoring of Composite Structure[J]. International Journal of Smart and Nano Materials, 2022, 13(2): 167-202.（SCI 2区，合作作者）

[19]Sang L. Q., Li Q., Cai C., Maeda T., Kamada Y., Wang X., Zhou S., Zhang F. Wind Tunnel and Numerical Study of a Floating Offshore Wind Turbine Based on the Cyclic Pitch Control[J]. Renewable Energy, 2021, 172: 453-464.（SCI 2区，合作作者）

[20]Li Q., Cai C., Maeda T., Kamada Y., Shimizu K., Dong Y., Zhang F., Xu J. Visualization of Aerodynamic Forces and Flow Field on a Straight-Bladed Vertical Axis Wind Turbine by Wind Tunnel Experiments and Panel Method[J]. Energy, 2021, 225: 120274.（SCI 1区，合作作者）

[21]Cui Y., He Y., Xiong X., Chen Z., Li F., Xu T., Zhang F. Algorithm for Identifying Wind Power Ramp Events via Novel Improved Dynamic Swinging Door[J]. Renewable Energy, 2021, 171: 542-556.（SCI 2区，合作作者）

优秀学生获奖学金情况：

特等奖学金：王宏伟、廖名义、杨钦云

一等奖学金：付大斌、牟冠丞、朱煜泽、张德

优秀学生获得奖项情况：

[1]中国抗癌协会第四届智能肿瘤学大会（CCIO 2025）全国三等奖：张鲁燕。

[2]第二届中国数字医疗产教融合科技成果大会暨“泰奉杯”医工融合投资创新大赛创新奖：李童心、廖名义、武书磊、许杉杉、樊汝涛、刘治利。

[3]第八届哈密市创新创业大赛（算力网创新应用赛道）高校组一等奖：廖名义、杨钦云、武书磊。

[4]重庆市首届大学生新文科实践创新大赛一等奖：熊彦茹、陈明静、黄金铭、周承昊、方琪、张兴娟、胡馨、王佳灵、陈诗缘、冯瑶、毛璟锋、邓仕林、罗天娇、张星星、白相莹。

优秀学生升学与就业去向：

2025届：陈铭松，中国人民解放军火箭军工程大学博士研究生；朱煜泽，北京市房山区统计局。

2026届：廖名义，重庆大学博士研究生；杨钦云，陆军军医大学预博士。

联系方式：

通讯地址：重庆市大学城重庆师范大学国家应用数学中心，重庆，401331

E-mail：fanghong.zhang@cqnu.edu.cn

联系电话：15223045762

张方红教授领导重庆国家应用数学中心的大数据分析与智能诊断团队

团队优势：

[1]国家级平台与交叉学科资源：依托重庆国家应用数学中心，拥有跨数学、计算机、医学、风能等多学科交叉环境；研究方向紧贴“数学+AI+产业”，覆盖风电、医疗、金融、工程大数据等高价值应用场景。

[2]与重庆大学、厦门大学等联合培养：作为厦门大学兼职教授/博士生导师，可为优秀硕士生提供联合培养、读博推荐和跨校交流机会。与重庆大学、陆军军医大学、重庆医科大学等单位保持紧密合作，共享课程、导师与数据资源。

[3]充足计算资源与真实数据支持：课题组拥有高性能GPU计算资源，支持大模型训练与多模态数据实验；可依托国家应用数学中心算力资源及合作企业、医院提供的真实工业/医疗数据开展研究。

[4]前沿科研项目与助研支持：主持或主研国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、重庆市重大项目等20余项科研任务，经费与应用场景充足；研究生可参与真实项目并获得助研津贴和项目绩效激励。

[5]深度企业合作与实习就业通道：合作单位包括麦肯锡咨询公司、中船海装风电、林同棪国际桥梁咨询公司、南京先思达生物、重医儿童医院、陆军军医大学第一附属医院、金凤实验室等；可推荐优秀学生到合作企业或医院平台开展实习实践。

[6]一对一精细指导与成果导向培养：坚持“选题—数据—建模—验证—落地”的培养链条，重视科研规范、工程实现和论文写作训练；近年指导学生在风电智能运维、医学人工智能、结构健康监测等方向取得多项科研成果。