曾洪 博士
教授，博士生导师
Email: hzeng@seu.edu.cn Office: 中心楼334
研究方向
人体运动康复及增强机器人
生机接口及力触觉交互
脑机混合智能
教育及工作经历
2003年7月毕业于南京理工大学电子工程与光电技术学院通信工程专业，获工学学士学位。2006年4月毕业于东南大学信息科学与工程学院（原无线电系）信号与信息处理专业，获工学硕士学位，2009年9月毕业于香港浸会大学计算机科学系，获博士学位。2009年10月至2010年6月在香港浸会大学计算机科学系从事博士后研究。
2010年10月进入东南大学仪器科学与工程学院，并加入机器人传感与控制技术实验室团队，开展生机接口、机器人力触觉交互、人-机器人协同控制、脑机混合智能技术的等方向的基础研究及其在智能康复机器人、外肢体机器人、巡检机器人等应用研究。2018年12月至2019年12月在美国莱斯大学机械工程系Marcia O'Malley教授（IEEE Fellow, ASME Fellow）机电一体化及力触觉接口（Mechatronics and Haptic Interfaces, MAHI）实验室进行访问研究。
2014年4月晋升副教授，2023年4月晋升教授，2014年12月遴选为硕士生导师，2018年2月遴选为博士生导师。
科研获奖
中国仪器仪表学会一等奖 2021年
吴文俊人工智能科学技术进步一等奖 2019年
江苏省科学技术一等奖 2018年
南京市科学技术进步一等奖 2017年
江苏省科学技术三等奖 2016年
中国计量测试学会科学技术进步二等奖 2015年
南京市第十届自然科学优秀学术论文一等奖 2013年
学术兼职
IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics 副主编
IEEE机器人与自动化学会南京分部秘书长
中国仪器仪表学会力触觉感知与交互专委会秘书长
江苏省人工智能学会机器人专业委员会秘书长
江苏省康复医学会康复医学工程与转化专委会秘书长
招生信息
硕士生：2-3人/年， 博士生1人/年
（注：本人研究方向涉及多学科的知识，欢迎测控技术与仪器专业、智能感知专业、自动控制专业、生物医学工程、机械工程及自动化专业、计算机专业、电子信息专业、电气及自动化专业或上述类似专业的学生报考。）
主持科研项目
[1] 国家重点研发计划“前沿科技创新”重点专项三级课题“XX管道巡检机器人巡检应用示范”2022年-2023年
[2] 国家自然科学基金面上项目“闭环自适应干预神经肌肉控制策略的机器人辅助上肢训练方法研究”2022年-2025年 (No.62173089)
[3] 创新特区主题项目“面向XX-机器人班组的多模态交互与脑机协同技术研究”2021年-2023年 （国家级）
[4] 创新特区主题项目“面向XXX协同控制的脑机融合多模态交互技术研究”2018年-2021年 （国家级）
[5] 国家自然科学基金面上项目“上肢运动意图的脑电深度学习识别与任务导向递归贝叶斯估计解码研究”2017年-2020年 (No.61673105)
[6] 国家重点研发计划“云端融合的自然交互设备和工具”三级课题“支持云端融合的手部和全身运动捕捉技术与设备”2016年-2020年（No.2016YFB1001302）
[7] 国家重点研发计划“脑卒中康复机器人系统”三级课题“脑卒中上、下肢康复机器人设计”2017年-2020年（No.2017YFB1303202）
[8] 航空科学基金“面向XXXXXXXX应用的多模态联合人-集群交互技术研究”2017年-2019年（No.20171969007）
[9] 江苏省自然科学基金面上项目“基于运动准备脑电信号动态特征的上肢运动预测研究”2018年-2021年（No. BK20181266）
SCI期刊论文(*通信作者)
[1] X. Li, H. Zeng*, Y. Q. Li, A. G. Song. Quantification of Upper-Limb Motor Function for Stroke Rehabilitation through Manifold Similarity of Muscle Synergy. IEEE Robotics and Automation Letters, 2024, 9(2), 1859-1866. (SCI IF= 5.20，机器人领域著名期刊)
[2] X. Li, H. Zeng*, Y. Q. Li, A. G. Song. Quantitative Assessment via Multi-Domain Fusion of Muscle Synergy Associated with Upper-Limb Motor Function for Stroke Rehabilitation. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2024, 71(5), 1430-1441. (SCI IF=4.6，康复工程领域Top期刊)
[3] J. X. Zhang, H. Zeng*, X. Li, G. Z. Xu, Y. Q. Li, A. G. Song. Bayesian Optimization for Assist-As-Needed Controller in Robot-assisted Upper Limb Training based on Energy Information. Robotica, 2023, 41, 3101-3115. (SCI IF=2.406, 机器人领域著名期刊)
[4] H. Zeng*, Y. T. Shen, D. F. Sun, X. H. Hu, P. C. Wen, A. G. Song. Extended Control with Hybrid Gaze-BCI for Multi-Robot System under Hands-occupied Dual-tasking. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2023, 31, 829-840. (SCI IF= 4.528, 脑机接口领域Top期刊)
