王静

研究方向：人工智能、智能计算、机器学习、神经网络、大数据、深度学习、智能应用等领域

办公邮箱：wj_adr@163.com

个人简介：

王静，女，于2014年在澳门大学获得博士学位，现为广东技术师范大学计算机科学学院副教授，硕士生导师。于2015年在澳门大学从事博士后研究工作，曾前往国内外多所高校进行学术交流与深度合作。现为《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》、《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Industrial Electronics》和《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》等国际期刊审稿人。

近年来先后主持和参加了多项科研项目研究：国家973 项目“信息物理融合系统(Cyber-Physical System, CPS)” ，澳门科技发展基金的项目“智能控制和遥控的现代汽车系统”、“人机交互机器人系统”、“仿人机器人研究与开发”、“无线网络支持的室内全球定位系统”，广东省教育厅省级重点平台和重大科研项目“全连接模糊神经网络关键技术的研究”，广东省教育厅重点领域专项项目“面向大规模多智能体的深度模糊融合模型与方法的研究”和“面向跨模态三维视觉融合的特征嵌入及匹配模型研究的研究”。研究成果于《IEEE Trans. on Fuzzy Systems》、《IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems》和《Journal of Intelligent Manufacturing》等SCI和EI期刊上发表了30余篇论文，申请了发明专利和软著10项以上。

代表性科研项目：

1. 广东省普通高校重点领域专项，面向大规模多智能体的深度模糊融合模型与方法的研究， 2023年10月 -2026年10月，200，000 RMB, (主持) （在研）

2. 广东省普通高校重点领域专项，基于知识协同的异质信息网络表示学习及其应用研究，广东省普通高校重点领域专项（新一代信息技术），2023年10月 -2026年10月，200，000 RMB, (参与) （在研）

3. 广东省普通高校重点领域专项，面向跨模态三维视觉融合的特征嵌入及匹配模型研究，广东省教育厅高校重点领域专项项目， 2023年1 月 -2025年12月，500，000 RMB, (第一参与人) （在研）

代表性论文:

1. Jing Wang, Luyu Nie, Junwei Duan, Huimin Zhao, and C. L. Philip Chen. “Mixture-of-experts-based broad learning system and its applications[J]”, Expert Systems With Applications, 2025,269,126389.DOI:10.1016/j.eswa.2025.126389. （SCI 一区Top）

2. Junwei Duan, Jing Wang* (通讯作者), et al. “CC-GBLS: Collaborative-competitive representation-based graph regularized broadlearning system for osteoporosis diagnosis”. lEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, April. 2025, 34, 1779–1794.（SCI 一区）

3. Jing Wang, Shubin Lyu, C.L. Philip Chen, Huimin Zhao, et al. “SPRBF-ABLS: a novel attention-based broad learning systems with sparse polynomial-based radial basis function neural networks”. Journal of Intelligent Manufacturing, Jun. 2022, 34, 1779–1794. href="https://doi.org/10.1007/s10845-021-01897-7" https://doi.org/10.1007/s10845-021-01897-7 （SCI 一区）

4. Junwei Duan; Yang Liu; Huanhua Wu; Jing Wang* (通讯作者). Broad Learning for Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease Using FDG-PET of the Brain, Frontiers in Neuroscience, Mar, 2023. (SCI 二区Top）

5. Lin Zheng Chun, Li Dian, Jiang Yun Zhi, Wang Jing*（通讯作者）, Chao Zhang, “YOLOv3: Face Detection in Complex Environments”. International Journal of Computational Intelligence Systems, August，2020, vol. 13, no. 1, pp. 1153-1160. DOI: https://doi.org/10.2991/ijcis.d.200805.002; ISSN: 1875-6891; eISSN: 1875-6883（SCI 三区）

6. Peixian Ma, Jing Wang, Zhiguo Zhou, C. L. Philip Chen, Junwei Duan*. Development and validation of a deep-broad ensemble model for early detection of Alzheimer’s disease, Frontiers in Neuroscience, July, 2023. (SCI 二区Top）

