张永全博士，浙江财经大学数据科学学院教授，研究生导师，担任CSIAM大数据与人工智能专业委员会委员，浙江财经大学校学术委员会委员，浙江财经大学大数据实验室主任。主要从事机器学习和大数据算法分析等科学研究，已在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Cybernetics,Neural Networks, Information Science、中国科学和数学学报等国内外著名期刊上发表三十余篇文章。部分研究成果“人工神经网络逼近复杂性问题研究”获得了浙江省高等学校科研成果奖二等奖。主持完成国家自然科学基金青年和面上项目各1项、浙江省自然科学基金1项，主持金融数据分析等企业横向课题2项。

Email：zyq@zufe.edu.cn或zyqmath@163.com。

Ø科研项目：

1.“大数据机器学习分布式算法的可行性理论”（项目编号：61573326），国家自然科学基金面上项目， 76.2万元，2016.01-2020.01，主持。

2.“神经网络随机学习算法的泛化性研究”(项目编号：11301494)，国家自然科学基金青年项目，2014.01-2016.12，22万，主持。

3.“关于正则化学习算法的泛化性及应用研究”（项目编号：Q12A010096），浙江省自然科学基金项目，2012.01-2014.12，5万元，主持。

4.“大数据环境下基于随机块模型的复杂网络社区发现理论、算法和应用研究”(项目编号：18TJ023) 国家社会科学基金一般项目，2018.06-2021.06，20万，参加，排名2/9。

Ø 代表论文、著作：

1.Zhang YQ, Cao FL， Analysis of convergence performance of neural networks ranking algorithm, Neural Networks, 2012, 34: 65–71.

2.Zhang YQ, LiYM, Ji JB,Sun JY，Estimates on compressed neural networks regression,Neural Networks,2015,63: 10–17.

3.Xu C,Zhang YQ(通讯作者),Li YZ,Wu XD, On the feasibility of distributed kernel regression for big data, IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, 2016, 28(11): 3041-3052.

4.Kong QM, Sun JY, Zhang YQ,Xu ZB； Probabilistic Matrix Factorization for Data With Attributes Based on Finite Mixture Modeling， IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, doi: 10.1109/TCYB.2022.3196444.

5.Zhang YQ，Zhang YQ；FedPDC:Federated Learning for Public Dataset Correction；arXiv:2302.12503v1 https://doi .org/10.48550/arXiv.2302.12503

6.张永全; 杨秀银; 武鑫 ; 一种基于生成对抗学习填补金融数据的方法, 2022-5-2, 中国,2022105020627 (发明专利)

7. 张永全; 曹昊; 张宇权; 齐少春 ; 一种基于元学习和改进的Catboost算法的债券违约预测方法,2022-5-2, 中国, 2022105020631 (发明专利)

8. 张永全; 王旭东 ; 一种基于LASSO-PSO-ELM的财务困境预警方法, 2022-5-2, 中国,2022105020699 (发明专利)

Ø教育教学成果：

1.指导研究生程一元获2017年中国研究生数学建模竞赛三等奖, 2017.12.

2.指导本科生叶子阳、张群、沈锐获2020年美国数学建模竞赛二等奖，2020.05.

Ø荣誉奖励：

1.2016年荣获了浙江财经大学优秀青年学者。

2.2019年荣获浙江财经大学优秀教师。

Ø 其他：

部分研究成果“人工神经网络逼近复杂性问题研究”荣获2012年浙江省高等学校科研成果奖二等奖。