一、个人基本信息
王雅娣，女，工学博士，副教授，博士生导师。主要从事机器学习和神经动力学等领域的研究工作，研究涉及基于信息论的特征选择方法、面向高维数据的稀疏正则化模型以及神经动力学优化。主持国家自然科学基金青年项目1项、河南省优秀青年基金1项，河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目1项、河南省高等学校重点科研项目1项，参与国家自然科学基金面上项目3项，参与国家重点研发计划1项。2022和2024年获得河南省教育厅优秀科技论文奖一等奖（第1完成人）。担任多个领域重要国际期刊和会议的审稿人；曾担任多个国际会议的分会主席、程序委员会委员，包括ICIST2021, ICIST2022, ICONIP2024等。2024年，入选开封市科技创新人才。近五年，在IEEE Transactions on Cybernetics, Pattern Recognition, Applied Mathematical Modeling, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, SCIENCE CHINA Information Sciences, Neural Networks, Knowledge-Based Systems等期刊发表高水平学术论文30余篇。授权与申请发明专利6项。指导学生在各类国家级大学生创新比赛中获得荣誉。
二、奖励
1. 王雅娣，河南省优秀青年，河南省科技厅 ，2024。
2. 王雅娣，开封市科技创新人才，开封市科学技术局，2024。
3 “A neurodynamic optimization approach to supervised feature selection via fractional programming”获2022年度河南省教育厅优秀科技论文奖一等奖。（第一完成人）
4. “Feature selection with maximal relevance and minimal supervised redundancy”获2024年度河南省教育厅优秀科技论文奖一等奖。（第一完成人）
5. “空天地多源遥感目标感知共性关键技术及应用”获2024年度河南省教育厅科技成果奖一等奖。（第四完成人）
6. 河南大学2021-2022年度科研优秀奖，2023。
三、主讲课程和研究方向
主讲课程：《行业大数据应用》《Python编程基础》《大数据分析数学基础》
研究方向：人工智能；特征选择；神经动力学系统；生物信息学
欢迎有志于从事机器学习与人工智能的同学加入团队学习，团队可为研究生提供的支撑条件如下：
1. 良好的科学研究与技术研发氛围；
2. 研究内容丰富，团队目前拥有博士生导师6人，硕士生导师24人；
3. 团队经费充足，可为研究生提供国内外学术交流费用支持，以及参与研发项目补助。
招生信息：
长期招收优秀的博士生、硕士生。
本人对硕士研究生的基本要求：
1. 做事积极性高、自我动力强，上进、勤奋；
2. 有一定钻研能力和自我调节能力；
3. 具有一定的编程能力。
本人对博士生的基本要求:
1. 在硕士阶段取得优秀成果并发表，或有论文处于审稿阶段者优先；尤其欢迎发表高质量SCI论文的学生。
2. 有较高的追求，勤奋自律，善于钻研，自学能力强。
自课题组成立以来，我们始终秉持着勤奋、踏实、专注、严谨的工作作风，营造了一种积极向上的研究氛围。我的学生们大多都怀揣着对科研的热情，脚踏实地，工作扎实。在他们毕业时，无论在技术还是学术方面，都能取得显著的成就。每年，我的研究生中总能涌现出一位在同龄人中脱颖而出的佼佼者。我始终坚信，一位优秀的老师是学生成长道路上的得力帮手，如同明灯照亮前行的方向，用智慧与热情引领着学生探索未知的领域。同时，学生也是老师不断进步的源泉与动力，他们的好奇心与求知欲激发着老师的创造力与灵感，让教学之路充满生机与活力。在这条共同前行的道路上，老师与学生相互扶持，互帮互助，携手共绘成长的绚丽篇章。
我的每一名毕业生都能在毕业前发表至少一篇SCI/EI期刊论文，其中不乏发表在SCI Top期刊上的佳作。这些成绩的取得，归功于两个主要因素：一方面，学生们自身勤奋努力，勇于深入钻研，不断追求卓越；另一方面，导师的规划、指导和构思也起到了至关重要的作用。我热忱欢迎那些有追求、有能力、肯钻研的学生与我取得联系，共同探索科研的奥秘。
科研奖励方面：本人承诺对自己学生认真负责，充分挖掘和尊重学生的特点和兴趣进行针对性指导，无论在学业上、科研上、生活上，都会将自身所学所感与所悟倾囊相授，帮助优秀的同学在科研之路走的更加顺畅，同时，我坚信，每一位学生的辛勤付出都必将得到应有的回报。
升学就业方面的优势：在国内推荐读博以及工作方面，本课题组优势突出，能提供较多机会。希望课题组成为你追求理想的加油站。欢迎同学们报考我们团队的研究生！
对于以下类型的学生，我表示尊重，但切勿打扰：
1. 对技术探索缺乏热情，仅以满足学位要求为目标的学子；
2. 主动性欠缺，进取心不足，不愿付出过多努力与辛劳的求知者；
3. 性格中带有粗疏之风，行事不够细致严谨的同学；
4. 常怀抱怨之心，性格偏向消极的同学；
5. 行事习惯拖延，缺乏时间管理能力的同学。
四、论文、著作
已发表学术论文30余篇，近年来的代表性论文如下：
[1] Yadi Wang, Jiahao Zhang, Tengfei Zhou, Bingbing Jiang*, Jiejiang Chen. Structural feature selection in common spatial patterns using adaptive sparse group Lasso, CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2026; 00: 1-18. (SCI中科院一区, TOP期刊)
[2] Yadi Wang, Yulin Xie, Yi Xie*, Lin Chen and Bingbing Jiang. Myocardial infarction detection with incomplete multi-view data via dual-branch gating completion and dirichlet weighting. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, DOI: 10.1109/JBHI.2025.3649056.（SCI 中科院二区，TOP期刊）