7. Y Wu, J. Wang*, W Hu, " RA-BLS: a sequential BLSs integrated with residual attention mechanism," 2024 International Conference on Brain-Inspired Cognitive Systems (BICS), Heifei, China, 2024. （EI）

8. J. Wang, Y. J. He, C. L. P. Chen, X. Jia, Z. Lin and H. Zhao, "An Enhanced Broad Learning System with Mean Time Series Difference for Aided Diagnosis of Mild Cognitive Impairment," 2024 International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications (iFUZZY), Kagawa, Japan, 2024. （EI）

9. Jing Wang, Shubin Lyu, Junwei Duan, Zhengchun Lin, "Sparse Enhancement Fuzzy Broad Learning System Based on Multiple Clustering Methods." Journal of Physics: Conference Series 2203(1).012068. 2022. （EI）

10. Guangheng Wu, Junwei Duan, Jing Wang*（通讯作者）, Lu Wang, Cheng Dong and Chang wei Lv, " BroadSurv: A Novel Broad Learning System-based Approach for Survival Analysis," Proceedings of 2021 International Conference on Information, Cybernetics, and Computational Social Systems,Beijing, China, Oct, 2021.（EI）

11. Zhengchun Lin; Siyuan Li; Yunzhi Jiang; Jing Wang ; Feedback Multi-scale Residual Dense Network for image super-resolution, Signal Processing： Image Communication, June, 2022      (SCI二区)

12. Zhengchun Lin1, Qingxing Luo, Yunzhi Jiang, Jing Wang, et al.  “Image defogging based onmulti-input andmulti-scale UNet”, Signal, Image and Video Processing, August, 2022      (SCI四区)

13. 张超，林正春，姜允志，贾西平，王静（通讯作者）,  “用于图像检索的多区域深度特征加权聚合算法”. 软件导刊, Oct. 2020, vol. 19 no. 10, DOI：10. 11907/rjdk. 201032, 文章编号：1672-7800（2020）010-0133-05

14. Jing Wang, C. L. Philip Chen, Zhenyuan Ma and Zhenghong Xiao *, " Fuzzy Neural Networks (FNNs) Training Algorithm With Dropout via Its Equivalent Fully Connected Fuzzy Inference Systems (F-CONFIS)," Proceedings of IEEE 2018 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics, pp. 99-104, Jinan, China, Dec, 2018.（EI）

15. Jing Wang, Chi-Hsu Wang, and C. L. Philip Chen “The Bounded Capacity of Fuzzy Neural Networks (FNNs) via a New Fully Connected Neural Fuzzy Inference System (F-CONFIS) with Its Applications,” IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 22, No. 6, pp. 1373-1386, Dec. 2014. （SCI一区） 

16. C. L. Philip Chen（导师）, Jing Wang ,Chi-Hsu Wang, and Long Chen “A New Learning Algorithm for a Fully Connected Fuzzy Inference System (F-CONFIS),” IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 25, No. 10, pp. 1741-1757, Oct. 2014.（SCI一区） 

17. Jing Wang, Yuan-Yan. Tang, L. Chen, C. L. Philip Chen and Chao-Tian Chen, "A new fast-F-CONFIS training of fully-connected neuro-fuzzy inference system," Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Informative and Cybernetics for Computational Social Systems (ICCSS), pp. 99-104, Chengdu, China, Aug, 2015.（EI）

18. Jing Wang, Chao-Tian Chen, C. L. Philip Chen and Yong-Yuan. Yu, " Mixed Radix Systems of Fully Connected Neuro-Fuzzy Inference Systems with Special Properties," Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Informative and Cybernetics for Computational Social Systems (ICCSS), pp. 105-109., Chengdu, China,  Aug, 2015,  （EI）

