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王熙照,，博士,，教授，博士生導(dǎo)師，IEEE Fellow，Springer雜志Machine Learning and Cybernetics主編。

 1998年畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)系,，獲工學(xué)博士學(xué)位（計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)）；1998年至2001年赴香港理工大學(xué)計(jì)算學(xué)系合作研究,，任研究員（Research Fellow）,；2000年10月至2014年3月任河北大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院院長，2007年10月至2014年3月任河北省機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任,；2013年9月至11月加拿大Simon Fraser大學(xué)訪問教授(Visiting Professor),，2013年12月至2014年1月加拿大Alberta大學(xué)訪問教授；2014年7月至9月澳大利亞New South Wales大學(xué)訪問教授,；2014年3月至今任深圳大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院教授,、大數(shù)據(jù)研究所副所長。

 主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)與不確定性信息處理,，包括示例模糊表示的歸納學(xué)習(xí),、近似推理與專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)敏感性分析,、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,、模糊測度與模糊積分、隨機(jī)權(quán)網(wǎng)絡(luò)和近期的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法等,。主要研究特色是通過發(fā)現(xiàn)和表示大數(shù)據(jù)中的不確定性,，挖掘大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)分布，進(jìn)而利用分布并行技術(shù),，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)適用于不同類型大數(shù)據(jù)的分類和聚類算法,，以及相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)和理論問題研究。 

學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：首次在1996攻讀博士期間提出了“模糊示例學(xué)習(xí)”的概念,，并將這一概念擴(kuò)展到基于不確定性理論的機(jī)器學(xué)習(xí)框架下,，持續(xù)近20的研究取得了系列有重要影響的成果，例如,，項(xiàng)目“模糊值屬性特征子集的選取”2007年獲得河北省自然科學(xué)一等獎(jiǎng),、項(xiàng)目”加權(quán)模糊規(guī)則泛化的能力研究”在國家自然科學(xué)基金結(jié)題評價(jià)為優(yōu)秀,。依托國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“歸納學(xué)習(xí)中的不確定性研究(#61170040)”，通過在“不確定性”領(lǐng)域深入研究,，提出的“不確定性是影響機(jī)器學(xué)習(xí)算法泛化能力主要因素之一”的觀點(diǎn)，得到同行專家的高度認(rèn)可,，曾應(yīng)邀作為特邀編輯在不確定領(lǐng)域的頂級期刊Fuzzy Sets and Systems和International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems上編輯?？瘍善冢到y(tǒng)地展示了不確定性度量與表示在大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用之國際最前沿研究動(dòng)態(tài),。 

研究成果包括：共出版學(xué)術(shù)專著3部,，教材2部；在機(jī)器學(xué)習(xí)與不確定性領(lǐng)域的著名雜志和會(huì)議發(fā)表學(xué)術(shù)論文150多篇,，其中SCI,、EI檢索100余篇；論文發(fā)表的雜志包括IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（1篇）,、IEEE Transactions on Fuzzy Systems（5篇）,、IEEE Transactions on Cybernetics（5篇）、Machine Learning （1篇）,、Information Sciences（5篇）和Fuzzy Sets and Systems（9篇）,。Google Scholar搜索顯示論文累計(jì)引用次數(shù)超過2500次，單篇最高引用超過200次,，H因子2014年12月查詢?yōu)?1,；主持完成國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目,、國家發(fā)改委項(xiàng)目,、河北省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目及參加香港RGC項(xiàng)目等30多項(xiàng)。 

獲獎(jiǎng)與榮譽(yù)：2007年獲河北省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)1項(xiàng),、教育部高等學(xué)?？茖W(xué)技術(shù)獎(jiǎng)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，2007年入選河北省首批百名優(yōu)秀創(chuàng)新人才支持計(jì)劃,，2009年獲全國模范教師稱號,；2012年當(dāng)選為IEEE Fellow，2013年入選深圳市地方領(lǐng)軍人才,，2014年入選Elsevier統(tǒng)計(jì)的學(xué)術(shù)論文高被引中國學(xué)者榜單,，2015年認(rèn)定為深圳市海外高層次（孔雀B類）人才。

