主讲课程：《机器学习》、《人工智能》、《编译原理》

研究方向：机器学习、深度学习、多模态表示、特征表示、维数约简、粒计算。

电子邮件：shipingwangphd@163.com (preferred)； shipingwang@fzu.edu.cn

王石平，男，博士，教授，博士生导师，福州大学“旗山学者”(海外计划)，福建省引进高层次人才(B类)，CCF/IEEE高级会员，智慧地铁福建省高校重点实验室主任/福州大学智能信息处理研究所主任。在国际著名期刊和会议IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Signal Processing， IEEE Trans. Multimedia, IEEE Trans. SMC: Systems, IEEE Trans. Image Processing, IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, IEEE Trans. Computational Social Systems, Pattern Recognition, Information Fusion, Information Sciences, Knowledge-Based Systems, Computer Vision and Image Understanding 等上发表SCI/EI检索论文130余篇，一作/通讯SCI期刊论文90余篇，Trans系列论文30余篇，Google Scholar 引用3000余次，h-index和i10-index指数分别为29和62。研究方向：机器学习、深度学习、多模态融合、特征表示、大数据分析。

[1]. 2019.07--2020.06：北京大学，信息科学技术学院，访问学者，导师：林宙辰教授

[2]. 2015.08--2016.08：新加坡南洋理工大学，EEE学院，博士后，导师：Han Wang教授

[3]. 2014.12--2015.08：新加坡国立大学，ECE学院，研究助理，导师：Hongliang Ren教授

[4]. 2009.06--2014.12：电子科技大学，计算机科学与工程学院，博士(硕博连读)， 导师：朱清新教授

[5]. 2013.08--2014.08：加拿大阿尔伯特大学，ECE学院，博士联合培养，导师：Witold Pedrycz教授

[1]. 2021.05 --- 至今：福州大学 计算机与大数据学院 教授

[2]. 2017.06 --- 2021.05：福州大学 数学与计算机科学学院 教授

[3]. 2016.12 --- 2017.06：福州大学 数学与计算机科学学院 副教授（试用）

[1]. 国家自然科学基金面上项目，62276065，基于可微分网络的跨媒体多视图度量学习研究、2023.01-2026.12，在研，主持。

[2]. 国家自然科学基金青年项目，61502104，基于粒计算的大数据特征融合理论与方法、2016.01-2018.12，结题，主持。

[3]. 福建省自然科学基金面上项目，多视角半监督特征融合与数据分类关键技术研究，2020J01130193，2020.08-2023.07，结题，主持。

[4]. 国家自然科学基金海峡联合基金重点项目，跨网络跨媒体的两岸热点事件的智能挖掘与推送，U21A20472，2022.01-2025.12，在研，参与。

[5]. 国家自然科学基金海峡联合基金重点项目，面向两岸热点事件的社交多媒体大数据协同感知与计算，U1705262，2018.01-2021.12，结题，参与。

[6]. 福州大学旗山学者科研项目，XRC-17003，大数据中多模态特征融合理论与方法研究，2017.02-2020.01，结题，主持。

[1]. Shiping Wang , Zhaoliang Chen, Shide Du, Zhouchen Lin. Learning deep sparse regularizers with applications to multi-view clustering and semi-supervised classification, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022.

[2]. Linxin Zheng, Guobao Xiao, Ziwei Shi, Shiping Wang , Jiayi Ma. MSA-Net: Establishing Reliable Correspondences by Multi-Scale Attention Network, IEEE Transactions on Image Processing, 2022.

[3]. Luying Zhong, Jinbin Yang, Zhaoliang Chen, Shiping Wang . Contrastive Graph Convolutional Networks with Generative Adjacency Matrix. IEEE Transactions on Signal Processing, 2023.

[4]. Zhihao Wu, Zhaoliang Zhao, Shide Du, Zhenghong Lin, Bai Yang, Shiping Wang . Interpretable Graph Convolutional Network for Multi-view Semi-supervised Learning. IEEE Transactions on Multimedia, 2023.

[5]. Luying Zhong, Zhaoliang Chen, Zhihao Wu, Shide Du, Zheyi Chen, Shiping Wang . Learnable Graph Convolutional Network with Semi-supervised Graph Information Bottleneck. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023.

[6]. Shunxin Xiao, Huibin Lin, Xiaolong Qin, Shiping Wang . Multi-Relation Augmentation for Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2023.

[7]. Yuhong Chen, Zhihao Wu, Zhaoliang Chen, Mianxiong Dong, Shiping Wang . Joint Learning of Feature and Topology for Multi-view Graph Convolutional Network. Neural Networks, 2023.

[8]. Zhaoliang Chen, Lele Fu, Jie Yao, Wenzhong Guo, Claudia Plant, Shiping Wang . Learnable Graph Convolutional Network and Feature Fusion for Multi-view Learning. Information Fusion, 2023.

[9]. Shiping Wang , Zhihao Wu, Yuhong Chen, Yong Chen. Beyond Graph Convolutional Network: An Interpretable Regularizer-centered Optimization Framework, AAAI, 2023.

