导师风采
王国强
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个人信息

Personal Information

  • 教授
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:数理与统计学院
  • 所属专业: 统计学  、 应用统计
  • 邮箱 : guoq_wang@hotmail.com
  • 工作电话 : 021-67791195

个人简介

Personal Profile

工作经历

2022.08-至今         上海工程技术大学数理与统计学院院长

2019.09-2022.08   上海工程技术大学数理与统计学院副院长

2014.12-至今         上海工程技术大学数理与统计学院,教授

2018.08-2018.09   荷兰代尔夫特理工大学(DelftUniversityofTechnology)电气工程、数学与计算机科学学院,访问学者

2012.07-2013.06   澳大利亚科廷大学(CurtinUniversity)数学与统计系,访问学者

2010.03-2013.03  上海师范大学数学博士后流动站,博士后

2005.07-2013.12  上海工程技术大学,助教、讲师、副教授   


教育经历
2009.07   毕业于上海大学运筹学与控制论专业获理学博士学位

2005.06   毕业于上海大学运筹学与控制论专业获理学硕士学位

2002.06   毕业于山东师范大学数学与应用数学获理学学士学位

                          

  • 招生方向Research Directions
应用统计,数理统计,金融统计,金融统计与风险管理,大数据分析与机器学习,生物统计与数智医疗
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示

团队负责人:

王国强教授


团队骨干成员:

李倩       副教授

冯月华   副教授

张居丽   副教授 

高雪瑞   博士

......


校企合作导师:

张治国总裁     达观数据有限公司

万宇雷博士    上海金仕达软件科技股份有限公司

徐建程博士    上海金仕达软件科技股份有限公司

刘尚鑫博士    上海华政指数有限公司

李军博士        上海萌泰数据科技股份有限公司

甘华来博士     微众银行

崔修涛博士     毕威泰克(浙江)医疗器械有限公司

......

科研项目

代表性科研项目
1. 主持,国家自然科学基金面上项目“高维数据统计推断中协方差矩阵估计的优化模型与算法研究”(编号:11971302),2020.01~2023.12.
2. 主持,国家自然科学基金面上项目“非线性锥规划的内点算法及在最优控制中的应用”(编号:11471211),2015.01~2018.12.
3. 主持,国家自然科学基金青年科学基金“对称锥互补问题的内点算法及在传感器网络定位中的应用研究”(编号:11001169),2011.01~2013.12.
4. 参与(2/9)国家自然科学基金面上项目“模型与数据双驱动可学习的稀疏优化模型与算法及其应用研究”(编号:12171307),2022.01~2025.12.
5. 参与(2/6)国家自然科学基金青年科学基金“大规模结构矩阵的预处理方法与理论及其在压缩感知中的应用”(编号:11801362),2019.01~2021.12.
6. 主持,上海市自然科学基金项目“非线性半定规划的内点算法及在压缩感知中的应用”(编号:14ZR1418900),2014.07~2017.06.
7. 主持,中国博士后科学基金特别资助项目“基于核函数的不可行内点算法及其应用研究”(编号:2012T50427),2012.01~2013.06.
8. 主持,全国统计科学研究一般项目“基于数据同化的组合动态传播率模型及在COVID-19疫情预测中的应用研究”(编号:2020LY067),2020.07~2022.02.
9. 参与(2/20,校方负责人),浦东新区科技发展基金产学研专项资金(人工智能)项目“自然语言处理技术在融资融券业务中的应用”(编号:PKX2020-R02;资助金额:163万元),2020.09~2021.08.

研究成果

代表性论著

专著

王国强,白延琴,对称锥互补问题的内点算法:理论分析与算法实现(第二版),科学技术出版社,2025.【专著】

发明专利
1. 王国强,罗康洋,张怡,谢晓金,施兴森,李金,姚兵,李梦颖,一种基于SVM-RFE的客户风险特征筛选方法及其应用,发明专利,专利2号:ZL202011015886.9,已授权

2.王国强. 一种基于韵律特征的并行语音合成方法及装置、介质、设备. 发明专利,专利号:ZL 2022 1 0327585.2,已授权.