 1979.09-1983.06  河北大學(xué)數(shù)學(xué)系學(xué)習(xí)

1983.07                     河北大學(xué)數(shù)學(xué)系獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位（數(shù)學(xué)專業(yè)）

1985.09-1987.07 上海交通大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系研究生班學(xué)習(xí)

1990.02                    河北大學(xué)數(shù)學(xué)系獲理學(xué)碩士學(xué)位（基礎(chǔ)數(shù)學(xué)專業(yè)）

1995.09-1996.07  哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系學(xué)習(xí)博士學(xué)位課程

1998.09                     哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系獲工學(xué)博士學(xué)位（計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)）

1983.07-1988.01 助教,，河北大學(xué)數(shù)學(xué)系

1988.02-1993.06 講師,，河北大學(xué)數(shù)學(xué)系

1993.07-1998.10  副教授，應(yīng)用數(shù)學(xué)教研室主任,，河北大學(xué)數(shù)學(xué)系

1998.09-2001.09  研究員(Research Fellow),，香港理工大學(xué)計(jì)算科學(xué)系

2000.10-2014.03 教授/博導(dǎo),，院長，河北大學(xué),，數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院 

2014.03-今              教授/博導(dǎo),， 深圳大學(xué)，計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院

IEEE-SMC董事局成員(2005, 2007-2009, 2012-2014) 

IEEE-SMC計(jì)算智能技術(shù)委員會(huì)主席 

IEEE SMC Baoding Chapter 主席 

國際雜志Machine Learning and Cybernetics主編 

國際雜志IEEE Transactions on SMC Part(B) 副主編 

國際雜志Information Science 副主編 

國際雜志Pattern Recognition and Artificial Intelligence副主編 

第六屆中國工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)理事 

第五屆,、第六屆中國人工智能學(xué)會(huì)理事 

中國人工智能學(xué)會(huì)第六屆,、第七屆知識工程專業(yè)委員會(huì)副主任委員 

中國人工智能學(xué)會(huì)第七屆機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)委員會(huì)副主任委員 

中國人工智能學(xué)會(huì)第五屆、第六屆機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)委員會(huì)常務(wù)委員 

中國人工智能學(xué)會(huì)第二屆,、第三屆粗糙集與軟計(jì)算專業(yè)委員會(huì)常務(wù)委員 

第一屆,、第二屆河北省機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)理事長 

第三屆河北省工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)副理事長 

河北省大學(xué)生數(shù)學(xué)建模組委會(huì)主任 （2004-2015）

自1983年9月至今，為本科生,、碩士,、博士研究生講授過50余門課程，部分包括：數(shù)學(xué)分析,，高等代數(shù),，解析幾何，數(shù)值線代數(shù),，數(shù)值逼近,，離散方程程序設(shè)計(jì)，非線性方程數(shù)值解,，微分方程數(shù)值解,，概率統(tǒng)計(jì)，線性統(tǒng)計(jì)推斷,，多元統(tǒng)計(jì),，數(shù)學(xué)模型；程序設(shè)計(jì)語言：BASIC,，F(xiàn)ORTRAN,，PASCAL，F(xiàn)OXPRO,，C/C++,，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法分析,，人工智能基礎(chǔ),，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，遺傳算法,，模糊集合引論，模糊測度與積分,，模糊統(tǒng)計(jì),，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制,，模糊專家系統(tǒng)，神經(jīng)模糊系統(tǒng),，數(shù)據(jù)挖掘,，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，粗集理論及應(yīng)用,。

所主持的《數(shù)值逼近》課程在2004年被評為河北省省級精品課程,。

自1996年至今，共培養(yǎng)博士,、碩士研究生160余名，一些已成為大學(xué)教授,、部門領(lǐng)導(dǎo),、研究骨干、公司經(jīng)理等,。部分在讀和近期畢業(yè)的博士和碩士研究生如下：

趙艷霞,， 2015級管理科學(xué)與工程專業(yè)，博士在讀,，工作單位：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)

