基本信息
职称：教授
职务：博士生导师
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
联系电话：0591-xxxxxxxx
个人简介
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(C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120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2400余次，h-index和i10-index指数分别为25和53。研究方向：机器学习、深度学习、多模态融合、特征表示、粒计算。
学习经历
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
工作经历
1. 2017.6 --- 现在：福州大学 数学与计算机科学学院 教授
2. 2016.12--2017.6：福州大学 数学与计算机科学学院 副教授（试用）
讲授课程
《机器学习》、《深度学习理论与实践》、《人工智能》、《编译原理》
科研项目
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、2023.01-2026.12，54万元，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、2016.01-2018.12，23.2万元，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，2020J01130193，2020.08-2023.07，7万，在研，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， 260万，2022.01-2025.12，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，U1705262，250万，2018.01-2021.12，在研，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，2017.02-2020.01，25万元，结题，主持。
代表性论文
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, 44(9): 5042-5055 (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. Shiping Wang, Xincan Lin, Zihan Fang, Shide Du, Guobao Xiao, Contrastive Consensus Graph Learning for Multi-view Clustering, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022.
4. Sheng Huang, Yunhe Zhang, Lele Fu, Shiping Wang. Learnable Multi-view Matrix Factorization with Graph Embedding and Flexible Loss, IEEE Transactions on Multimedia, 2022.
5. Lele Fu, Pengfei Lin, Zhaoliang Chen, Shiping Wang. Unified Low-rank Tensor Learning and Spectral Embedding for Multi-view Subspace Clustering, IEEE Transactions on Multimedia, 2022.
6. Zhaoliang Chen, Guobao Xiao, Shiping Wang. Efficient and differentiable low-rank matrix completion with back propagation, IEEE Transactions on Multimedia, 2021.
7. Shide Du, Zhanghui Liu, Zhaoliang Chen, Wenyuan Yang, Shiping Wang. Differentiable Bi-sparse Multi-View Co-clustering, IEEE Transactions on Signal Processing, 69: 4623-4636, 2021.
8. Guobao Xiao, Jiayi Ma, Shiping Wang, Changwen Chen. Deterministic model fitting by local-neighbor preservation and global-residual optimization, IEEE Transactions on Image Processing, 29: 8988-9001, 2020.
9. Wenzhong Guo, Jiawei Chen, Weipeng Wang, Huan Luo, Shiping Wang. Three-dimensional object co-localization from mobile LiDAR point clouds, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(4): 1996-2007, 2021.
10. Wenzhong Guo, Yiqing Shi, Shiping Wang. A unified scheme for distance metric learning and clustering via rank-reduced regression, IEEE Transactions on Systems, Machine and Cybernetics: Systems, 51(8): 5218-5229, 2021.
11. Shiping Wang, William Zhu. Sparse graph embedding unsupervised feature selection, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 48(3):329-341, 2018.
12. Shiping Wang, Wenzhong Guo. Sparse multigraph embedding for multimodal feature representation, IEEE Transactions on Multimedia, 19(7): 1454 -1466, 2017.