3. 王国强, 袁欣, 施兴森. 一种基于复合相似度的金融关联账户识别方法和设备. 发明专利,申请/专利号:CN202210968574.2,已公开.

4. 王国强, 刘奕彤, 代智勇, 殷志祥, 刘思宇. 基于特征筛选和自适应参数聚类的工业设备故障预测方法. 发明专利,申请/专利号:CN202311752024.8,已公开.

5. 王国强, 程慕爽, 刘奕彤,殷志祥. 一种基于改进Stacking框架的乳腺癌诊断方法,发明专利,申请/专利号:CN202410193555.6,已公开.


代表性科研论文(60+)

38. M.J. Pang, J.B. Jin*, A. Segers, H.X. Lin, G.Q. Wang, H. Liao, and W. Han*. Zeeman: A deep learning regional atmospheric chemistry transport model. Geophys. Res. Lett., 2026. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.06140【SCIE源刊&TOP期刊】

37. J. Tao, L.C. Kong, Z.H. Su, and G.Q. Wang. On the independence of linear and quadratic forms in matrix normal distribution and Wishart distribution. REVSTAT - Statistical Journal, 2024. 【SCI源刊,已录用】

36. M.S. Chen, Y.Q. Bai, H.X. Lin, and G.Q. Wang*. An AUC-based multi-kernel weighted support vector machine ensemble algorithm for breast cancer diagnosis. Stat. Theory Relat. Fields, 2025. DOI: 10.1080/24754269.2025.2603548  【中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊&ESCI收录】

35. D.H. Li, J.B. Jin*, G.Q. Wang, M.J. Pang, and H. Liao*. A Transformer-based agent model of GEOS-Chem v14.2.2 for informative prediction of PM2.5 and O3 levels to future emission scenarios: TGEOS v1.0. Geosci. Model Dev., 19: 1703-1725, 2026.【SCIE源刊】

34. Y. Huang*, G.Q. Wang, and H.X. Lin. Sequential hierarchical Bayesian model and particle filter estimation with two-step RJMCMC resampling. Comput. Statist. Data Anal., 216: 108304, 2026. 【SCIE&EI收录】

33. Z.S. Sun, X.R. Gao, K.Y. Luo, Y.Q. Bai, J.Y. Tao, and G.Q. Wang*. Enhancing high-dimensional dynamic conditional angular correlation model based on GARCH family models: Comparative performance analysis for portfolio optimization. Finance Res. Lett., 75:106808, 2025. 【SCI收录&TOP期刊】

32.李倩,王国强,高雪瑞,白延琴*. 基于Eligible正则项的稀疏优化模型与算法及其应用. 中国科学: 数学, 55(2):1-22, 2025. 【北大核心&CSCD收录】

31. Y.T. Liu, J.R. Wen, and G.Q. Wang*. A comprehensive overview of remaining useful life prediction: From traditional literature review to scientometric analysis. Mach. Learn. Appl., 21, Article 100704, 2025. 【EI收录】

30. H.Z. Luo, Y.M. Xu, H.X. Wu, and G.Q. Wang. A new branch-and-cut algorithm for linear sum-of-ratios problem based on SLO method and LO relaxation. Comput. Optim. Appl., 90(1): 257-301, 2025. 【SCI&EI收录】

29. Y.T. Zhou, Q. Li, K.Y. Luo, and G.Q. Wang*. Production frontier estimation via additive regression splines and relaxed support vector regression. Asia-Pac. J. Oper. Res., 2550044, 2025. 【SCIE&EI收录】

28. L.T. Liu, X.B. Duan, C.H. Meng, and G.Q. Wang*. An iterative reweighted algorithm for high dimensional sparse quantile regression with error function regularization. J. Ind. Manag. Optim., 21(11): 6476-6495, 2025. 【SCIE&EI收录】

27. Y.T. Zhou, Y.L. Wan, Y.T. Liu, and  G.Q Wang*. A comprehensive review of non-radial graph models in data envelopment analysis and applications in economy management. Pac. J. Optim., 21(3): 449-470, 2025. 【SCI&EI收录】

26. X.N. Chi, G.Q. Wang, and G. Lesaja. Kernel-based full-Newton step feasible interior-point algorithm for P*(k)-weighted linear complementarity problem.  J. Optim. Theory Appl., 202(1): 108-132, 2024. 【SCI&EI收录】