Rana Aamir Raza Ashfaqa, 2014級通訊工程專業(yè),，博士在讀，工作單位：巴基斯坦

趙世欣,，2013級管理科學(xué)與工程專業(yè),，博士在讀，工作單位：石家莊鐵道大學(xué) 

邢勝,，2012級管理科學(xué)與工程專業(yè),，博士在讀，工作單位：滄州師范學(xué)院

Abdallah Bashir Musa Hmed,，2009級管理科學(xué)與工程專業(yè),，博士畢業(yè)（2014），工作單位：蘇丹

何玉林,， 2009級光學(xué)工程,，博士畢業(yè)（2014），工作單位：深圳大學(xué)博士后在站

翟俊海,， 2006級光學(xué)工程,，博士畢業(yè)（2011），工作單位：河北大學(xué)

魯淑霞,， 2003級光學(xué)工程,，博士畢業(yè)（2008），工作單位：河北大學(xué) 

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2015級計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)專業(yè),，祝宏玉,，碩士在讀

2014級計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)專業(yè),， 趙興敏，碩士在讀

2014級軟件工程專業(yè),， 張?zhí)靷?，碩士在讀

2014級軟件工程專業(yè)， 王智,，碩士在讀

2014級應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè),， 張凡，碩士在讀

2014級應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè),， 崔義新,，碩士在讀

2013級應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，張沛洲,，碩士在讀

2012 級計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)專業(yè),，朱紅，碩士畢業(yè)（2015）,，現(xiàn)在澳門科技大學(xué)攻讀博士學(xué)位

2011 級應(yīng)用數(shù)學(xué)/計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)專業(yè),，王鑫、 / 陳建凱,、張健,， 碩士畢業(yè)（2014），河北大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院工作

 12）IEEE-SMC最活躍SMC技術(shù)委員會(huì)獎(jiǎng),，2009 IEEE Outstanding Committee on Computational Intelligence, Received in the IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics, October 11-14, 2009, Hyatt Regency River-walk, San Antonio, Texas, USA 

11）IEEE-SMC杰出Chapter獎(jiǎng),，2008 IEEE Outstanding SMCs Chapter Award, Accepted in the IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics, October 12-15, 2008,Singapore, International Convention and Exhibition Centre 

10）河北省自然科學(xué)1等獎(jiǎng)，第1完成人,，(河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目：模糊值屬性特征子集的選取),，2007 

9） 教育部高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)自然科學(xué)2等獎(jiǎng),，第4完成人,，(項(xiàng)目名稱：復(fù)雜不確定環(huán)境下軟計(jì)算技術(shù)及其應(yīng)用)，2007 

8） 河北省自然科學(xué)3等獎(jiǎng),，第1完成人,，(教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目和教育廳項(xiàng)目：帶有交互作用的模糊分類和模糊推理研究) ，2007 

7） 河北省科技進(jìn)步3等獎(jiǎng),，第2完成人,，(河北省教育廳項(xiàng)目：Internet上用戶訪問信息與中文文本信息的挖掘及應(yīng)用) ，2007

6） IEEE Transactions on SMC Part B最佳副主編獎(jiǎng),，2006 IEEE SMC Best Associate Editor Award, Accepted in the IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics, October 8-11, 2006, Taipei, Taiwan, CHINA

 5） IEEE-SMC杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng),，2004 IEEE SMC Outstanding Contribution Award, Accepted in the IEEE International Conference on Systems, Man Cybernetics, October 12-15, 2004, Netherlands Congress Center, The Hague, HOLLAND 

4） 河北省自然科學(xué)3等獎(jiǎng)，第1完成人,，(河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目: 基于模糊信息的示例學(xué)習(xí)理論和算法),，2003 

3） 黑龍江省科技進(jìn)步1等獎(jiǎng),，第8完成人，(項(xiàng)目名稱：農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)及其開發(fā)工具研究) ,，2002 

2） 河北省教委科技進(jìn)步2等獎(jiǎng),，第3完成人，(河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目: 不精確信息的定量表示與不確定性數(shù)據(jù)庫理論),，1994 

