基本信息：

郑逢勃，副教授，博士，研究方向：人工智能，招生专业：教育学（人工智能赋能教育变革）、心理学（智能评估促进与脑网络建模研究），邮箱：fzh229@tjnu.edu.cn。

个人简介：

天津师范大学计算机与信息工程学院副教授。主要从事人工智能与知识工程相关研究，重点关注复杂知识结构建模、语义表示学习、多模态数据分析以及智能系统开发等方向。博士毕业于美国肯塔基大学计算机科学专业，曾于美国得克萨斯大学休斯顿健康科学中心（UT Health Houston）任科学程序员，参与多项美国国家科学基金会（NSF）和美国国立卫生研究院（NIH）项目的研究与开发。研究主要围绕复杂知识结构建模、语义信息分析与深度学习方法展开，关注利用表示学习与结构化知识建模方法对复杂语义结构进行建模与推断，并在生物医学本体与知识图谱语义质量保证领域开展系统研究，为多个国际生物医学本体提供了语义修正与结构优化方案，在复杂知识结构分析与语义建模等方面形成了一定的研究积累。相关研究成果发表于NeurIPS、JAMIA、AMIA及BIBM等国际期刊与会议，累计发表期刊与会议论文30余篇，其中一篇期刊被国际医学信息学会（IMIA）在《Yearbook of Medical Informatics 2021》中评选为2020年度知识表示与知识管理方向最佳论文；另一篇会议论文被美国医学信息学会评选为AMIA 2021年会杰出论文。

科研项目：

1、教育部人文社会科学研究规划基金项目，生成式教学资源画面情感对学习的影响机制及其智能进化研究，25YJA880070，2025-11至今，在研，参与。

2、横向项目，智能海外仓WMS系统开发，53H24034，2024-05至2025-12，结题，主持。

3、天津市教委社科重大项目，数字时代市属高校人才队伍建设内涵式转型研究，2025JWZD-GJ14，2025-08至今，在研，参与。

学术成果：

在NeurIPS、JAMIA、AMIA及BIBM等国际期刊与会议，累计发表期刊与会议论文30余篇。

1、Tongtong Su; Liao Yun; Fengbo Zheng; SDPGO: Efficient Self-Distillation Training Meets Proximal Gradient Optimization, NeurIPS 2025

2、Fengbo Zheng; Rashmie Abeysinghe; Licong Cui; Identification of missing concepts in biomedical terminologies using sequence-based formal concept analysis, BMC Medical Informatics and Decision Making, 2021, 21: 1-14

3、Fengbo Zheng; Jay Shi; Yuntao Yang; W Jim Zheng; Licong Cui; A transformation-based method for auditing the IS-A hierarchy of biomedical terminologies in the Unified Medical Language System, Journal of the American Medical Informatics Association, 2020, 27(10): 1568-1575

4、Rashmie Abeysinghe; Fengbo Zheng; Jay Shi; Samden D. Lhatoo; Licong Cui; Leveraging logical definitions and lexical features to detect missing IS-A relations in biomedical terminologies, Journal of Biomedical Semantics, 2024, 15

5、Fengbo Zheng; Rashmie Abeysinghe; Nicholas Sioutos; Lori Whiteman; Lyubov Remennik; Licong Cui; Detecting missing IS-A relations in the NCI Thesaurus using an enhanced hybrid approach, BMC Medical Informatics and Decision Making, 2020, 20