智能信息处理山西省重点实验室

个人简介

王文剑，女，1968年10月出生，博士，教授，博士生导师，山西大学现代教育技术学院院长，入选教育部新世纪优秀人才支持计划、山西省青年学术带头人支持计划，是山西省青年科研专家、太原市科技明星，山西省高等学校优秀科研创新团队主要成员。先后在国内外重要学术刊物上和重要国际会议上发表论文70余篇。

主要研究方向为:计算智能、数据挖掘、神经网络、支撑向量机、环境计算等。

工作经历

2006.4至今山西大学计算机与信息技术学院任博士生导师

2004.8至今山西大学计算机与信息技术学院任教授

2000.9 - 2004.5 西安交通大学攻读博士学位

2001.5 - 2002.5 香港城市大学做访问学者

1993.4 - 2000.9 山西大学计算机系历任助教、讲师、副教授

1990.9 - 1993.4 河北工业大学计算机系攻读硕士学位

1986.9 - 1990.7 山西大学计算机科学系读本科

主讲课程：人工智能、机器学习、神经网络、形式语言与自动机、编译原理、C语言程序设计、计算机科学与技术方法论、汇编语言等。

主持或参与项目

在研:

1.国家自然科学基金（61273291），提高支持向量机处理复杂数据效能的方法研究，主持人（2013.1-2016.12）。

2.国家自然科学基金（60975035），粒度支持向量机学习方法及应用研究，主持人（2010.1-2012.12）。

3.教育部博士点基金（20091401110003），粒度支持向量机学习方法及应用研究，主持人（2010.1-2012.12）。

4.山西省自然科学基金重点项目（2009011017-2），支持向量机集成学习方法研究，主持人（2009.01-2011.12）。

已完成:

1.国家863重点计划项目（2007AA01Z165），面向高维复杂数据的粒度计算理论与算法研究，副组长（2007.12-2009.12）。

2.国家863计划项目（2004AA115460），专家系统及计算机软硬件系统评价技术研究，参加（2004.10-2005.10）。

3.国家自然科学基金（60673095），SVM的核选择方法及应用研究，主持人（2007.1-2009.12）。

4.国家自然科学基金（70471003），基于软计算技术的不确定性决策方法研究，第二负责人（2005.1-2007.12）

5.国家自然科学基金（60275019），粗糙集理论中的不确定性、模糊性与知识获取，第二负责人（2003.1-2005.12）。

6.教育部科学技术研究重点项目（208021），支持向量机模型选择的非统计学方法研究，主持人（2008.1-2010.12）。

7.新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-07-0525），支持向量机的模型选择理论与学习算法研究，主持人（2007.1-2009.12）。