1） 河北省教委科技進(jìn)步2等獎(jiǎng),，第2完成人，（國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目: 模糊信息處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)）,，1993 

36）2014年9月12日,，Seminar in University of New South Wales at Canberra，澳大利亞,，報(bào)告題目：Learning from Big Symbolic Data 35）2014年7月14日,，The 13th International Conf. on Machine Learning and Cybernetics，蘭州,，報(bào)告題目：Big Data with Uncertainty 34）2014年5月12日，東北大學(xué),，沈陽,，報(bào)告題目：Learning from Big Data 33）2013年10月15日，Univ. of Aberystwyth,，英國,，報(bào)告題目：ELM for Big Data Classification 32）2013年8月7日，Workshop on Random Weight Networks,，銀川,，報(bào)告題目：Random Weight Neural Network for Big Data Classification 31）2013年8月1日，Workshop on big data,，天津大學(xué),，天津，報(bào)告題目：ELM for Big Data Classification 30）2013年7月28日,，the 9th China annual conf. on uncertainty systems,，邯鄲，報(bào)告題目：Big Data Classification under Uncertainty Environment 29）2013年7月4日,，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院,，北京，報(bào)告題目：RWN:大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種新技術(shù) 28）2013年6月24日,，深圳大學(xué),，深圳，報(bào)告題目：RWN:大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種新技術(shù) 27）2013年4月28日,，哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院智能信息處理實(shí)驗(yàn)室,，深圳,，報(bào)告題目：New Advances in Architecture Selection of Random Weight Networks 26）2012年12月21日，香港城市大學(xué),，香港,，報(bào)告題目：Architecture Selection of RWNs and Their Improved Training Algorithms 25）2012年12月12日，2012 International Symposium on Extreme Learning Machines,，新加坡,，報(bào)告題目：Architecture Selection of RWNs and Their Improved Training Algorithms 24）2012年12月9日，馬來西亞科技大學(xué),，馬來西亞,，報(bào)告題目：Architecture Selection of RWNs and Their Improved Training Algorithms 23）2012年11月28日，Swinburne University,，墨爾本,，澳大利亞，報(bào)告題目：Architecture Selection of RWNs and Their Improved Training Algorithms 22）2012年11月27日,，The 1st Computer Science Workshop in La Trobe University,，墨爾本，澳大利亞,，報(bào)告題目：Architecture Selection of RWNs and Their Improved Training Algorithms 21）2012年10月14-17日,，韓國首爾，參加IEEE-SMC年會(huì),、董事會(huì)并作大會(huì)主題報(bào)告 20）2012年9月29日,，廣州工業(yè)大學(xué)，廣州,，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 19）2012年9月24-28日,，香港城市大學(xué)，香港,，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 18）2012年4月28日,，華南理工大學(xué)，廣州,，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 17）2012年4月25日,，河南師范大學(xué)，新鄉(xiāng),，報(bào)告題目：Uncertainty in Random Weight Network 16）2012年3月12日,，蘇州大學(xué)973項(xiàng)目研討會(huì)議，蘇州,，報(bào)告題目：Intelligent Information System and Learning in Uncertain Environments 15）2011年11月10日,，IEEE-SMC Distinguished Lecture Program，香港城市大學(xué)，香港,，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 14）2011年11月2日,，河北大學(xué)，保定,，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 13）2011年9月7日,，IEEE-SMC Distinguished Lecture Program，香港理工大學(xué),，香港,，報(bào)告題目：Different Writing: from Academic Papers to Research Proposals 12）2011年8月29日，中山大學(xué),，廣州,，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 11）2011年8月26日，IEEE-SMC Distinguished Lecture Program,，香港理工大學(xué),，香港，報(bào)告題目：Handling Uncertainty in Supervised Learning 10）2010年6月,，新鄉(xiāng)大學(xué),，新鄉(xiāng)，報(bào)告題目：Inverse Problem of Support Vector Machines and Its Applications 9） 2009年8月,，the 9th Conference of China Rough Set and Soft Computing,，河北師范大學(xué)，石家莊,，報(bào)告題目：A Comparative Study on Rule Generation Between Decision-tree-based and Rough-set-based Approaches 8） 2009年5月10日，浙江海洋大學(xué),，舟山,，報(bào)告題目：Sample Selection Based on Maximum Uncertainty 7） 2008年12月8日，IEEE-SMC Distinguished Lecture Program,，臺(tái)灣科技大學(xué),，臺(tái)灣，報(bào)告題目：Sample Selection Based on Maximum Uncertainty 6） 2008年12月5日,，2008 Workshop on Consumer Electronics,，景文科技大學(xué)，臺(tái)灣,，報(bào)告題目：Fuzzy Integral and Its Application to Classification 5） 2008年10月31日,，14屆中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)會(huì)議，福建,，報(bào)告題目：Fuzzy Integral and Its Application to Classification 4） 2008年9月22日,，IEEE-SMC Distinguished Lecture Program，香港城市大學(xué),，香港,，報(bào)告題目：Fuzzy Integral and Its Application to Classification 3） 2006年9月18日,，2006 Asian Fuzzy Systems Society International Conference，保定,，報(bào)告題目：Information Fusion based on Fuzzy Integrals and Its Application to Classification 2） 2006年10月10日,，13屆中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)會(huì)議，陜西師范大學(xué),，西安,，報(bào)告題目：Theoretical Foundations of Statistical Learning Theory and Research on the Generalization of SVM 1） 2006年8月15日， International Conference on Machine Learning and Cybernetics,，大連,，報(bào)告題目：SVM Inverse Problem and Its Application to Decision Tree Induction  

