王文剑
王文剑老师的简介
文剑,女,1968年10月生,山西大学计算机与信息技术学院教授,博士生导师,山西省青年学科带头人。山西大学计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室副主任,山西大学智能信息处理山西省重点实验室副主任。先后在国内外重要学术刊物上发表论文50余篇,其中被SCI/EI检索20余篇,被同行他引70余次。
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。
研究工作简历
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
2000.6香港中文大学参加“神经与演化算法及空间数据分析”高级研讨会
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。
获奖情况
基于计算智能的数据挖掘理论与方法研究,获山西省科学技术奖(自然科学类)一等奖,2006年,排名第三。
神经网络仿真开发系统的设计与实现,获山西省科学技术奖(科技进步类)二等奖,1996年,排名第二。
基于计算智能的数据挖掘理论与方法研究,获山西省高等学校科技进步一等奖,2006年,排名第三。
智能信息处理,获山西省高等学校优秀创新团队,2006年,排名第三。
数据通信与计算机网络,获山西省精品课程,2004年,排名第二。
主要论文
1.An Estimation of the Optimal Gaussian Kernel Parameter for Support Vector Classification,Lecture Notes in Computer Science,5263:627-635,2008-9,国际会议论文集(二A),排名:1
2.Selection of Gaussian Kernel Parameter for SVM Based on Convex Estimation,Lecture Notes in Computer Science,5263:709-714,2008-9,国际会议论文集(二A),排名:2
3.一种基于粒度的支撑向量机学习策略,计算机科学,35(8a):101-103,116,2008-7,二级学科主学报(一C),排名:2
4.一种协同支持向量机学习算法,计算机科学,35(8a):107-110,2008-7,二级学科主学报(一C),排名:2
5.A redundant incremental learning algrithm for SVM,Proceedings of 2008 International Conference on Machine Learning and Cybernetics,734-738,2008-6,国际会议论文集(二A),排名:1
6.An approach for kernel selection based on data distribution,Lecture Notes in Artificial Intelligence,5009,596-603,2008-5,国际会议论文集(二A),排名:1
7.Construction Method of Kernel Function Based on Time Correlation,Journal of Computational Information Systems,4(1):317-322,2008-4,国外学术期刊(二A),排名:2
8.一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法,计算机科学,35(3):49-51,2008-4,二级学科主学报(一C),排名:2
9.一种回归SVM选择性集成方法,计算机科学,35(4):178-180,2008-4,二级学科主学报(一C),排名:2
10.一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,26(1):186-189,2008-3,统计源(二A),排名:2
11.基于最佳逼近点的不变性常识与SVM的融合方法,计算机工程与设计,29(4):901-903,2008-1,统计源(二A),排名:2
12.Online prediction model based on support vector machine,Neurocomputing,71(4-6):550-558,2008-1,sci外围(一B),排名:1
13.一种基于SVM的中文电子邮件过滤方法,山西大学学报,30(3):303-309,2007-8,统计源(二A),排名:1
14.算法设计系列课程协同建设探索,高等理科教育(专刊),教育教学研究专辑,2007-6,二B级,排名:3
15.一种基于数据独立性的SVC核参数选择方法,广西师范大学学报,25(4):59-62,2007-12,统计源(二A),排名:2
16.基于凸包估计的核参数选择方法,计算机工程与设计,27(11):1961-1963.,2006-8,统计源(二A),排名:2
17.基于时序核函数的支持向量回归机,计算机辅助工程,15(3):35-38,2006-10,统计源(二A),排名:2
18.一种基于数据分布特征的核选择方法,计算机科学(增),33(10.增刊):216-217,245.,2006-10,二级学科主学报(一C),排名:2
19.一种基于数据的核参数优化方法,电脑开发与应用,19(1):15-16.,2006-1,其他正式刊物(二B),排名:2
20.An incemental learing strategv for support vector regression,Neural Processing Letters,21(3):175-188,2005-6,sci外围(一B),排名:1
21.Potential assessment of the \\,Chemosphere,59(5):693-701,2005-4,sci核心A区(特二级),排名:2
22.一种数据依赖的核优化方法,中国人工智能进展(上),492-495,2005-11,其他正式刊物(二B),排名:2
23.基于软计算技术的环境时序预测方法研究,WELL-OFF SOCIETY STRATEGIES AND SYTEMS ENGINEERING, Guangya Chen Ed., Global-Link Publisher, Hong K,459-464,2004-8,其他正式刊物(二B),排名:1
24.Potential assessment of a neural network model with PCA/RBF approach for forecasting pollutant trends in Mong Kok urban air, Hong Kong.,Environmental Research,96(1):79-87,2004-8,sci核心A区(特二级),排名:2
25.A heuristic training in support vector regression,Neurocompuing,61,259-275,2004-7,sci外围(一B),排名:1
26.Potential assessment of a neural network model with PCA/RBF approach for forecasting pollutant trends in Mong Kok urban air,Hong Kong. Environmental Research,96(1):79-87,2004-2,sci核心A区(特二级),排名:2
27.解决多维全局优化问题的一种方法,计算机工程与设计,25(11),2061-2062,2073,2004-11,统计源(二A),排名:2
28.一种新的支撑向量机增量学习算法,计算机科学(专刊),31(10.A),227-228,239,2004-10,统计源(二A),排名:1
29.A heuristic training in support vector regression,Proceeding of the 7th International Conference for Young Computer Scientists,175-268,2003-8,国际会议论文集(二A),排名:1
30.Three improved neural network models for air Quality forecasting.,Engineering Computations,2003,20(2):192-210,2003-5,sci外围(一B),排名:1
31.Prediction of maximum daily ozone level using combined neural network and statistical characteristic,Environment International,2003,29(5):555-562,2003-10,sci外围(一B),排名:1
32.Determination of the spread parameter in the Gaussian kernel for classification and regression,Neurocomputing,2003,55;643-663,2003-10,sci外围(一B),排名:1
33.Using improved neural network model to analyze RSP, NO x and NO 2 levels in urban air in Mong Kok, H,Environmental Monitoring and Assessment,2003, 87: 235-254,2003-10,sci外围(一B),排名:2
34.A study of ozone variation trend within area of affecting human health in Hong Kong,Chemosphere(1.461),2003, 52(9):1405-1,2003-10,sci核心A区(特二级),排名:3
35.A heuristic training in support vector regression,Proceedings of the 7th International Con,2003, Harbin, P. R,2003-10,国际会议论文集(二A),排名:1
36.用综合法优化前向神经网络结构,计算机工程与设计,22(6),2002-6,统计源(二A),排名:1
37.Optimal feed-forward neural networks based on the combination of construetion and pruning by genetic,Proceedings of the 2002 Inter Joint Conf,5(1-3):636-641,2002-5,排名:1
38.Prediction of Pollnfant levels in Causeway neural network model,ASCE J.of Environmental Engineering,128(12),2002-12,排名:2
39.Prediction of air quality in Causeway Bay area in Hong Kong using an improved neural network model,JOURNAL OF ENVIRONMENTAL ENGINEERING-ASCE (0.858),2002, 128(12):1146,2002-10,sci核心A区(特二级),排名:2
40.A preliminary study of ozone trend and its impact on enviornmnent in Hong Kong,Environment International,2002, Vol. 28:503,2002-10,sci外围(一B),排名:3
41.Design of an environmental monitoring system based on artificial neural network,The international society for optical en,Jun 19-jun 21 2000,2000-1,排名:1
42.Selection of Gaussian Kernel Parameter for SVM Based on Convex Estimation,Lecture Notes in Computer Science,5263:709-714,国际会议论文集(二A),排名:2
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