[3] Sufang Zhou, Yifeng Wang, Lin Wang, Liangyi Chen, and Yadi Wang*，FedDG: An efficient federated learning framework for IoT communication based on dynamic fusion and gradient compression. IEEE Transactions on Industrial Informatics, DOI: 10.1109/TII.2025.3641285.（SCI 中科院一区，TOP期刊）
[4] Yadi Wang, Yadi Wang, Tengfei Zhou, Xiaoding Guo, Bingbing Jiang, Jingyu Ji,Jun Zhang. Adaptive group sparse multi-view classification method based on mutual information. Pattern Recognition, 174: 112931, 2026.（SCI 中科院一区，TOP期刊）
[5] Yadi Wang, Man Yang, Xiaoding Guo, Huiyu Mu, Consistency and discrepancy information learning in multimodal sentiment analysis via maximizing mutual information and contrastive learning, Expert Systems with Applications, 302: 130475, 2026.（SCI 中科院一区，TOP期刊）
[6] Yadi Wang, Xiaoding Guo∗, Xianhong Hou, Zhijun Miao, Xiaojin Yang, Jinkai Guo, Multi-modal sentiment recognition with residual gating network and emotion intensity attention, Neural Networks, 188, 107483, 2025. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊);
[7] Yadi Wang, Jun Wang, and Nikhil R. Pal. Supervised feature selection via collaborative neurodynamic optimization, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 35(5), 6878-6892, 2024. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[8] Yadi Wang, Xiaoping Li, and Ruben Ruiz. Feature selection with maximal relevance and minimal supervised redundancy, IEEE Transactions on Cybernetics, 53(2): 707-717, 2023. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[9] Yadi Wang, Mengyao Huang, Liming Zhou, Hangjun Che, Bingbing Jiang, Multi-cluster nonlinear unsupervised feature selection via joint manifold learning and generalized Lasso, Expert Systems With Applications, 255 (2024) 124502. (SCI中科院一区，TOP期刊)；
[10] Yadi Wang, Jun Wang, Neurodynamics-driven holistic approaches to semi-supervised feature selection, Neural Networks, 157: 377-386, 2023. (SCI中科院一区，TOP期刊, CCF B类期刊)；
[11] Yadi Wang, Jun Wang, Dacheng Tao, Neurodynamics-driven supervised feature selection, Pattern Recognition,136: 109254, 2023 (SCI中科院一区，TOP期刊, CCF B类期刊);
[12] Yadi Wang, Wenbo Zhang, Minghu Fan, Qiang Ge, Baojun Qiao, Xianyu Zuo, and Bingbing Jiang. Regression with adaptive lasso and correlation based penalty, Applied Mathematical Modelling, 105: 179-196, 2022. (SCI中科院一区, TOP期刊)；
[13] Yadi Wang, Zefeng, Zhang, and Yinghao Lin, Multi-cluster feature selection based on isometric mapping, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 9(3): 570-572, 2022. (SCI中科院一区, TOP期刊)；
[14] Yadi Wang, Jun Wang, and Hangjun Che, Two-timescale neurodynamic approaches to supervised feature selection based on alternative problem formulations, Neural Networks, 142: 180-191, 2021. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[15] Yadi Wang, Xiaoping Li, and Jun Wang. A neurodynamic optimization approach to supervised feature selection via fractional programming, Neural Networks, 136: 194–206, 2021. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[16] Xianyu Zuo, Xiangyu Wang, Wenbo Zhang, Yadi Wang∗, MISPSO-Attack: An efficient adversarial watermarking attack based on multiple initial solution particle swarm optimization, Applied Soft Computing, 2023, 147: 110777. (SCI中科院二区, TOP期刊)；
