• 教育经历

  - 香港大学，博士，数学 (计算生物学), 2009.09 - 2013.07

  - 哈尔滨工业大学理学院，学士，数学 (信息与计算科学), 2005.09 - 2009.07

• 工作经历

  - 中国人民大学, 教授, 2024.09-至今

  - 中国人民大学, 副教授, 2019.09 - 2024.08

  - 中国人民大学，数学学院，副院长，2022.05 – 至今

  - 中国人民大学，发规处，挂职副处长，2021.03-2022.03

  - 中国科协，国际联络部港澳台交流处，挂职副处长，2020.01 – 2021.01

  - 中国人民大学，讲师，2013.09 - 2019.08

  - 日本京都大学, 访问学者, 2012.06-2012.08

  - 日本创价大学, 访问学者, 2010.05-2010.08
  

• 教学工作

  本科生讲授高等代数AI、高等代数AII、数理统计、线性代数等课程，曾获中国人民大学教学标兵奖、课外教学优秀奖、北京市优秀指导教师奖等；

  研究生讲授数据挖掘等课程；

  负责中国人民大学研究生教育教学改革项目、参与中国人民大学第二批“123”金课建设项目，中国人民大学2022年校级本科教育教学改革项目（课程思政专项）重点项目，中国人民大学研究生精品教材建设项目，中国人民大学研究生示范课程建设项目等教改项目。

  
  

• 科研成果

详情请前往学术主页 http://shendong.tech/JH.html

概述

我的主要研究方向是机器学习、 数据挖掘、计算生物信息学、基于学习的建模、优化和控制等方面。我还是中国人民大学应用数学研究中心核心成员，主要研究方向包括分布式机器学习/深度学习、人工智能等方面的理论研究与工程化实现。欢迎对以上方向感兴趣的博士生、硕士生、本科生加入我们。

基金项目

主持国家自然科学基金面上项目、青年基金、天元青年基金，以核心成员身份参与国家自然科学基金重大研究计划集成项目，北京市自然科学基金面上项目，中国人民大学青年科技创新团队培育项目，中国人民大学科学研究基金等多项。

(1) 国家自然科学基金面上项目，12271522，单细胞多组学数据融合优化建模与异质性分析，2023.01-2026.12，在研，主持

(2) 国家自然科学基金青年项目，11901575，基于单细胞数据的肿瘤异质性矩阵优化建模，2020/01-2022/12，结题，主持

(3) 国家自然科学基金重大研究计划集成项目，91730301，干细胞增殖的计算建模及其在癌症演变动力学的应用，2018/01-2019/12，结题，参加

(4) 国家自然科学基金天元青年基金项目，11626229, 基于亏秩核支持向量机的快速信用评估体系研究,2017/01-2017/12,3万元, 结题，主持

(5) 国家自然科学基金面上项目，11271144,高阶多元马尔科夫链模型及其非负张量模型的理论和数值分析,2013/01-2016/12,60万元,结题,参加

学术发表

以第一/通讯作者发表（含接收）多篇高质量论文，包括在 Pattern Recognition，IEEE Transactions on Neural Networks and learning Systems，Bioinformatics,  Briefings in Bioinformatics，Applied Mathematical Modeling等国际权威期刊和会议发表论文 60 余篇。部分近期论文如下：

(1) Senwen Zhan, Hao Jiang*, Dong Shen, Wai-Ki Ching, Multi-View Data Clustering via Dynamical Optimization of Consensus Laplacian Matrix, East Asian Journal on Applied Mathematics, 2025.

(2) Senwen Zhan, Hao Jiang*, Dong Shen, Co-regularized optimal high-order graph embedding for multi-view clustering, Pattern Recognition, Volume 157, 2025,110892.

(3) Shuai Gao, Qijiang Song, Hao Jiang*, Dong Shen, Yisheng Lv, Decentralized learning control for high-speed trains with unknown time-varying speed delays, Applied Mathematical Modelling, 137, Part B, 2025, 115711.

(4) Yixiang Huang, Hao Jiang*, Wai-Ki Ching, scEWE: high-order element-wise weighted ensemble clustering for heterogeneity analysis of single-cell RNA-sequencing data, Briefings in Bioinformatics, Volume 25, Issue 3, May 2024, bbae203.

