姓名：王震 |
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职称：教授（博导） |
部门：信息与计算科学系 |
研究方向：模式识别 |
邮箱：wangzhen1882@126.com |
简介
最优化与人工智能研究小组成员，本科、硕士、博士均毕业于吉林大学永利yl8886，获吉林大学优秀博士毕业生称号，主要研究方向集中于数据挖掘和机器学习中的各种前沿问题，特别是利用最优化理论和工具构建解决此类问题的关键技术。
科研项目
2012－2013，吉林大学研究生创新基金（20121053），已结题；
2015－2017，内蒙古自然科学基金博士基金（2015BS0606），优秀结题；
2016－2018，国家自然科学基金青年基金（11501310），已结题；
2019－2020，内蒙古青年科技英才入选者（NJYT-19-B01），已结题；
2019－2022，内蒙古自然科学基金面上基金（2019MS06008）
2020－2021，符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金（93K172020K02）
2020－2023，国家自然科学基金地区基金（61966024）
发表论文
[1] Wang Z, et al. Semi-Supervised Fuzzy Clustering with Fuzzy Pairwise Constraints[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2021, in press. (SCI一区Top)
[2] Wang Z, et al. General plane-based clustering with distribution loss[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, in press. (SCI一区Top)
[3] Wang Z , Chen X , Li C N , et al. Ramp-based Twin Support Vector Clustering[J]. Neural Computing and Applications, 2020, 32(14): 9886-9896. (SCI二区）
[4] Wang Z, Shao Y H, Bai L, et al. Insensitive Stochastic Gradient Twin Support Vector Machines for Large Scale Problems[J]. Information Sciences, 2018, 462: 114-131. (SCI二区Top)
[5] Wang Z, Shao Y H, Bai L, et al. MBLDA: A novel multiple between-class linear discriminant analysis[J]. Information Sciences, 2016, 369: 199-220. (SCI二区Top)
[6] Wang Z, Shao Y H, Bai L, et al. Twin support vector machine for clustering[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2015, 26(10): 2583-2588. (SCI一区Top)
[7] Wang Z, Shao Y H, Wu T R. Proximal parametric-margin support vector classifier and its applications. Neural Computing & Applications, 2014, 24 (3-4): 755-764. (SCI三区)
[8] Wang Z, Shao Y H, Wu T R. A GA-based model selection for smooth twin parametric-margin support vector machine. Pattern Recognition, 2013, 46: 2267–2277. (SCI二区)