[10]. Zhaoliang Chen, Zhihao Wu, Shiping Wang , Wenzhong Guo, Dual Low-Rank Graph Autoencoder for Semantic and Topological Networks, AAAI, 2023.

张和洪（副主任）

职称：教授

职务：智慧地铁福建省高校重点实验室副主任、博士生导师

研究方向：实际控制工程领域、自动化控制、计算机智能算法

电子邮件： HZHANG030@e.ntu.edu.sg，1204713191@qq.com

张和洪，福州大学计算机与大数据学院教授、博士生导师、 IEEE/中国自动化学会/中国指挥与控制学会会员。2020年获新加坡南洋理工大学EEE学院工学博士学位，先后在新加坡、瑞士、澳大利亚等国家知名高校进行联培、访学等交流活动。2020年8月入职福州大学计算机与大数据学院，先后入选福州大学“海外旗山学者计划”，福建省高层次引进人才计划，福建省“闽江学者特聘教授计划”。研究方向包括：自抗扰控制理论与应用，复杂系统故障诊断、容错控制与韧性分析、多智能体协同控制、智能算法。当前，围绕发动机测试、磁浮轨道交通、电力系统等领域，主持稳定支持、国家自然科学基金（青年）、福建省自然科学基金（重点）、福建省高校产学研联合创新等8项课题（已结题2项），相关研究成果应用于发动机测试系统、轨道交通等实际系统获得良好的试验效果，获得进一步课题项目支持。研究成果在IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Springer等权威学术期刊与出版社上发表，与国内外知名高校和科研机构的专家学者保持长期合作关系。

教学与学科竞赛工作

本科生课程：基础电路与电子学  64 学时

本科生课程：电子电路综合实践  2*36 学时

带领学生参加电子竞赛、中国互联网+、数学建模等赛事。实验室搭建拥有“菠萝号”磁浮小车试验平台，底层开放，可验证各类信号处理、控制、故障诊断与容错控制、健康管理等算法。

陈光永（副主任）

职称：教授

职务：智慧地铁福建省高校重点实验室副主任、博士生导师

研究方向： 机器学习、计算机视觉、系统辨识

电子邮件： gychen@fzu.edu.cn; cgykeda@mail.ustc.edu.cn.

张和洪，福州大学计算机与大数据学院教授、博士生导师、IEEE/中国自动化学会/中国指挥与控制学会会员。2020年获新加坡南洋理工大学EEE学院工学博士学位，先后在新加坡、瑞士、澳大利亚等国家知名高校进行联培、访学等交流活动。2020年8月入职福州大学计算机与大数据学院，先后入选福州大学“海外旗山学者计划”，福建省高层次引进人才计划，福建省“闽江学者特聘教授计划”。研究方向包括：自抗扰控制理论与应用，复杂系统故障诊断、容错控制与韧性分析、多智能体协同控制、智能算法。当前，围绕发动机测试、磁浮轨道交通、电力系统等领域，主持稳定支持、国家自然科学基金（青年）、福建省自然科学基金（重点）、福建省高校产学研联合创新等8项课题（已结题2项），相关研究成果应用于发动机测试系统、轨道交通等实际系统获得良好的试验效果，获得进一步课题项目支持。研究成果在IEEE Transactions on Industrial Electronics, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Springer等权威学术期刊与出版社上发表，与国内外知名高校和科研机构的专家学者保持长期合作关系。

[1]. 国家自然科学基金面上项目，62173091，一类非线性模型的在线变量投影算法及其应用研究，2022/01-2025/12, 58万元，在研，主持。

[2]. 福建省自然科学基金面上项目，2023J01130035, 2023/01-2015/12, 10万元, 在研，主持。

[3]. 福州大学旗山学者科研项目，GXRC-22014，2022/01-2025/12，30万元，在研，主持。

[1]. Guang-Yong Chen （陈光永） , Xiang-Xiang Su; Min Gan; Wenzhong Guo; C. L. Philip Chen; Robust Variable Projection Algorithm for The Identification of Separable Nonlinear Models, IEEE Transactions on Automatic Control , 2024, in press. DOI: 10.1109/TAC.2024.3376315 （中科院一区 SCI 期刊论文，自动化领域旗舰刊物， IF: 6.8 ）

[2]. Guang-Yong Chen （陈光永） , Min Gan, Jing Chen, and Long Chen. Embedded Point Iteration Based Recursive Algorithm for Online Identification of Nonlinear Regression Models. IEEE Transactions on Automatic Control , 2023, 68(7): 4257-4264. （ 中科院一区 SCI 期刊论文，自动化领域旗舰刊物， IF: 6.8 ）

[3]. Jian-Nan Su, Min Gan, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ) , Jia-Li Yin, and C. L. Philip Chen. Global Learnable Attention for Single Image Super-Resolution. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 2023, 45(7): 8453-8465. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， CCF-A 期刊， IF: 23.6)

