一、个人基本信息
王雅娣，女，河南巩义人，工学博士，副教授，硕士生导师。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）。近五年发表高水平学术论文30余篇。授权与申请发明专利6项。此外，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等。入选开封市科技创新人才。
二、奖励
1.“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。
2. “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。
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
四、论文、著作
已发表学术论文30余篇，代表性论文如下：
1. 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)；
2. 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)；
3. Yadi Wang, Mengyao Haung, 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，IF 7.5)；
4. 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)；
5. 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);
6. 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)；
7. 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, CCF A类期刊)；
8. 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)；
9. 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)；
10. 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中科院一区, TOP期刊)；
11. 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)；
12. 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)；
13. 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)；
14. Juntao Li, Yadi Wang*, Huimin Xiao, and Cunshuan Xu. Gene selection of rat hepatocyte proliferation using adaptive sparse group lasso with weighted gene co-expression network analysis, Computational Biology and Chemistry, 80: 364-373, 2019.(SCI)；
15. Yadi Wang, Xin-Guang Yang, and Xingjie Yan, Dynamics of 2D Navier-Stokes equations with Rayleigh's friction and distributed delay, Electronic Journal of Differential Equations, 80: 1-18, 2019.(SCI)；
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，2022-12-19，202211631931.2
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，2022-02-14，202210134438.3
3. 王雅娣，任意缘，刘尊严，莫力源，王翔宇，左宪禹，乔保军；基于标准化类特定互信息的特征选择方法，2022-06-09，202210643197.5
4. 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
5. 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、联系方式
E-mail：yadiwang@henu.edu.cn
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，河南省大数据分析与处理重点实验室将为各位同学提供良好的科学研究和工程研发条件。