25. Q. Li, W. Zhang, Y.Q. Bai, and G.Q. Wang.  A non-convex piecewise quadratic approximation of l0 regularization: theory and accelerated algorithm. J. Global Optim., 86(2): 323-353, 2023.  【SCI收录】

24. Z.Y. Dai, J.J. Yi, L. Yan, Q.W. Xu, L. Hu, J.H. Li, and  G.Q. Wang. PFEMed: Few-shot medical image classification using prior guided feature enhancement.  Pattern Recognit., 134: 109108 (29 pages), 2023. 【SCI收录】

23. Q. Li, W. Zhang, G.Q. Wang, and Y.Q. Bai. Non-convex regularization and accelerated gradient algorithm for sparse portfolio selection. Optim. Methods Softw., 38(2): 434-456, 2023. 【SCI收录】

22. J. Tao, G.Q. Wang, and L.C. Kong. The Araki-Lieb-Thirring inequality and the Golden-Thompson inequality in Euclidean Jordan algebras. Linear Multilinear Algebra, 70(19): 4228-4243, 2022. 【SCI收录】

21. X.N. Chi, G.Q. Wang*. A full-Newton step infeasible interior-point method for the special weighted linear complementarity problem. J. Optim. Theory Appl., 190(1):108-129, 2021. 【SCI收录】

20. M. Xu(指导研究生), J.B. Jin, G.Q. Wang, A. Segers, T. Deng, and H.X. Lin. Machine learning based bias correction for numerical chemical transport models. Atmospheric Environ., 248:118022 (10 pp), 2021. 【SCI收录】

19.谢晓金, 罗康洋, 张怡, 金建炳, Lin Haixiang, 殷志祥, 王国强*. 基于非线性组合动态传播率模型的我国COVID-19疫情分析与预测. 运筹学学报, 25(1):17-30, 2021. 【北大核心&CSCD收录】

18. 罗康洋, 王国强*. 基于改进的MRMR算法和代价敏感分类的财务预警研究, 统计与信息论坛, 35(3): 77-85, 2020. 【CSSCI&北大核心期刊】

17. X. Xiao, Y.C. Tang*, A.C. Xu, and G.Q. Wang. Bayesian inference for zero-and-one-inflated geometric distribution regression model using Polya-Gamma latent variables. Commun. Stat. Theor. M., 49(15): 3730-3743, 2020. 【SCI&SSCI收录】

16. 罗康洋, 王国强*. SMOTE与混合核SVM的不平衡数据集分类研究, 计算机工程与应用, 55(17): 55-62, 2019. 【北大核心&CSCD期刊】

15. X.Z. Cai, L. Li, M. El Ghami, T. Steihaug, and G.Q. Wang*. A new parametric kernel function yielding the best known iteration bounds of interior-point methods for the Cartesian P*(k)-LCP over symmetric cones.  Pac. J. Optim., 13(4): 547-570, 2017. 【SCI收录】

14. G.Q. Wang and J. Tao*, and L.C. Kong.  A note on an inequality involving Jordan product in Euclidean Jordan algebras.Optim. Lett., 10(4): 731-736, 2016. 【SCI收录】

13. G.Q. Wang*, L.C. Kong, J.Y. Tao, and G. Lesaja. Improved complexity analysis of full Nesterov-Todd step feasible interior-point method for symmetric optimization. J. Optim. Theory Appl., 166(2): 588-604, 2015. 【SCI收录】

12. G.Q. Wang*, X.J. Fan, D.T. Zhu, and D.Z. Wang. New complexity analysis of a full-Newton step feasible interior-point algorithm for P*(k)-LCP. Optim. Lett., 9(6):1105-1119, 2015. 【SCI收录】

11. G.Q. Wang*, Y.Q. Bai, X.Y. Gao, and D.Z. Wang. Improved complexity analysis of full Nesterov-Todd step interior-point methods for semidefinite optimization. J. Optim. Theory Appl., 165(1): 242-262, 2015. 【SCI收录】