[5] H. Zeng*, W. J. Yu, D. P. Chen, X. H. Hu, D. G. Zhang, A. G. Song. Exploring Biomimetic Stiffness Modulation and Wearable Finger Haptics for Improving Myoelectric Control of Virtual Hand. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022, 30, 1601-1611. (SCI IF= 4.528, 康复机器人领域Top期刊)
[6] W. B. Zhang, A. G. Song, H. Zeng, B. G. Xu and M. M. Miao. The Effects of Bilateral Phase-Dependent Closed-Loop Vibration Stimulation With Motor Imagery Paradigm. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022, 30: 2732-2742. (SCI IF= 4.528, 康复机器人领域Top期刊)
[7] X. H. Hu, A. G. Song, Z. K. Wei, H. Zeng. StereoPilot: A Wearable Target Location System for Blind and Visually Impaired Using Spatial Audio Rendering. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022, 30: 1621-1630. (SCI IF= 3.802, 康复机器人领域Top期刊)
[8] X. H. Hu, A. G. Song, D. P. Chen, H. Zeng. Intuitive Environmental Perception Assistance for Blind Amputees Using Spatial Audio Rendering. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics, 2022, 4(1): 274 - 284. (医疗机器人领域著名期刊)
[9] X. Li, H. Zeng*, J. X. Zhang, A. G. Song. Engagement Enhancement Based on Bayesian Optimiazation for Adaptive Assist-as-Needed Controller. IEEE Robotics and Automation Letters, 2022, 7(1): 49-56. (SCI IF= 5.20，机器人领域著名期刊)
[10]X. H. Hu, H. Zeng, A. G. Song, D. P. Chen. Robust Continuous Hand Motion Recognition Using Wearable Array Myoelectric Sensor. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(8): 20596-20605. (SCI IF= 3.301)
[11]H. Zeng*,J. J. Shen, W.M. Zheng, A. G. Song, J. Liu. Toward Measuring Target Perception: First-order and Second-order Deep Network Pipeline for Classification of Fixation Related Potentials. Journal of Healthcare Engineering, 2020, Article ID 8829451. (SCI IF= 1.8)
[12]H. Zeng*, Y. T. Shen, X. H. Hu, A. G. Song, B. G. Xu, H. J. Li, Y. X. Wang and P. C. Wen. Semi-Autonomous Robotic Arm Reaching With Hybrid Gaze–Brain Machine Interface, Frontiers in Neurorobotics, 2020,13:111. (SCI IF=3.00)
[13]H. Zeng*, Y. Z. Sun, G. Z. Xu, C. C. Wu, A. G. Song, B. G. Xu, H. J. Li and C. Hu. The Advantage of Low-Delta Electroencephalogram Phase Feature for Reconstructing the Center-Out Reaching Hand Movements. Frontiers in Neuroscience, 2019, 13:480. (SCI IF=3.648)
[14]D. P. Chen, A. G. Song, L. Tian, L. Y. Fu, H. Zeng. FW-Touch: A Finger Wearable Haptic Interface With an MR Foam Actuator for Displaying Surface Material Properties on a Touch Screen. IEEE Transactions on Haptics, 2019, 12(3): 281 - 294. (SCI IF=2.487，机器人力触觉领域Top期刊)