[11] CCIS (Communications in Computer and Information Science) 481, Springer, The 13 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Lanzhou, China, 13-16.Editors: Xi-zhao Wang, WitoldPedrycz, Patrick Chan and Qiang He [10] Journal of Intelligent and Fuzzy Systems (JIFS):?Special Issue on Learning from Big Data with Uncertainty (LBDU); Guest Editor: Xi-Zhao Wang, 2014-2015 (in progress) [9] “Uncertainty in Learning from Big Data”, Special Issue in Int. Journal of Fuzzy Sets and Systems, Elsevier Inc., Edited by Xi-zhao Wang, et al, 2013-2014 (in progress) http://www.journals.elsevier.com/fuzzy-sets-and-systems/call-for-papers/call-for-papers-uncertainty-in-learning-from-big-data/. [8] “Uncertainty and Extreme Learning Machine”, Special Issue in International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, World Scientific Publishing Co., Edited by Xi-zhao Wang, et al, 2013 (in progress). [7] “Intelligent Web Information System and Learning in Uncertain Environments”, Special Issue in Int. Journal of World Wide Web, Springer-Verlag, Edited by Xi-zhao Wang, Hui Wang, 2013 (in progress). [6] “Extreme learning machine”, Special Issue of Soft computing, Springer-Verlag, Edited by Xi-zhao Wang, Dianhui Wang, Guangbin Huang, 2011. [5] “Soft Computing on Machine Learning and Cybernetics”, Special Issue of Soft computing, Springer-Verlag, Edited by Witold Pedrycz, Daniel Yeung, Xi-zhao Wang, 2009. [4] “Recent advance in granular computing”, Special Issue of Information sciences, Elsevier Inc., Edited by Daniel, Yeung, Xi-zhao Wang, De-Gang Chen, 2008. [3] “Learning with fuzzy representation and its application to pattern recognition”, Special Issue of the International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, World Scientific Publishing Co., Edited by Xi-zhao Wang, Y. Y. Tang, Daniel Yeung, 2008. [2] “Machine learning techniques: problems and applications”, Special Issue of Soft computing, Springer-Verlag, Edited by Zhi-Qiang Liu, Daniel So Yeung, Xi-zhao Wang, Eric Tsang, 2005. [1] “模糊集理論與應(yīng)用”,， 中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第九屆年會(huì)論文選集，劉應(yīng)明,、吳從忻,、王熙照，1998年

機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別 大數(shù)據(jù)分析 不確定性建模

Wang Xizhao, Ph.D., Professor, IEEE Fellow, Editor-in-Chief of Springer Journal Machine Learning and Cybernetics.

