王婕婷 (副教授)

研究领域：统计机器学习、可学习理论

电子邮箱：jtwang@sxu.edu.cn

个人简介

　　博士，副教授，硕士生导师，2021年7月毕业于山西大学计算机应用技术专业，近年来，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》《Machine Learning》《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》《Artificial Intelligence》《中国科学》等国内外重要学术期刊与会议发表论文二十余篇。主持国家自然科学基金青年项目、联合重点项目课题、山西省重大专项课题，参与国家级、省部级项目十余项。曾获山西省优秀博士学位论文。

教育教学

本科专业必修课《机器学习》

招生信息

欢迎报考课题组硕士研究生，课题组科研氛围浓厚、软硬件支撑完备，将根据每位同学实际情况制定对应的培养方案，从理论研究和工程实践两方面不断提升个人科研能力。要求：学习态度端正、主动积极，对统计机器学习、深度学习、图像处理课题感兴趣。

同时欢迎本科生加入课题组开展基础科研工作。

科研项目

(1)国家自然科学基金青年项目，随机一致性对监督学习的影响机制与应对策略研究，2024-01-01至2026-12-31，主持；

(2)国家自然科学基金联合基金项目课题，检索增强的情境感知智能交互决策理论与技术，2025-01-01至2026-12-31，主持；

(3)山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目课题, 频谱混叠场景下的电磁信号高效识别技术，2023-01至2026-01，主持；

(4)山西省应用基础研究计划项目(青年基金)，随机一致性视角下的集成学习理论与方法，2022-01至2024-12，主持；

(5)国家自然科学基金重点项目，随机一致性视角下的可解释机器学习理论与模型，2022-01-01至2026-12-31，参与；

(6)科技部科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目，基于多智能体超图的自主决策、学习理论与动态调控策略研究，2022-01-01至2024-12-31，参与；

(7)国家自然科学基金面上项目，资源受限的多视图聚类关键问题研究, 2020-01-01至2023-12-31，参与；

(8)国家自然科学基金青年项目，面向用户冷启动的动态推荐模型研究，2019-01-01至2021-12-31，参与；

(9)中央引导地方科技发展资金项目，基于无人系统技术的空间三维信息感知平台，2023年1月至2026年12月，参与。

(10)山西省应用基础研究计划面上项目，基于意图驱动的网络性能测量与分析关键技术研究，2022年1月至2024年12月，参与

学术成果

[1] Jieting Wang, Yuhua Qian, Feijiang Li, Jiye Liang, Qingfu Zhang, Generalization Performance of Pure Accuracy and Its Application in Selective Ensemble Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2023, 45(2): 1798-1816.

[2] Jieting Wang, Yuhua Qian, Feijiang Li. Learning with Mitigating Random Consistency from the Accuracy Measure, Machine Learning, 2020, 109:2247-2281.

[3] Jieting Wang, Feijiang Li, Jue Li, Chenping Hou, Yuhua Qian, Jiye Liang. RSS-Bagging: Improving Generalization through the Fisher Information of Training Data. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025, 36(2): 1974-1988.

[4] Jieting Wang, Yuhua Qian, Feijiang Li, Jiye Liang, Weiping Ding. Fusing fuzzy monotonic decision trees. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2020, 28(5): 887-900.

[5] Feijiang Li, Yuhua Qian, Jieting Wang, Chuangyin Dang, Liping Jing, Clustering ensemble based on sample’s stability, Artificial Intelligence, 2019, 273, 37-55. [Demo Code]

[6] Feijiang Li, Yuhua Qian, Jieting Wang, Chuangyin Dang, Bing Liu. Cluster’s quality evaluation and selective clustering ensemble. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2018, 12(5), 60. [Demo Code]

[7] Feijiang Li, Jieting Wang, Yuhua Qian, Guoqing Liu, Keqi Wang, Fuzzy Ensemble Clustering Based on Self Co-Association and Prototype Propagation, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2023, 31(10): 3610-3623. [Demo Code]

[8] Feijiang Li, Yuhua Qian, Jieting Wang, Jiye Liang. Multigranulation information fusion: A Dempster-Shafer evidence theory-based clustering ensemble method. Information Sciences, 2017, 378: 389-409.

[9] Feijiang Li, Yuhua Qian, Jieting Wang, Furong Peng, Jiye Liang, Clustering mixed type data: a space structure-based approach, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2022,13, 2799 - 2812.

[10] Jue Li, Yuhua Qian, Jieting Wang, Saixiong Liu, PHSIC Against Random Consistency and Its Application in Causal Inference, Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2024: 2108-2116.

[11] Feijiang Li, Yuhua Qian, Jieting Wang, GoT: a growing tree model for clustering ensemble. The Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2021, 35(9): 8349-8356. [Demo Code]

[12] Zhanwen Cheng, Feijiang Li, Jieting Wang, Yuhua Qian, Deep Embedding Clustering Driven by Sample Stability, Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2024: 3854-3862.

[13] Feijiang Li, Jieting Wang, Liuya zhang, Yuhua Qian, Shuai Jin, Tao Yan, Liang Du, k-HyperEdge Medoids for Clustering Ensemble, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2025. [Demo Code]

[14] 王婕婷, 李飞江, 李珏, 钱宇华, 梁吉业. 缓解随机一致性的基尼指数与决策树方法. 中国科学: 信息科学, 2024, 54(1): 159-190.

[15] 王婕婷, 钱宇华, 李飞江, 刘郭庆. 消除随机一致性的支持向量机分类方法. 计算机研究与发展, 2020,57(8): 1581-1593.

[16] 李飞江, 钱宇华, 王婕婷, 梁吉业, 王文剑. 基于样本稳定性的聚类方法. 中国科学: 信息科学, 2020, 50(8): 1239-1254. [Demo Code]

[17] 闫涛, 钱宇华, 李飞江, 闫泓任, 王婕婷, 梁吉业, 郑珂银, 吴鹏, 陈路, 胡治国, 乔志伟, 张江峰, 翟小鹏. 三维时频变换视角的智能微观三维形貌重建方法. 中国科学: 信息科学, 2023, 53(2): 282-308.

学术活动和学术奖励

[1] 2020年11月，“The 12th Asian Conference on Machine Learning”，泰国曼谷, 线上论文报告；

[2] 2021年1月，2021年中国粒计算与知识发现学术会议，江西南昌，随机一致性视角下的可学习理论与方法，特邀报告；

[3] 2023年5月，第九届全国智能信息处理学术会议暨第八届形式概念分析与粒计算学术研讨会，吉林长春,随机一致性视角下的可学习理论与方法, 特邀报告；

[4] 2023年12月，CGCKD专委会前沿学术论坛会议报告，线上，缓解随机一致性的基尼指数及其决策树算法，特邀报告；

[5] 2024年3月，多粒度大数据智能分析与决策论坛，贵州大学，随机一致性视角下的可学习理论与方法，论坛报告；

[6] 山西省优秀博士学位论文，2022年度。