19. Jing Wang, C. L. Philip Chen, and Chi-Hsu Wang, “On the Conjugate Gradients (CG) Training Algorithm of Fuzzy Neural Networks (FNNs) via Its Equivalent Fully Connected Neural Networks (FFNNs),” Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp. 2446-2451, Seoul, Korea, 2012. (优秀论文奖) （EI）

20. Jing Wang, C. L. Philip Chen, and Chi-Hsu Wang, “Finding the Near Optimal Learning Rates of Fuzzy Neural Networks (FNNs) via Its Equivalent Fully Connected Neural Networks (FFNNs),” Proceedings of 2012 IEEE International Conference of System Science and Engineering, pp. 137-142, Dalian, China, 2012. （EI）

21. Jing Wang, Chi-Hsu Wang and C. L. Philip Chen, “Finding the Capacity of Fuzzy Neural Networks (FNNs) via Its Equivalent Fully Connected Neural Networks (FFNNs),” Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp. 2193-2198, June 27-20, 2011, Taipei, Taiwan. （EI）

22. Jing Wang, Chi-Hsu Wang, and C. L. Philip Chen, “On the BP Training Algorithm of Fuzzy Neural Networks (FNNs) via Its Equivalent Fully Connected Neural Networks (FFNNs), Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp. 1376-1381, Oct 10-12, 2011, Anchorage, AK. （EI）

专利与软著：

1. 王静；聂露瑜；图书管理系统 V1.0, 2024SR0314868, 2024-1-3 (软著)

2. 王静；聂露瑜；学生成绩管理系统 V2.0, 2024SR1201786, (软著)

3. 王静；聂露瑜；基于J2EE的菜谱微信小程序V1.0, 2023SR1628603, 2023-12-13. 中国，（软著）

4. 林正春; 王静; 赵慧民 ; 访客行为数据的转化率的动态预测方法, 2018-10-31, 中国, 201811279926.3 (专利)

5. 林正春; 王静; 赵慧民 ; 客户属性离散化指标转化率的静态预测方法, 2018-10-31, 中国, 201811279929.7 (专利)

6. 肖政宏; 林正春; 王静; 陈柄标 ; 一种基于微博图文信息的客户行为预测方法, 2019-6-21, 中国, 201910519173.7 (专利)

7. 林正春; 姜允志; 王静 ; 基于NLP和企业信息的智能造词方法, 2018-10-30, 中国, 201811278241.7 (专利)

8. 林正春; 王静; 赵慧民 ; 访客行为数据的转化率的动态预测方法, 2018-10-31, 中国, 201811279926.3 (专利)

9. 林正春; 王静; 赵慧民 ; 客户属性离散化指标转化率的静态预测方法, 2018-10-31, 中国, 201811279929.7 (专利)

10. 肖政宏; 林正春; 王静; 陈柄标 ; 一种基于微博图文信息的客户行为预测方法, 2019-6-21, 中国, 201910519173.7 (专利)

其他成果：

1. 指导中国研究生数学建模竞赛 教育部学位与研究生教育发展中心、中国科协青少年科技中心 国家级A类 二等奖  2019年

2. 指导的研究生获优秀硕士学位论文优秀奖   2022年

3. 指导全国“田家炳杯”全日制教育硕士专业学位研究生教学技能大赛 田家炳基金会 国家级A类 三等奖   2023年

4. 指导美国大学生数学建模竞赛 美国数学及其应用联合会 国家级B类 特等奖   2024年 

5. 指导数维杯大学生数学建模竞赛 内蒙古创新教育学会、内蒙古基础教育研究院共同主办 国家级A类 三等奖   2024年 

6. 指导华数杯全国大学生数学建模竞赛 天津市未来与预测科学研究会 和 华数杯数学建模竞赛组委会 国家级A类 优秀奖   2024年 

7. 指导第十五届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛 软件和信息技术 中华人民共和国工业和信息化部人才交流中心 国家级A类 二等奖    2024年