(5) Yushan Qiu, Lingfei Yang, Hao Jiang*, Quan Zou*, scTPC: a novel semi-supervised deep clustering model for scRNA-seq data, Bioinformatics, 2024, btae293.

(6) Shuai Gao, Qijiang Song, Hao Jiang, Dong Shen. History Makes Future: Iterative Learning Control for High-Speed Trains. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, vol. 16, no. 1, pp. 6-21, 2024.

(7) Hao Jiang, Dong Shen, Shunhao Huang, Xinghuo Yu. Accelerated Learning Control for Point-to-Point Tracking Systems. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 35, no. 1, pp. 1265-1277, 2024.

(8) Zeyi Zhang, Hao Jiang, Dong Shen, Samer S. Saab. Data-driven Learning Control Algorithms Meeting Unachievable Tracking Problems. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 11, no. 1, pp. 205-218, 2024.

(9) Hao Jiang, Senwen Zhan, Wai-Ki Ching and Luonan Chen. Robust joint clustering of multi-omics single-cell data via multi-modal high-order neighborhood laplacian matrix optimization, Bioinformatics, 39(7),2023.

(10) Hao Jiang, Xun He, Qijiang Song, Dong Shen. Decentralized Learning Control for LargeScale Systems with Gain Adaptation Mechanism. Information Sciences, 623, 539-558, 2023.

(11) Hao Jiang, Jing xin Liu, You Song, Jinzhi Lei, Quantitative Modeling of Stemness in Single-Cell RNA Sequencing Data: A Nonlinear One-Class Support Vector Machine Method, Journal of Computational Biology, 2023.

(12) X. Cheng, C. Yan, H. Jiang and Y. Qiu, "scHOIS: Determining Cell Heterogeneity Through Hierarchical Clustering Based on Optimal Imputation Strategy," in IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 20, no. 2, pp. 1431-1444, 1 March-April 2023,

(13) Xiang Cheng, Hao Jiang, Dong Shen, Xinghuo Yu. A Novel Adaptive Gain Strategy for Stochastic Learning Control. IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 53, no. 8, pp. 5264-5275, 2023.

(14) Hao Jiang, Dong Shen, Wai-Ki Ching, Yushan Qiu. A High-Order Norm-Product Regularized Multiple Kernel Learning Framework for Kernel Optimization. Information Sciences, 606, 72-91, 2022

(15) Niu Huo, Hao Jiang, Dong Shen, JinRong Wang. Finite-Level Uniformly Quantized Learning Control with Random Data Dropouts. International Journal of Robust and Nonlinear Control, vol. 33, no. 7, pp. 4056-4075, 2023.

(16) Hao Jiang，Ming Yi，Shihua Zhang，A kernel non-negative matrix factorization framework for single cell clustering，Applied Mathematical Modelling, 90(2), 2021, 875-888.

(17) Yushan Qiu, Hao Jiang*, Wai-Ki Ching, Unsupervised learning framework with multidimensional scaling in predicting epithelial-mesenchymal transitions, IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 18(6),2021,2714-2723.

(18) Xingheng Yu, Xinqi Gong*, Hao Jiang*, Heterogeneous multiple kernel learning for breast cancer outcome evaluation, BMC Bioinformatics, 21(),2020,155.

(19) Hao Jiang, Yushan Qiu, Wenpin Hou, Xiaoqing Cheng, Man Yi Yim, and Wai-Ki Ching. Drug Side-effect Profiles Prediction: From Empirical Risk Minimization to Structural Risk Minimization, IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics,17(2),2020, 402-410.

• 学术服务

中国运筹学会女性工作委员会副秘书长

中国生物信息学（筹）生物信息学算法研究专业委员会秘书长

中国工业与应用数学会数学与生命科学专业委员会委员

中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员

• 荣誉获奖   

2025，IPPR2025最佳报告奖

2024，中国人民大学吴玉章青年学者

2024，第13届IEEE数据驱动控制与学习系统会议最佳张贴论文

2023，中国人民大学教学标兵

2023，中国人民大学优秀科研成果二等奖

2021，北京市优秀指导教师

2020，中国人民大学课外教学优秀奖

2017，中国人民大学第9届青年教师基本功大赛一等奖