[15]H. Zeng*, Y. X. Wang, C. C. Wu, A. G. Song, J. Liu, P. Ji, B. G. Xu, L. F. Zhu, H. J. Li and P. C. Wen, Closed-loop Hybrid Gaze Brain-machine Interface Based Robotic Arm Control with Augmented Reality Feedback, Frontiers in Neurorobotics, 2017, 11:60. (SCI IF=3.00)
[16]H. Zeng*,A. G. Song, Optimizing Single-Trial EEG Classification by Stationary Matrix Logistic Regression in Brain–Computer Interface,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2016, 27(11)：2301-2313.(SCI IF=11.683，人工智能领域Top期刊)
[17]M. M. Miao，H. Zeng，A. M. Wang，C. S. Zhao，F. X. Liu，Discriminative spatial-frequency-temporal feature extraction and classification of motor imagery EEG: An sparse regression and Weighted Naïve Bayesian Classifier-based approach. Journal of Neuroscience Methods，2017, 278（1）:13-24.(SCI IF=2.554)
[18]C. C. Wu, H. Zeng, A. G. Song B. G. Xu, Grip Force and 3D Push-Pull Force Estimation Based on sEMG and GRNN.Frontiers in neuroscience, 2017, 11:343. (SCI IF=3.566)
[19]H. Zeng*, Y. M. Cheung, Learning a Mixture Model for Clustering with the Completed Likelihood Minimum Message Length Criterion. Pattern Recognition, 47(5), 2011-2030, 2014. (SCI IF = 4.582，模式识别领域著名期刊)
[20]H. Zeng*, A. G. Song, R. Q. Yan, EOG Artifact Correction from EEG Recording using Stationary Subspace Analysis and Empirical Mode Decomposition. Sensors, 13(11), 14839-14859, 2013. (SCI IF=1.953)
[21]H. Zeng*, A. G. Song, Y. M. Cheung, Improving Clustering with Pairwise Constraints: A Discriminative Approach. Knowledge and Information Systems, 36(2): 489-515, 2013. (SCI IF=2.639)
[22]L. Z. Pan，A. G. Song，G. Z. Xu、H. J. Li，H. Zeng，B. G. Xu ，Safety supervisory strategy for upper-limb rehabilitation robot based on impedance control，International Journal of Advanced Robotic Systems, 10(1), pp 1-12, 2013，(SCI)
[23]H. Zeng*, Y. M. Cheung, Semi-supervised Maximum Margin Clustering with Pairwise Constraints. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) 24(5):926-939,2012 (SCI IF=2.236，人工智能领域Top期刊)
[24]H. Zeng*, Y. M. Cheung, “Feature Selection and Kernel Learning for Local Learning Based Clustering”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)，30(8): 1532-1547, 2011 (SCI IF=8.329, 人工智能领域Top期刊)
[25]Y. M. Cheung, H. Zeng, “Local Kernel Regression Score for Selecting Features of High-Dimensional Data”.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) ,21(12):1798-1802, 2009 (SCI IF=2.236，人工智能领域Top期刊)
[26]H. Zeng*, Y. M. Cheung, “A new feature selection method for Gaussian mixture clustering”. Pattern Recognition, 42(2):243-250,2009 (SCI IF=4.582，模式识别领域著名期刊)
