近三年主持项目：

1.  国家自然科学基金委员会，面上项目，62173089，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，2022-01至 2025-12，59万元，在研，主持

2.  中央军委科技委，创新特区主题面上项目，xxxxx，面向多智能体协同控制的XXXXX多模态交互技术，2018-12至2021-05，200万元，已结题，主持

3.  国家科学技术部，国家重点研发计划项目，2017YFB1303202， “脑卒中康复机器人系统”课题二“脑卒中上、下肢康复机器人设计”子任务，2017-12至2021-05，26 万元，已结题，主持

4.  国家自然科学基金委员会，面上项目，61673105，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，2017-01至2020-12，61万元，已结题，主持

5.  国家科学技术部，国家重点研发计划项目，2016YFB1001302，“云端融合的自然交互设备和工具”课题二“支持云端融合的手部和全身运动捕捉技术与设备”子任务，2016-07至2020-12，92.86万元，已结题，主持

6.  江苏省科学技术厅，江苏省自然科学基金面上项目，BK20181266，基于运动准备脑电信号动态特征的上肢运动预测研究，2018-07至2021-06，10万元，已结题，主持

7.  航空科学基金办公室，航空科学基金实验室类项目，20171969007，面向无人系统集群操控应用的多模态联合人-集群交互技术研究，2017-10至2019-10，12万元，已结题，主持

SCI期刊论文列表：

[1]X. Li, H. Zeng*, J. X. Zhang, A. G. Song. Engagement Enhancement Based on Bayesian Optimization for Adaptive Assist-as-Needed Controller. IEEE Robotics and Automation Letters, 2022, 7(1):49-56. (SCI IF = 3.741)

[2]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)

[3]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)

[4]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)

[5]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)

[6]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)  

[7]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)  

[8]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)  

[9]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)

[10]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) 

[11]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)

[12]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)  

[13]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)

[14]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, 南京市第十届自然科学优秀学术论文一等奖)

[15]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)

[16]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)

科研获奖情况：

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

东南大学青年教师授课竞赛三等奖 2013年

指导学生获奖情况：

数字中国创新大赛机器人赛道全国二等奖 2020年 “桌面力反馈拳击机器人” 陈晴晴（2020级）、杨晨华（2019级）、张建喜（2020级）、李潇（2019级）

亚洲触觉会议（AsiaHaptics 2020）学生创新比赛第一名 2020年 “具有力触觉反馈的上肢力量训练机器人平台” 杨晨华（2019级）、张建喜（2020级）、陈晴晴（2020级）、李潇（2019级）