8.山西省自然科学基金（961058），人工神经网络在环境监测中的应用研究，第二负责人（1996.1-1998.12）。

9.山西省高校青年学术带头人基金，基于粒度的支持向量机学习算法研究，主持人（2007.01-2009.12）。

10.山西省青年科学基金（20041014），提高支撑向量机效率的方法研究及其应用，主持人（2004.1-2006.12）。

11.山西省青年科学基金（20031028），人工生命与智能算法设计，第二负责人（2003.1-2005.12）。

12.山西省科技攻关项目（051129），智能化计算机辅助射击系统，参加（3）（2005.1-2007.12）。

13.山西省回国留学人员科研资助项目（2008-14），基于支持向量机的多学习器方法研究，主持人（2008.12-2010.12）。

14.山西省留学基金，高效支撑向量机的设计及其应用，主持人（2004.1-2006.12）。

15.山西省留学基金，神经网络仿真开发系统的设计与实现，第二负责人（1992.1-1994.12）。

16.山西省高校科技研究开发项目（200611001），空气质量预报专家系统，主持人（2006.08-2008.08）。

17.山西省高校科技研究开发项目，通用试题库的设计与实现，第二负责人（1995.1-1996.12）。

18.山西省留学人员科技活动择优资助项目，SVM在数据挖掘中的若干关键问题研究，主持人（2006.01-2008.12）。

19.太原市科技创新技术计划项目（08121020），基于VR-GIS的数字旅游导航器的研发，主持人（2008.7-2009.12）。

发表论文

[1]	Gaoxia Jiang,Wenjian Wang. Error estimation based on variance analysis of k-fold cross-validation, Pattern Recognition, 2017, 69:94-106.
[2]	Hang Xu,Wenjian Wang,Yuhua Qian. Fusing complete monotonic decision trees, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2017, 29(10):2223-2235.
[3]	Lifang Ren,Wenjian Wang,Hang Xu. A Reinforcement Learning Method for Constraint-Satisfied Services Composition, IEEE Transactions on Services Computing, 2017, 10.1109/TSC.2017.2727050.
[4]	杜航远,王文剑,白亮. 一种基于优化模型的演化数据流聚类方法, 中国科学(E辑:信息科学), 2017, 10.1360/N112017-00107.
[5]	许行,王文剑,任丽芳. 一种基于决策森林的单调分类方法, 计算机研究与发展, 2017, 54(7):1477-1487.
[6]	杨贵,郑文萍,王文剑,张浩杰. 一种加权稠密子图社区发现算法, 软件学报, 2017, 28(11):3103?3114.
[7]	Husheng Guo,Wenjian Wang. Support vector machine based on hierarchical and dynamical granulation, Neurocomputing, 2016, 211:22–33.
[8]	Gaoxia Jiang,Wenjian Wang. Markov cross-validation for time series model evaluations, Information Sciences, 2016, in press.
[9]	Xuefei Bai,Wenjian Wang. Principal pixel analysis and SVM for automatic image segmentation, Neural Computing and Applications, 2016, 27(1):45–58.
[10]	任丽芳,王文剑,许行. 不确定感知的自适应云计算服务组合, 计算机研究与发展, 2016, 53(12):2867-2881.
[11]	Husheng Guo,Wenjian Wang. An active learning-based SVM multi-class classification model, Pattern Recognition, 2015, 48:1577–1597.
[12]	Meng Tian,Wenjian Wang. An efficient Gaussian kernel optimization based on centered kernel polarization criterio, Information Sciences, 2015, 322:133–149.
[13]	Hangyuan Du,Wenjian Wang,Liang Bai. Observation noise modeling based particle filter: An efficient algorithm for target tracking in glint noise environment, Neurocomputing, 2015, 158:155–166.
[14]	Changqian Men,Wenjian Wang. A randomized ELM speedup algorithm, Neurocomputing, 2015, 159(78):83.
[15]	田萌,王文剑. 高斯核函数选择的广义核极化准则, 计算机研究与发展, 2015, 52(8):1722-1734.
[16]	Xuefei Bai,Wenjian Wang. Saliency-SVM: An automatic approach for image segmentation, Neurocomputing, 2014, 136:243–255.
[17]	郭虎升,王文剑. 基于主动学习的模式类别挖掘模型, 计算机研究与发展, 2014, 51(10):2148-2159.
[18]	姜高霞,王文剑. 时序数据曲线排齐的相关性分析方法, 软件学报, 2014, 9:2002-2017.
[19]	郭虎升,王文剑,白龙飞. 基于向量余弦的支持向量机主动学习策略, 计算机科学与探索, 2014, 8(7):868-876.
[20]	程凤伟,王文剑,郭虎升. 一种动态粒度SVM算法, 模式识别与人工智能, 2014, 27(4):372-377.

