郑小青 讲师（高校）

杭州电子科技大学硕士生导师，主要研究方向为基于深度学习的视觉检测（图像与视频）算法与应用研究，基于人工智能算法的工业数据与知识建模、工业数字孪生等方向的研究与应用。在Neurocomputing，IEEE Sensors Journal，Applied Intelligence和自动化学报等国内外期刊上发表过多篇论文，授权发明专利多项，曾获“中国自动化学会”科技进步奖二等奖1项。

(1) 1999-09 至 2003-07, 浙江大学, 控制科学与工程, 学士

(2) 2003-09 至 2006-03, 浙江大学, 控制科学与工程, 硕士

(3) 2020.9 -，杭州电子科技大学，控制科学与工程，博士

(1) 2006-03 至 2008-10, 霍尼韦尔(中国)有限公司, 上海研发中心, 工程师

(2) 2008-11 至 今, 杭州电子科技大学, 自动化学院, 讲师，教学研究工作

结合工业实际需求，研究人工智能领域的前沿算法：

1、基于半监督学习、自监督学习等AI算法的视觉检测（图像与视频）算法与应用研究

2、基于时序神经网络、图神经网络等AI算法的工业数据与知识建模、故障诊断等方向的算法与应用研究

 所指导的研究生毕业去向为华为、海康、京东、汇川技术、杭州富芯半导体、中国移动杭研、杭州银行、金华电信等国内知名公司。

1、  浙江省科技计划项目-公益项目, 基于半监督学习的铜箔基板缺陷识别技术研究, 2022-01 至 2024-12, 结题，项目负责人

2、 国家自然科学基金重点项目, 石化生产过程数字孪生的理论、技术与应用研究, 2023-01-01 至 2026-12-31, 252万元, 在研，项目参与人

3、浙江省科技计划项目“化工过程高危信号软测量仪表研发”，结题，项目负责人

4、浙江省科技计划项目“半实物仿真虚拟仪表设计与开发”，结题，项目负责人

5、国家自然科学基金青年基金，“基于时空域模型分解策略的流程企业级协同优化方法研究”，结题，项目参与人

1、企业项目，智能泵组最优运行模型及水厂水量智能预测调度模型开发，在研，项目负责人

2、企业项目，复杂工艺过程的影子工厂搭建，结题，项目负责人

3、企业项目，基于云平台的超声波局放在线监测技术研究及装备研发，结题，项目参与人

4、企业项目，柔性复合智能绿色应用基础技术与高端数控机床研发应用，在研，项目参与人

(1) Xiaoqing Zheng; Weijie Hong; Dengde Chen; Anke Xue; Yaguang Kong ; MW-FixMatch: A class  imbalance semi-supervised learning algorithm based on re-weighting, Neurocomputing, 2025,  626(14): 129385. (期刊论文)

(2) Xiaoqing Zheng; Yifan Zhao; Bo Peng; Ming Ge; Yaguang Kong; Song Zheng; Information Filtering Unit-based Long Short-Term Memory Network for Industrial Soft Sensor Modeling. IEEE Sensors Journal, 2024.(期刊论文)

(3) Zheng, Xiaoqing; Wu, Baofan; Chen, Huiming; Xue, Anke; Zheng, Song; Ge, Ming; Kong,  Yaguang ; A temporal convolution network-based just-in-time learning method for industrial  quality variable prediction, Chemical Engineering Research & Design, 2024, 212: 168-184. (期刊论文)

(4) Xiaoqing Zheng; Changyuan Yue; Jiang Wei; Anke Xue; Ming Ge; Yaguang Kong; Few-shot intelligent fault diagnosis based on an improved meta-relation network, Applied Intelligence, 2023, 53:30080–30096(期刊论文)

(5) Zheng, Xiaoqing; Zheng, Song; Kong, Yaguang; Chen, Jie; Recent advances in surface

defect inspection of industrial products using deep learning techniques, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2021, 113(1): 35-58 (期刊论文)

(6) Zheng, Xiaoqing; Wang, Hongcheng; Chen, Jie; Kong, Yaguang; Zheng, Song; A Generic Semi-Supervised Deep Learning-Based Approach for Automated Surface Inspection, IEEE Access, 2020, 8:114088-114099 (期刊论文)

(7) Zheng, Xiaoqing; Chen, Jie; Wang, Hongcheng; Zheng, Song; Kong, Yaguang; A deep learning-based approach for the automated surface inspection of copper clad laminate images, Applied Intelligence, 2020, 51: 1262-1279 (期刊论文)

1、  浙江省科技计划项目-公益项目, 基于半监督学习的铜箔基板缺陷识别技术研究, 2022-01 至 2024-12, 结题，项目负责人

2、 国家自然科学基金重点项目, 石化生产过程数字孪生的理论、技术与应用研究, 2023-01-01 至 2026-12-31, 252万元, 在研，项目参与人

3、浙江省科技计划项目“化工过程高危信号软测量仪表研发”，结题，项目负责人

4、浙江省科技计划项目“半实物仿真虚拟仪表设计与开发”，结题，项目负责人

5、国家自然科学基金青年基金，“基于时空域模型分解策略的流程企业级协同优化方法研究”，结题，项目参与人

(1) 郑小青; 陈杰; 郑松; 王洪成; 孔亚广; 一种用于工业零件图像的快速分类方法, 2021-12-10, 中国, ZL 2019 1 0815195.8 (发明专利)

(2) 郑小青; 王洪成; 郑松; 孔亚广; 陈杰; 基于卷积神经网络的淋巴结识别的半监督方法, 2021-12-10, 中国, ZL 2019 1 0815297.X (发明专利)

(3) 郑小青; 刘峰; 姚莉; 陈杰; 郑松; 孔亚广; 王洪成; 一种基于深度学习的电子元器件外观不良品的检测方法, 2021-9-14, 中国, ZL 2019 1 0933616.7 (发明专利)

(4) 陈杰;郑小青;孔亚广;郑松;王洪成; 一种基于卷积神经网络的铜箔基板缺陷检测方法, 2023-4-25，ZL 2019 1 1095396.1 (发明专利)

(5) 郑小青; 陈杰; 郑松; 孔亚广 ; 一种基于卷积神经网络的织物表面缺陷检测方法, 2024-03-01, 中 国, ZL 2020 1 0112073.5   (发明专利)  

(6) 王洪成; 郑小青 郑小青; 孔亚广; 郑松 ; 基于半监督深度学习算法的钢铁表面缺陷识别方法, 2024-05-10, 中国, ZL 2020 1 0982319.4 (发明专利)

2022年度“中国自动化学会”科技进步奖，二等奖，排名3/10， 2022