Prof. Wang received his PhD in computer science from Harbin Institute of Technology in September 1998. From October 1998 to September 2001 Prof. Wang worked at Department of Computing in Hong Kong Polytechnic University as a research fellow. From October 2000 to March 2014 Prof. Wang served in Hebei University as the Dean of school of Mathematics and Computer Sciences. From October 2007 to March 2014 Prof. Wang was the founding Director of Key Lab. on Machine Learning and Computational Intelligence in Hebei Province, China. From September to November in 2013, Prof. Wang was a visiting professor of Canadian Simon Fraser University. From December 2013 to January 2014, Prof. Wang was a visiting professor of University of Alberta in Canada. From July to September in 2014, Prof. Wang was a visiting professor of Australia New South Wales University at Canberra. Since March 2014 to now Prof. Wang has moved to college of computer science and software engineering in Shenzhen University as a professor and the vice director of Big Data Institute.

Prof. Wang's main research interest is machine learning and uncertainty information processing, which include inductive learning with fuzzy representation, approximate reasoning and expert systems, neural networks and their sensitivity analysis, statistical learning theory, fuzzy measures and fuzzy integrals, random weight network, and the recent topic: machine learning theories and methodologies in Big-Data environment. The main research feature is, through discovering and representing the uncertainty hidden in big data, to dig the distribution of big data and then use distributed parallel technology to design and implement classification and clustering algorithms which are suitable for different types of big data. It focuses on the corresponding key issues of theory and technology of big data.

Academic contributions: Prof. Wang put forward the concept of "fuzzy learning from examples" for the first time in 1996 during his PhD thesis, and extended machine learning approaches into the framework with uncertainty. His research in this aspect lasted almost 20 years and acquired a series of achievements with significant impact. For example, the project “Fuzzy-valued attribute feature subset selection” won the first prize of Hebei province natural science in 2007. The project “Weighted fuzzy rule and its generalization ability” was evaluated as excellent by NSFC in 2008. Based on the NSFC project "Uncertainty in inductive learning (#61170040)", Prof. Wang for the first time proposed the viewpoint that "uncertainty is one of the main factors influencing generalization ability of machine learning algorithms", which is highly recognized by the experts in related domains. As a guest editor, Prof. Wang edited two special issues in “Fuzzy Sets and Systems” and “Intelligent and Fuzzy Systems”, which systematically showed the international forefront of research on the role of uncertainty measurement and presentation in machine learning under big data environment.

Research achievements: Prof. Wang has edited 3 monographs and 2 textbooks. He has also published 150+ research papers in high impact journals and conferences in the field of machine learning and uncertainty, among which 100+ publications have been included in SCI or EI databases. The journals include IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (1 paper), IEEE Transactions on Fuzzy Systems (5 papers), IEEE Transactions on Cybernetics (5 papers), Machine Learning (1 paper), Information Sciences (5 papers) and Fuzzy Sets and Systems (9 papers). By the Google scholar, the total number of citations is over 2500 and the maximum number of citation for a single paper is over 200. The H-index is 25 up to December 2014. Prof. Wang has completed 30+ research projects including ones funded by National Natural Sciences Fund of China, Ministry of Education, National Development and Reform Commission, Hebei Province Natural Science Fund and RGC in Hong Kong.

Awards and honors: Prof. Wang has received the First-Class Award of Natural Science Advances of Hebei Province and the Second-Class Award of Natural Science of Education Ministry in 2007. He was selected as one member of the first hundred of excellent innovative talents of Hebei province in 2007. He gained the honor of Model Teacher of China in 2009. Prof. Wang was evaluated as an IEEE Fellow in 2012 due to his excellent contributions in investigating induction of decision trees in fuzzy environment and clustering. He was chosen as the local leading talent of Shenzhen in 2013 and one of the Chinese scholars whose academic papers have been highly cited based on Elsevier statistics in 2014.