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。
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 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);
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);
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. 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);
13. 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);
14. 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);
15. 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);
16. 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);
17. 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