[21]	李珍香,王文剑,郭虎升. 处理多类不平衡数据的SVM分类算法, 计算机工程与设计, 2014, 35(7):2499-2503.
[22]	Wenjian Wang,Husheng Guo,Yuanfeng Jia,Jingye Bi. Granular support vector machine based on mixed measure, Neurocomputing, 2013, 101:116–128.
[23]	郭虎升,王文剑. 动态粒度支持向量回归机, 软件学报, 2013, 24(11):2535?2547.
[24]	郭虎升,王文剑. 基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法, 计算机研究与发展, 2013, 50(11):2315~2324.
[25]	赵世琛,王文剑,郭虎升. 基于风险决策的文本特征选择方法, 计算机科学与探索, 2013, 7(10):933-941.
[26]	潘世超,王文剑,郭虎升. 基于概率密度估计的增量支持向量机算法, 南京大学学报(自然科学), 2013, 49(5):603-610.
[27]	张宇,王文剑,郭虎升. 基于粒分布的SVM加速训练方法, 南京大学学报(自然科学), 2013, 49(5):644-649.
[28]	白雪飞,王文剑,梁吉业. 基于区域显著性的活动轮廓分割模型, 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2686-2695.
[29]	张荣,王文剑,白雪飞. 基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法, 计算机科学, 2012, 39(11):267-271.
[30]	白龙飞,王文剑,郭虎升. 一种基于支持向量机的主动学习方法, 南京大学学报(自然科学), 2012, 48(2):60-67.
[31]	Rui Zhang,Wenjian Wang. Learning linear and nonlinear PCA with linear programming, Neural Processing Letters, 2011, 33(2):151-170.
[32]	徐乾,王文剑,张文浩. 处理非平衡数据的粒度SVM学习方法, 计算机工程与应用, 2011, 47(24):97-99.
[33]	郭文涛,王文剑,白雪飞. 基于视觉注意的SVM彩色图像分割方法, 计算机工程与应用, 2011, 47(36):174-176.
[34]	Rui Zhang,Wenjian Wang. Approximations of the standard principal components analysis and kernel PCA, Expert Systems with Applications, 2010, 37:6531-6537.
[35]	Hongju Yang,Wenjian Wang,Jiandong Han. Image Retrieval Based on Contourlet Texture and Scalable Color Descriptor, PACIIA, 2010, 8:40-44.
[36]	郭虎升,亓慧,王文剑. 一种处理非平衡数据的粒度SVM学习算法, 计算机工程, 2010, 36(2):181-183.
[37]	王文剑,郭虎升. 粒度支持向量机学习模型, 山西大学学报(自然科学版), 2009, 32(4):535-540.
[38]	Rui Zhang,Wenjian Wang,Yichen Ma,Changqian Men. Least square transduction support vector machine, Neural Processing Letters, 2009, 29:133-142.
[39]	Xuefei Bai,Wenjian Wang. An approach for faicial expression recognition based on neural network, Proceedings of 2009 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Baoding, China, 2009, 1:19-23.
[40]	郭虎升,王文剑,张鑫. 基于粒度核的支持向量机学习算法, 计算机科学, 2009, 36(8A):95-97, 155.

[41]	Xuefei Bai,Wenjian Wang. An approach for facial expression recognition based on neural network ensemble, Proceedings of 2009 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2009, 1:19-23.
[42]	Husheng Guo,Wenjian Wang,Changqian Men. A novel learning model-kernel granular support vector machine, Proceedings of 2009 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2009, 2:930-935.
[43]	郭虎升,王文剑. 基于神经网络的支持向量机学习方法研究, 计算机工程与应用, 2009, 45(2):51-54.
[44]	李月香,刘燕,袁涛,王文剑. 基于加速度信号的走路模式多级分类算法, 电子学报, 2009, 8(37):1794-1798.
[45]	Wenjian Wang,Jinlin Guo,Changqian Men. An approach for kernel selection based on data distribution, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2008, 5009:596-603.
[46]	Wenjian Wang,Changqian Men. Online prediction model based on support vector machine, Neurocomputing, 2008, 71(46):550-558.
[47]	Changqian Men,Wenjian Wang. Selection of Gaussian Kernel Parameter for SVM Based on Convex Estimation, Lecture Notes in Computer Science, 2008, 5263:709-714.
[48]	门昌骞,王文剑. 一种基于多学习器标记的半监督SVM学习方法, 广西师范大学学报(自然科学版), 2008, 26(1):186-189.
[49]	门昌骞,王文剑. 基于凸包估计的核参数选择方法, 计算机工程与设计, 2006, 27(11):1961-1963.

科研队伍

王文剑