教育背景

1996.9-2000.6 沈阳化工学院计算机应用专业获取学士

2001.9-2006.6 中国石油大学（北京）计算机科学与技术专业获得博士

工作履历

2006.7-2008.6 中国石油大学（北京）计算机技术与科学系 讲师

2008.7至今 中国石油大学（北京）智能科学与技术系 副教授

2015.8-2016.7, 国家留学基金委资助，丹麦奥尔堡大学计算机科学系访问学者

研究领域

符号回归与演化计算、知识问答与自然语言处理

项目成果

横向合作课题:数据治理顶层设计（2023-2024）；

横向合作课题:基于机器阅读理解方法的钻完井语义解析与智能问答技术研究(2023);

横向合作课题:石油炼化知识图谱功能升级扩展(2023);

横向合作课题:虚拟地震采集设计与施工的三维模拟仿真技术(2022-2023);

横向合作课题:石油炼化知识图谱与智能问答系统（2022）；

横向合作课题:全球含油气盆地知识智能问答系统（2022）；

横向合作课题:热高压分离器、液固分离器流体力学研究与工程开发（2021-2022）

横向合作课题:基于集输钢制管道知识图谱的问答系统(2021);

横向合作课题:网格快速抽取炮检对算法研发和初至质控辅助功能开发（2020-2021）

国家重点研发计划课题：智能化海上高精度地震数据处理关键技术(2020-2021);

代表论文

1.Zhiwei Liu, Qiang Lu*, Yibo Zhao, et al, Differentiable Neural Network for Assembling Blocks, ECAI, 2024.

2.Chunhao Lu, Qiang Lu*, Jake Luo, An Explainable Vision Question Answer Model via Diffusion Chain-of-Thought, ECCV,2024.

3.Jinglu Song, Qiang Lu*, Bozhou Tian, et al, Symbol Graph Genetic Programming for Symbolic Regression, PPSN, 2024.

4.Mingcai Yuan, Qiang Lu*, Xianhao Zeng, et al, Alleviating Semantic Drift in Multi-Hop Question Answering on Knowledge Graphs with Bidirectional Semantics, IJCANN, 2024.

5.Jinglu Song, Qiang Lu*, Bozhou Tian, et al, Prove Symbolic Regression is NP-hard by Symbol Graph, arXiv preprint arXiv:2404.13820, 2024.

6.Yuanzhen Luo, Qiang Lu*, Xilei Hu, et al, Exploring Hidden Semantics in Neural Networks with Symbolic Regression, GECCO, 2022.

7.Baihe He, Qiang Lu*, Qingyun Yang, et al, Taylor Genetic Programming for Symbolic Regression, GECCO, 2022.

8.Qiang Lu*, Congwen Xu, Jake Luo, Zhiguang Wang, AB-GEP: Adversarial bandit gene expression programming for symbolic regression, Swarm and Evolutionary Computation, 2022.

9.Qiang Lu*, Shuo Zhou, Fan Tao et al, Enhancing gene expression programming based on space partition and jump for symbolic regression, Information Sciences, 2021.

10.Qiang Lu*, Fan Tao, Shuo Zhou, Zhiguang Wang, Incorporating Actor-Critic in Monte Carlo tree search for symbolic regression, Neural Computing and Applications, 2021.

11.Dong Xue, Qiang Lu*, Jian Li, Improving the morphology and control policy of self-reconfiguring modular robots in dynamic environment (student abstract), AAAI, 2021.

12.Qiang Lu*, Rencai Wang, Bin Yang, Zhiguang Wang, Trajectory splicing, Knowledge and Information Systems, 2020.

13.Qiang Lu*, Shuo Zhou, Fan Tao, Zhiguang Wang, Space partition based gene expression programming for symbolic regression, GECCO, 2019.

14.鲁强*, 刘兴昱，基于迁移学习的知识图谱问答语义匹配模型，计算机应用，2018.

15.王加楠，鲁强*，基于模式的远监督关系抽取算法, 中文信息学报，2017.

16.鲁强*, 周新， 基于在线检测动态一维下料问题的 GPU 并行蚁群算法，仪器仪表学报, 2015.

授权专利

一种波阻抗反演方法、系统、设备和存储介质， ZL202111324622.6.

个人学术主页

https://scholar.google.com/citations?user=m61aeIAAAAAJ&hl=en