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王长鹏

发布于:2025-03-05 浏览:


一、个人简介

王长鹏,1985年12月生,山东省蓬莱市人。2008年西安交通大学应用数学专业学士毕业,2016年西安交通大学数学专业博士毕业。现为3044am永利集团3044noc副教授、博士生导师。

二、研究方向

一直从事数学相关教学和研究工作,主要研究领域有:机器学习、模式识别、计算机视觉、图像处理等。为本科生及研究生讲授《概率论与数理统计》、《统计学习基础》、《线性代数》、《高等数学》、《计算方法》、《数字图像处理》、《最优化方法》等课程。

具体研究方向(一级/二级学科及代码)

姓名

一级学科

二级学科

具体研究方向

王长鹏

0701数学

070104 数学与应用数学

机器学习、图像处理

三、联系方式

通讯地址:西安市南二环路中段3044am永利集团3044noc数信系,710064

电子邮箱:cpwang@chd.edu.cn

工作电话:029-82334393

四、代表性论文、专著及专利

1、近五年发表论文、专著及专利(2016.1.1-2020.12.31

[1]Changpeng Wang, Jiangshe Zhang, Xueli Song*, Tianjun Wu. Face clustering via learning a sparsity preserving. Multimedia Tools and Applications. 79: 29179-29198, 2020.

[2]Shuo Feng, Changpeng Wang*, Hong Shu, Tingyu Zhang. Low-rank Representation based Robust Face Recognition by Two-dimensional Whitening Reconstruction. Frontiers of Computer Science. 14(4): 144308, 2020.

[3]Changpeng Wang*, Jiangshe Zhang, Guang Shi. Discriminative low-rank representation with Schatten-p norm for image recognition. Multimedia Tools and Applications. 78: 23075-23095, 2019.

[4]Changpeng Wang*, Xueli Song, Jiangshe Zhang. Graph regularized nonnegative matrix factorization with sample diversity for image representation. Engineering Applications of Artificial Intelligence.  68:32-39, 2018.

[5]Changpeng Wang*, Jiangshe Zhang, Fang Du, Guang Shi. Symmetric low-rank representation with adaptive distance penalty for semi-supervised learning. Neurocomputing. 316(17): 376-385, 2018.

[6]Changpeng Wang, Wei Wei*, Jiangshe Zhang, Houbing Song. Robust face recognition via discriminative and common hybrid dictionary learning. Applied Intelligence. 48(1): 156-165, 2018.

五、参与或主持的科研项目

1、近五年主持的科研项目(2016.1.1-2020.12.31

a)国家自然科学基金青年项目, 12001057,贝叶斯低秩矩阵分解算法研究, 2021/01-2023/12,24万元,在研,主持。

b)陕西省自然科学基础研究计划项目,2018JQ1038,实际场景中的人脸识别方法研究,2018/01-2019/12, 3万元,已结题,主持

c)中央高校基础研究培育项目,310812171006,基于矩阵分解的人脸识别问题研究,2017/01-2018/12, 5万元,已结题,主持

2、其他主持及主要参与的科研项目

a)国家重点基础研究发展计划973项目, 2013CB329404,非结构化数据的建模、认知学习与高效计算, 2013/01-2017/08, 762万元,已结题,参加

b)国家自然科学基金重大研究计划培植项目,91230101,基于深度学习的异构数据低维非线性表示,2013/01-2015/12,70万元,已结题,参加

六、近五年主讲课程情况(2016.1.1-2020.12.31

序号

时间

课程名称

学时

讲授对象

1

16-17秋

高等数学

90

本科生

2

16-17春

最优化方法

72

本科生

3

16-17春

数学软件包

48

本科生

4

17-18秋

线性代数

40+40+40

本科生

5

17-18春

计算方法

40+40+40

本科生

6

18-19秋

线性代数

40+40+40

本科生

7

18-19春

概率论与数理统计

48+48

本科生

8

19-20

线性代数

40+40

本科生

9

19-20

数字图像处理

48

本科生

10

19-20

概率论与数理统计

48+48

本科生

11

19-20

统计学习基础

60

研究生

12

20-21

数字图像处理

48

本科生

13

20-21

概率论与数理统计

48

本科生

七、获奖情况

获奖时间,获奖名称,获奖类别(教学、科研等)、级别(国家级、省部级)等信息,如

2018年获得第四届全国高校数学微课程教学设计竞赛西北赛区一等奖;

2018年获得全国老员工数学建模竞赛本科组二等奖(指导教师);

2019年获得全国研究生数学建模竞赛一等奖(指导教师);

2019年获得美国老员工数学建模比赛一等奖(指导教师);

2020年获得美国老员工数学建模比赛二等奖(指导教师);

2021年获得美国老员工数学建模比赛一等奖(指导教师);

 



 

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