个人简介

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  王熙照,博士,教授,博士生导师,IEEE Fellow,Springer杂志Machine Learning and Cybernetics主编。 1998年毕业于哈尔滨工业大学计算机系,获工学博士学位(计算机应用专业);1998年至2001年赴香港理工大学计算学系合作研究,任研究员(Research Fellow);2000年10月至2014年3月任河北大学数学与计算机学院院长,2007年10月至2014年3月任河北省机器学习与计算智能重点实验室主任;2013年9月至11月加拿大Simon Fraser大学访问教授(Visiting Professor),2013年12月至2014年1月加拿大Alberta大学访问教授;2014年7月至9月澳大利亚New South Wales大学访问教授;2014年3月至今任深圳大学计算机与软件学院教授、大数据研究所副所长。
  主要研究方向:机器学习与不确定性信息处理,包括示例模糊表示的归纳学习、近似推理与专家系统、神经网络敏感性分析、统计学习理论、模糊测度与模糊积分、随机权网络和近期的大数据机器学习理论与方法等。主要研究特色是通过发现和表示大数据中的不确定性,挖掘大数据的结构分布,进而利用分布并行技术,设计并实现适用于不同类型大数据的分类和聚类算法,以及相应的关键技术和理论问题研究。
  学术贡献包括:首次在1996攻读博士期间提出了“模糊示例学习”的概念,并将这一概念扩展到基于不确定性理论的机器学习框架下,持续近20的研究取得了系列有重要影响的成果,例如,项目“模糊值属性特征子集的选取”2007年获得河北省自然科学一等奖、国家自然科学基金项目“加权模糊规则的泛化能力研究”结题评价为优秀。依托国家自然科学基金项目“归纳学习中的不确定性研究(#61170040)”,通过在“不确定性”领域深入研究,提出的“不确定性是影响机器学习算法泛化能力主要因素之一”的观点,得到同行专家的高度认可,曾应邀作为特邀编辑在不确定领域的顶级期刊Fuzzy Sets and Systems和International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems上编辑专刊两期,系统地展示了不确定性度量与表示在大数据环境下机器学习中的作用之国际最前沿研究动态。
  研究成果包括:共出版学术专著3部,教材2部;在机器学习与不确定性领域的著名杂志和会议发表学术论文150多篇,其中SCI、EI检索100余篇;论文发表的杂志包括IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(1篇)、IEEE Transactions on Fuzzy Systems(5篇)、IEEE Transactions on Cybernetics(5篇)、Machine Learning (1篇)、Information Sciences(5篇)和Fuzzy Sets and Systems(9篇)。Google Scholar搜索显示论文累计引用次数超过2500次,单篇最高引用超过200次,SCI-H指数2015年12月查询为23;主持完成国家自然科学基金项目、教育部科学技术研究重点项目、国家发改委项目、深圳市科技计划项目及参加香港RGC项目等30多项。
  获奖与荣誉:2007年获河北省自然科学一等奖1项、教育部高等学校科学技术奖自然科学二等奖1项,2007年入选河北省首批百名优秀创新人才支持计划,2009年获全国模范教师称号;2012年当选为IEEE Fellow,2013年入选深圳市地方领军人才,2014/15年入选Elsevier统计的学术论文高被引中国学者榜单,2015年认定为深圳市海外高层次(孔雀B类)人才,2016年认定为深圳大学领军学者。
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