[4]. Guang-Yong Chen( 陈光永 ) , Wu-Ding Weng, Jian-Nan Su, Min Gan, CL Philip Chen. Dynamic Degradation Intensity Estimation for Adaptive Blind Super-Resolution: A Novel Approach and Benchmark Dataset. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023, in press. DOI: 10.1109/TCSVT.2023.3331883 . ( 中科院一 区 SCI 期刊论文， IF: 8.4)

[5]. J ian-Nan Su, Min Gan, Guang-Yong Chen( 陈光永 , 通讯作者 ) , Wenzhong Guo, CL Philip Chen. High-Similarity-Pass Attention for Single Image Super-Resolution . IEEE Transactions on Image Processing , 2023, in press. DOI: 10.1109/TIP.2023.3348293 . ( 中科院一 区 SCI 期刊论文， CCF-A ， IF: 10.6)

[6]. Guang-Yong Chen( 陈光永 ) , Hui-Lang Xu, Min Gan, C. L. Philip Chen. A Variable Projection-Based Algorithm for Fault Detection and Diagnosis. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , 2023, in press. DOI: 10.1109/TIM.2023.3298636. （中科院二区 SCI 期刊论文， IF ： 5.6 ）

[7]. Guang-Yong Chen( 陈光永 ) ， Min Gan, and C. L. Philip Chen. Online identification of nonlinear system with separable structure. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems , 2022, in press. DOI:10.1109/TNNLS.2022.3215756. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 14.255)

[8]. Guang-Yong Chen( 陈光永 ) , Min Gan, C. L. Philip Chen, Hong-Tao Zhu, and Long Chen. Frequency Principle in Broad Learning System. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(11): 6983- 6989 （ 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 14.255 ）

[9]. Guang-Yong Chen ( 陈光永 ) , Min Gan, Hong-Tao Zhu, Long Chen, C. L. Philip Chen. An Iterative Implementation of Variable Projection for Separable Nonlinear Optimization Problems. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 52(11): 7259-7267. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 13.451)

[10]. Min Gan, Hong-Tao Zhu, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ) , C. L. Philip Chen. Weighted Generalized Cross Validation Based Regularization for Broad Learning System. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(5): 4064-4072. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 11.448)

[11]. Long Chen, Jia-Bing Chen, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ) , Min Gan, and C. L. Philip Chen. Nuisance Parameter Estimation Algorithms for Separable Nonlinear Models. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 52(11): 7236-7247. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 13.451)

[12]. Jia Chen, Min Gan , Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ) , C. L. Philip Chen. Constrained Variable Projection Optimization for Stationary RBF-AR Models. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2022 ， 52(3): 1882-1890. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 13.451)

[13]. Guang-Yong Chen ( 陈光永 ) , Min Gan, C. L. Philip Chen, and Han-Xiong Li. Basis Function Matrix based Flexible Coefficient Autoregressive Models: A Framework for Time Series and Nonlinear System Modeling. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(2): 614-623. （ 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 11.448 ）

[14]. Guang-Yong Chen ( 陈光永 ) , Min Gan, Shu-Qiang Wang, and C. L. Philip Chen. Insights into algorithms for separable nonlinear least squares problems. IEEE Transactions on Image Processing, 2021, 30: 1207-1218.  ( 中科院一区 SCI 期刊论文， CCF-A 期刊， IF: 9.34)

[15]. Min Gan, Yu Guan, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ) , C. L. Philip Chen. Recursive Variable Projection Algorithm for a Class of Separable Nonlinear Models. IEEE Transactions on Neural Network and Learning Systems, 2021, 32(11): 4971 - 4982. ( 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 10.451)

[16]. Min Gan, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ), Long Chen, C. L. Philip Chen. Term Selection for a Class of Separable Nonlinear Models. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2020, 31(2), 445-451. （ 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 10.451 ）

[17]. Guang-Yong Chen( 陈光永 ) , Min Gan, Feng Ding, C. L. Philip Chen. Modified Gram-Schmidt Method-Based Variable Projection Algorithm for Separable Nonlinear problems. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(8): 2410-2418. （ 中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 10.451 ）

[18]. Guang-Yong Chen( 陈光永 ) , Min Gan, C. L. Philip Chen, Han-Xiong Li. A Regularized Variable Projection Algorithm for Separable Nonlinear Least Squares Problems. IEEE Transactions on Automatic Control ， 2019, 64(2): 526-537. （中科院一区 SCI 期刊论文，自动化领域旗舰刊物， IF: 6.8 ）

[19]. Min Gan, Xiao Xian Chen, Feng Ding, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ), and C. L. Philip Chen. Adaptive RBF-AR Models Based on Multi-innovation Least Squares Method. IEEE Signal Processing Letters , 2019, 26(8): 1182-1186. ( 中科院二区 SCI 期刊论文， IF: 3.9)

[20]. Min Gan, Guang-Yong Chen ( 陈光永，通讯作者 ), and C. L. Philip Chen. On Some Separated Algorithms for Separable Nonlinear Least Squares Problems. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 48(10): 2866-2874 . （中科院一区 SCI 期刊论文， IF: 11.448)