一、基本信息

姓名：王敬

职称/学位：讲师/博士

研究方向：神经影像学、机器学习、人工智能

主讲课程：脑与认知科学基础、深度学习、自然语言处理等

籍贯：湖北省麻城市

Email: wangjing@xynu.edu.cn

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=iGfueaYAAAAJ

Github Pages: http://yuzhounh.github.io/

二、个人简介

王敬，讲师，博士。主要从事神经影像学、机器学习、人工智能等方向的研究工作。主持国家自然科学基金青年基金项目1项，参与国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学基金面上项目共3项。发表论文20余篇，获得国家发明专利授权3项。

三、学习工作经历

1. 2018/11至今，信阳师范学院，计算机与信息技术学院，讲师。

2. 2010/09-2018/06，东南大学，生物科学与医学工程学院，生物医学工程，本科直博。导师：王海贤教授。

3. 2012/09-2013/09，北京师范大学，认知神经科学与学习国家重点实验室，神经影像学，访问学生。导师：薛贵教授。

4. 2006/09-2010/06，东南大学，生物科学与医学工程学院，生物医学工程，学士。

四、项目

1. 国家自然科学基金青年基金项目，31900710，“基于图聚类的全脑功能分割研究”，2020/01- 2022/12，24万元，已结题，主持。

2. 国家重点基础研究发展计划（973计划），2015CB351704，“视觉认知的脑工作机理及高级脑机交互关键技术研究”一级子课题“高级脑机交互中动作意图与情感判读”，2015/01 – 2019/12，457万元（113.5万），已结题，参与。

3. 国家自然科学基金面上项目，61375118，“基于L1-范数的EEG判别模式研究：同时鲁棒滤波，半监督学习，及通道选取”，2014/01 – 2017/12，80万元，已结题，参与。

4. 江苏省自然科学基金面上项目，BK2011595，“脑电信号单次分类核心算法研究”，2011/07 – 2014/7，10万元，已结题，参与。

五、论文

1. Wang, J., Xie, X., Zhang, L., Li, J., Cai, H., Feng, Y. (2025). Robust sparse smooth principal component analysis for face reconstruction and recognition. PLoS One, 20(5): e0323281.

2. Wang, J., Xie, X., Wang, P., Sun, J., Liu, Y., Zhang, L. (2025). Incorporating symmetric smooth regularizations into sparse logistic regression for classification and feature extraction. Symmetry, 17(2): 151.

3. Wang, J., Chen, Y., Xie, X., Wang, P., Hu, H., Han, H., Wang, L., Zhang, L. (2025). Diagnostic classification of mild cognitive impairment in Parkinson's disease using subject-level stratified machine-learning analysis. Frontiers in Aging Neuroscience, 17: 1687925.

4. 王敬, 王朋威, 谢晓, 韩红芳 (2025). 基于贝叶斯优化的支持向量回归预测帕金森病严重程度研究. 信阳师范学院学报 (自然科学版), 38(3): 297-303.

5. Wang, J., Xie, X., Zhang, L., Chen, X., Yue, H., Guo, H. (2024). Generalized Representation-based Classification by Lp-norm for Face Recognition. IAENG International Journal of Computer Science, 51(2): 104-114.

6. Wang, J., Zhao, M., Xie, X., Zhang, L., Zhu, W. (2022). Fusion of bilateral 2DPCA information for image reconstruction and recognition. Applied Sciences, 12(24): 12913.

7. Zhang, L., Wang, J., Zhu, Y. (2022). Causal Connectivity Transition from Action Observation to Mentalizing Network for Understanding Other's Action Intention. In International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), 1792: 350-360.

8. Guo, H., Zhan, S., Zhang, L., Zhu, W., Sun, Y., Wang, J. (2022). A Nested U-Shaped Residual Codec Network for Strip Steel Defect Detection. Applied Sciences, 12(23): 11967.

9. 王敬, 张宝, 谢晓, 李健, 张莉, 郭华平 (2022). 基于广义稀疏逻辑回归的全脑分类. 信阳师范学院学报 (自然科学版), 35(3): 488-493.

10. 冯岩, 尤磊, 李健, 王敬 (2022). 新工科背景下人工智能课程的教学改革. 福建电脑, 38(4): 118–120.

11. Zhu, X., Zhang, L., Shi, Y., Wang, J., Li, J. (2021). Robot manipulator control via solving four-layered time-variant equations including linear, nonlinear equalities and inequalities. In International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP), 416-421.

12. Li, J., Zhu, X., Shi, Y., Wang, J., Guo, H. (2021). Real-time robot manipulator tracking control as multilayered time-varying problem. Applied Mathematical Modelling, 96: 355-366.

13. 郭华平, 王锐, 王敬, 孙艳歌, 李健, 李萌 (2021). 面向人群计数的对偶卷积神经网络. 信阳师范学院学报 (自然科学版), 34(4): 650-654.

14. 乐洪舟, 何水龙, 王敬 (2021). 基于抖音共同联系人的群体用户关系分析. 计算机研究与发展, 59(04): 796-812.

15. Zhang, L., Gan, J. Q., Zhu, Y., Wang, J., Wang, H. (2020). EEG source-pace synchrostate transitions and Markov modeling in the math-gifted brain during a long brain reasoning task. Human Brain Mapping, 41(13): 3620-3636.

16. Wang, J., Hao, Z., Wang, H. (2018). Generation of individual whole-brain atlases with resting-state fMRI data using simultaneous graph computation and parcellation. Frontiers in Human Neuroscience, 12: 166.

17. Wang, J., Wang, H. (2016). A supervoxel-based method for groupwise whole brain parcellation with resting-state fMRI data. Frontiers in Human Neuroscience, 10: 659.

18. Wang, J., Hu, Z., Wang, H. (2016). Parcellating whole brain for individuals by simple linear iterative clustering. In International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), 9949: 131-139.

19. Wang, J. (2016). Generalized 2-D principal component analysis by Lp-norm for image analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, 46(3): 792-803.

20. Tang, Q., Wang, J., Wang, H. (2014). L1-norm based discriminative spatial pattern for single-trial EEG classification. Biomedical Signal Processing and Control, 10: 313-321.

21. Wang, H., Wang, J. (2013). 2DPCA with L1-norm for simultaneously robust and sparse modelling. Neural Networks, 46: 190-198.

六、专利

1. 李健, 朱鑫辉, 孙艳歌, 张莉, 王敬 (2021). 一种基于多层结构的冗余度机械臂多任务控制方法. 发明专利. CN113084803A.

2. 王敬, 张宝, 李健, 宣贺君, 孙艳歌, 郭华平 (2020). 一种基于广义表示的人脸图像分类方法. 发明专利. CN111931595A.

3. 王海贤, 王敬 (2014). 一种基于直接双侧二维主成分分析的图像识别和图像重建方法. 发明专利. CN103955706A.