[17] Xiaoping Li, Yadi Wang*, and Ruben Ruiz. A survey on sparse learning models for feature selection, IEEE Transactions on Cybernetics, 52(3): 1642-1660, 2022. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[18] Xianyu Zuo, Qilong Liu a,b, Baojun Qiao, Yadi Wang∗, Yi Xie, Yang Cheng, Xiaohui Zhou, Ran Wang, Multi-view subspace approach with superpixel meta-samples and relational-consistency contrastive learning for unsupervised PolSAR image classification, Pattern Recognition, 179: 113789, 2026 (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[19] Xianyu Zuo, Wenbo Zhang, Xiangyu Wang, Lanxue Dang, Baojun Qiao, Yadi Wang*. Unsupervised feature selection via maximum relevance and minimum global redundancy, Pattern Recognition, 164: 111483, 2025. (SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[20] Liming Zhou , Shuai Zhao , Shilong Li , Yadi Wang∗ , Yang Liu , Xianyu Zuo. A lightweight object detection method based on fine-grained information extraction and exchange in UAV aerial images, Knowledge-Based Systems, 315: 113253, 2025. (SCI中科院一区, TOP期刊)；
[21] Yadi Wang, Xiaoping Li, and Ruben Ruiz. Weighted general group lasso for gene selection in cancer classification, IEEE Transactions on Cybernetics, 49(8): 2860-2873, 2019.(SCI中科院一区, TOP期刊, CCF B类期刊)；
[22] Yadi Wang, Xin-Guang Yang, and Yongjin Lu. Informative gene selection for microarray classification via adaptive elastic net with conditional mutual information, Applied Mathematical Modelling, 71: 286-297, 2019. (SCI中科院一区, TOP期刊)；
五、科研项目
1. 基于自适应组效应稀疏学习的高维数据特征选择，国家自然科学基金青年项目(62106066)，2022-01至2024-12，主持；
2. 基于自适应组效应稀疏模型的高维生物数据特征选择，河南省优秀青年基金(242300421171), 2024-01至2026-12，主持；
3. 高维自适应结构稀疏特征选择模型及其应用研究，河南省科技发展计划项目(222102210151), 2022-01至2023-12，主持；
4. 面向高维数据的自适应稀疏学习模型构建及应用，河南省教育厅科学技术研究重点项目(22A520019)，2022-01至2023-12，主持；
5. 面向无人自主系统跨媒体识别的类脑心智计算研究, 国家自然科学基金面上项目(62176087), 2022-01至2025-12，主要成员。
6. 带数据安全等级约束的云服务工作流调度，国家自然科学基金面上项目(61872077)，2019-01至2022-12，参与；
7. 专业科技资源及服务集成技术，国家重点研发计划项目(2017YFB1400800)，2017-12至2021-06，参与；
8. 开放式资源及服务集成模型与机理，国家重点研发计划课题(2017YFB1400801)，2017-12至2021-06，参与
六、专利
1. 王雅娣，郭小丁，任意缘，张艺博，周腾飞，黄文帝；基于判别学习的多模态情绪识别方法和系统，2022-12-19，ZL202211631931.2
2. 王雅娣，林英豪，刘鹏，张泽锋; 一种基于多聚类的无监督特征选择的方法及系统，2022-02-14，ZL202210134438.3
3. 王雅娣，张文波，左宪禹，谢毅，乔保军，张磊；一种基于JS散度与ADMM算法的无监督特征选择方法，2022-11-03，202211033548.7
4. 王雅娣，黄梦瑶，李若菲，郭小丁，王诗怡，左宪禹；一种基于流形学习和 Hilbert-Schmidt 独立性准则的高光谱波段选择方法及系统，2024-10-13，202410132793.6
5. 王雅娣，朱海红，刘荣，王芳；基于自适应基因交互正则化弹性网络模型的基因选择方法及系统，2022-07-05，中国，ZL202110959928.2
6. 李钧涛，王雅娣，丁莹，李明，陈留院，董文朋，穆晓霞；一种基于网络分析的群LASSO特征分群方法，2016-02-17，中国，ZL201510703382.9
七、专著
基于信息度量的高维数据特征选择模型和方法，王雅娣著，河南大学出版社，2023.5，郑州：ISBN 978-7-5649-5466-6
八、联系方式
E-mail：yadiwang@henu.edu.cn
