彭甫镕

研究领域：时序数据分析、大模型、AI4Science

电子邮箱： pengfr@sxu.edu.cn

个人简介

博士，教授，博士生导师，“三晋英才”科技创新领域青年拔尖人才, 山西大学大数据科学与产业研究院——机器学习与数据挖掘研究中心主任，毕业于南京理工大学，曾赴澳大利亚国立大学、悉尼科技大学访学，在读期间曾获阿里巴巴天池大数据竞赛冠军。主要从事时序数据分析、大模型研究，在 NeurIPS、AAAI、KDD、IEEE TIP、Information Sciences 等国际会议和期刊发表论文40余篇，主持国家自然科学基金面上项目、省级重点研发项目等科研项目5项。担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、中国中文信息学会信息检索专委会委员、中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国环境诱变剂学会环境金属与健康专委会委员。指导山西省优秀研究生学位论文2篇、研究生国家奖学金获得者2人次、国家级大学生创新创业训练计划项目1项。

开设课程：

2016级大数据方向专业选修课《智能搜索引擎》2018-2019上学期

2016级大数据方向专业必修课《大数据综合应用课程设计》2018-2019下学期

2017级大数据方向专业选修课《智能搜索引擎》2019-2020上学期

2017级大数据方向专业必修课《大数据综合应用课程设计》2019-2020下学期

2018级大数据方向专业必修课《大数据开源框架》2020-2021下学期

2018级大数据方向专业必修课《大数据行业应用案例综合课程设计》 2021-2022上学期

2019级大数据方向专业必修课《大数据行业应用案例综合课程设计》 2022-2023上学期

2020级初民学院数据科学与大数据专业必修课《大数据开源框架》2022-2023上学期

2021级数据科学与大数据专业必修课《大数据开源框架》实验课 2023-2024上学期

2021级初民学院数据科学与大数据技术专业必修课《大数据行业应用案例》2023-2024上学期

2021级初民学院数据科学与大数据技术专业必修课《大数据开源技术综合应用案例》2023-2024下学期

2021级研究生专业选修课《大数据综合应用课程设计》2021-2022下学期

2022级研究生专业选修课《大数据综合应用课程设计》2022-2023下学期

2023级研究生专业选修课《大数据应用课程设计》2023-2024下学期

科研项目：

[1] 山西省重点研发项目 极端情况下的高速公路交通流大模型技术攻关和应用示范 300万 主持  2025年1月至2027年12月 

[2] 国家自然科学基金面上项目 面向用户兴趣表示与认知推理的多粒度解纠缠方法研究 53万   主持   2023年1月至2027年12月  

[3] 国家自然科学基金青年项目 面向用户冷启动的动态推荐模型研究  27万   主持      2019年1月至2021年12月 

[4] 山西省重点研发计划（社发领域） 基于数据智能的强制隔离戒毒人员运动处方精准推荐系统研发 10万 参与  2019年1月至2021年12月 

[5] 国家自然科学基金面上项目 资源受限的多视图聚类关键问题研究    参与    61万    2019年8月至2023年12月 

[6] 国家自然科学基金专项基金    大数据视野下的国家自然科学基金成果管理与服务研究    参与    30万  2019年7月至2020年12月

发表论文:

[1] Jieting Wang, Xiaolei Shang, Feijiang Li, Furong Peng. RI-Loss: A Learnable Residual-Informed Loss for Time Series Forecasting[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026, 40(31): 26277-26284. 

[2] Furong Peng, Jinzhen Gao, Xuan Lu, Kang Liu, Yifan Huo, Sheng Wang. Towards Deeper GCNs: Alleviating Over-Smoothing via Iterative Training and Fine-Tuning[C]//RIBEIRO R P, PFAHRINGER B, JAPKOWICZ N, et al. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track. Cham: Springer Nature Switzerland, 2026: 211-227.（ECML-PKDD） 

[3] Furong Peng, Fujin Liao, Xuan Lu, Jianxing Zheng, Ru Li. Revisiting explicit recommendation with DC-GCN: Divide-and-Conquer Graph Convolution Network, Information Systems, 2025. 

[4] Furong Peng, Rongxin Ma, Xuan Lu, Yuhua Qian, Yong Xu, Zhiguo Hu, Hongtao Wu. MGRD: Multi-Granularity Reconstruction Deviation Modeling for Time Series Anomaly Detection. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2025 

[5] Xuan Lu, Yanhong Hao, Furong Peng*, Zheqing Zhu, Zhanwen Cheng ExpDrug: An explainable drug recommendation model based on space feature mapping. Neurocomputing 2025 

[6] Hongren Yan, Yuhua Qian*, Furong Peng, Jiacheng Luo, Zheqing Zhu, Feijiang Li. Neural Collapse To Multiple Centers for lmbalanced Data. NeurIPS 2024 

[7] Furong Peng, Kang Liu, Xuan Lu*, Yuhua Qian, Hongren Yan, Chao Ma. TSC: A Simple Two-Sided Constraint against Over-Smoothing. SIGKDD 2024. 

[8] Furong Peng, Jiachen Luo, Xuan Lu*, Sheng Wang, Feijiang Li. Cross-Domain Contrastive Learning for Time Series Clustering. AAAI 2024. 

[9] Guodong Li, Furong Peng*， Zhisheng Wu, Richard Yi Da Xu ODCL: An Object Disentanglement and Contrastive Learning Model for Few-shot Industrial Defect Detection. IEEE  Sensors Journal 2024

[10] Sheng Wang, Liyong Chen, Ning Zheng, Lingling Li, Furong Peng*, Jianfeng Lu. Shared and individual representation learning with Feature Diversity for Deep MultiView Clustering. Information Sciences, 2023, 647: 119426.