张永清，博士，教授；
Email:zhangyq@cuit.edu.cn；
科研和研究生招生方向：
1、人工智能与数据挖掘；
2、智能健康与生物信息；
3、气象人工智能应用；
个人简介：
张永清，博士，教授，博士生导师，发展规划处副处长，教学评估中心副主任。博士毕业于四川大学，美国加州大学圣地亚哥分校博士联合培养。研究兴趣包括人工智能与数据挖掘、气象环境与健康、气象医学、生物信息学等，主持完成国家自然科学基金面上项目、青年项目、四川省科技计划项目等10余项国家省部级科研项目，在国内外期刊和会议发表SCI论文60余篇，授权发明专利10余项。
入选四川省“天府青城计划”青年人才。兼任中国计算机学会生物信息学专委执行委员、计算机应用专委执行委员、数据库专委会执行委员、中国自动化学会智能健康与生物信息专委会委员、中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会委员、中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专委会委员、四川省科技青年联合会第七届理事、四川省人工智能学会理事、四川省生物信息学会理事。国家自然科学基金、四川省科技厅评审专家等。
国家级一流本科课程《计算机组成原理》负责人，获第五届四川省教师教学创新大赛三等奖、第五届成都信息工程大学“优秀教师”奖、第八届成都信息工程大学“青年教师教学奖”、第二届教师教学创新大赛二等奖、成都信息工程大学教育教学成果奖二等奖等，指导学生获得国家省级大学生创新创业训练计划项目和学科竞赛20余项。
承担科研项目：
1.国家自然科学基金面上项目，面向TFBS与非编码变异关联的深度学习体系结构研究，课题负责人
2.国家自然科学基金面上项目，基于多组学融合与机器学习的缺血性心脏病微生物-代谢物关联机制研究，合作单位负责人
3.国家自然科学基金青年科学基金项目，高通量数据和深度学习在基因调控层次网络构建中的应用研究，课题负责人
4.四川省自然科学基金面上项目，多模态数据融合的医药智能辅助决策方法研究，课题负责人
5.四川省自然科学基金面上项目，基于多组学数据的转录因子与非编码变异关系的计算分析方法研究，课题负责人
6.中国博士后科学基金面上基金，基于膜电压驱动的Spiking神经网络学习算法研究，课题负责人
7.四川省教育厅重点项目，基于表观遗传构建基因调控网络的算法研究，课题负责人
目前授课：
“计算机组成原理”，本科生
“人工智能”，本科生/研究生
近5年代表性论文（*为通讯作者）：
1.Tianhao Li, Zixuan Wang, Chenpeng Wu, Zhengxiao Huang, Yixin Xiang, Yuhang Liu, Quan Zou, Naifeng Wen, Yongqing Zhang*, Distribution and expression aware retrospective learning for single-cell long-tailed class-incremental annotation, Applied Soft Computing, Volume 193, May 2026, 114745
2.Junming Zhang, Shuwen Xiong, Yugui Xu, Yongqing Zhang*, Prediction of cancer drug response based on heterogeneous graph neural networks and multi-omics data, Neural Networks, Volume 193, 2026, 108001.
3.Tianhao Li, Zixuan Wang, Yuhang Liu, Sihan He, Quan Zou, Yongqing Zhang*, An overview of computational methods in single-cell transcriptomic cell type annotation, Briefings in Bioinformatics, Volume 26, Issue 3, May 2025, bbaf207.
4.Yuhang Liu, Zixuan Wang, Hao Yuan, Guiquan Zhu, Yongqing Zhang*, HEAP: a task adaptive-based explainable deep learning framework for enhancer activity prediction, Briefings in Bioinformatics, Volume 24, Issue 5, September 2023, bbad286.
5.Zixuan Wang, Shuwen Xiong, Yun Yu, Jiliu Zhou, Yongqing Zhang*, HAMPLE: deciphering TF-DNA binding mechanism in different cellular environments by characterizing higher-order nucleotide dependency, Bioinformatics, Volume 39, Issue 5, May 2023, btad299.
6.Yuhang Liu, Hao Yuan, Qiang Zhang, Zixuan Wang, Shuwen Xiong, Naifeng Wen, Yongqing Zhang*, Multiple sequence alignment based on deep reinforcement learning with self-attention and positional encoding, Bioinformatics, Volume 39, Issue 11, November 2023, btad636.
7.Gao Dongrui, Liu Shihong, Gao Yingxian, Li Pengrui, Zhang Haokai, Wang Manqing, Shen Yan, Wang Lutao, Zhang Yongqing*, A Comprehensive Adaptive Interpretable Takagi-Sugeuo-Kang Fuzzy Classifier for Fatigue Driving Detection, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 33, no. 1, pp. 108-119, Jan. 2025.
8.Liqi Lin, Pengrui Li, Qinghua Wang, Binnan Bai, Ruifang Cui, Zhenxia Yu, Dongrui Gao, Yongqing Zhang*, An EEG-based cross-subject interpretable CNN for game player expertise level classification, Expert Systems with Applications, Volume 237, Part C, 1 March 2024, 121658.
9.Gao, D., Zhang, H., Li, P., Tang, T., Liu, S., Zhou, Z., Ying, S., Zhu, Y., & Zhang, Y*. (2024). A Local-Ascending-Global Learning Strategy for Brain-Computer Interface. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 38(9), 10039-10047.
10.Yongqing Zhang, Tianhao Li, Yuhang Liu, Hong Luo, Yugui Xu, Zixuan Wang, Quan Zou*, Supervised pre-training for feature extraction in cell type annotation of single-cell multi-omics data, Applied Soft Computing, Volume 183, 2025, 113585.
11.Yongqing Zhang, Zhigan Zhou, Maocheng Wang, Xinyu Mao, Zixuan Wang and Quan Zou*, A Multi-Omics Data Integration Framework for Gene Regulatory Network Inference Based on Contrastive Learning, IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 22, no. 3, pp. 1095-1106, 2025.