9. G.Q. Wang*, C.J. Yu and K.L. Teo. A full-Newton step feasible interior-point algorithm for P*(k)-linear complementarity problem. J. Global Optim., 59(1): 81-99, 2014. 【SCI收录】

8. G.Q. Wang* and G. Lesaja. Full Nesterov-Todd step feasible interior-point method for the Cartesian P*(k)-SCLCP. Optim. Methods Softw., 28(3): 600-618, 2013. 【SCI收录】

7. G.Q. Wang*, Z.H. Zhang and D.T. Zhu. On extending primal-dual interior-point method for linear optimization to convex quadratic symmetric cone optimization. Numer. Funct. Anal. Optim., 34 (5): 576-603, 2013. 【SCI收录】

6. G.Q. Wang* and Y.Q. Bai. A new full Nesterov-Todd step primal-dual path-following interior-point algorithm for symmetric optimization. J. Optim. Theory Appl., 154(3): 966–985, 2012. 【SCI收录】

5. G.Q. Wang* and Y.Q. Bai. A class of polynomial interior-point algorithms for the Cartesian P-matrix linear complementarity problem over symmetric cones. J. Optim. Theory Appl., 152(3): 739-772, 2012. 【SCI收录】

4. G.Q. Wang*. A new polynomial interior-point algorithm for the monotone linear complementarity problem over symmetric cones with full NT-steps. Asia-Pac. J. Oper. Res., 29(2): 1250015 (20pp), 2012. 【SCI收录】

19. G.Q. Wang* and D.T. Zhu. A unified kernel function approach to primal-dual interior-point algorithms for convex quadratic SDO. Numer. Algorithms, 57(4): 537-558, 2011. 【SCI收录】

3. Y.Q. Bai, G. Lesaja*, C. Roos, G.Q. Wang and M. Ghami. A class of large-update and small-update primal-dual interior-point algorithm for linear optimization. J. Optim. Theory Appl., 138(3): 341-359, 2008. 【SCI收录】

2. Y.Q. Bai and G.Q. Wang. Primal-dual interior-point algorithms for second-order cone optimization based on a new parametric kernel function. Acta Mathematica Sinica, English Series, 23(11): 2027-2042, 2007. 【SCI收录】

1. G.Q. Wang, Y.Q. Bai*, and C. Roos. Primal-dual interior-point algorithms for semidefinite optimization based on a simple kernel function. J.Math. Model. Algor., 4(4): 409-433, 2005.


代表性科研成果
1. 2020.12   视频跟踪全景智能感知云平台关键技术及应用,上海市人民政府,上海市科学技术进步奖,三等奖,2020,排名第三
2. 2011.01   对称锥规划的原始-对偶内点算法,上海市研究生优秀成果(学位论文)暨上海市优秀博士学位论文

代表性教学成果
1. 2021.09   新工科背景下数学创新能力的“四协同”培养模式的探索与实践,上海工程技术大学教学成果一等奖,排名第二
2. 2018.07   基于OBE教育理念的工科数学五位一体人才培养模式的探索与实践,上海工程技术大学教学成果二等奖,排名第二
3. 2014.07   以数学建模为平台,推进教学改革,培养高素质人才,上海工程技术大学教学成果三等奖,排名第二

 

荣誉奖励

主要荣誉奖励

1. 2019.09   上海市育才奖

2. 2024.01   2023年度定期奖励---个人记功

3. 2015.09  上海工程技术大学2014~2015年度校优秀教育工作者

4. 2011.05  上海工程技术大学优秀青年

5. 2010.07  上海工程技术大学第十届校优秀青年教师

社会兼职

主要学术期刊兼职

1. Energy Systems: Optimization, Modeling, Simulation, and Economic Aspects(EI收录)编委

2. Journal of Optimization Theory and Application (SCI收录)客座编辑

3. Journal of Global Optimization (SCI收录)客座编辑

4. Pacific Journal of Optimization(SCI收录)客座编辑


主要学术组织社会兼职

1. 2025.12-至今   中国现场统计研究会智能运维分会常务理事

2. 2025.07-至今   中国商业统计学会常务理事

3. 2025.07-至今   中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专业委员会常务理事

3. 2024.10-至今   中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事

4. 2024.12-至今  上海市运筹学会副理事长

5. 2023.05-至今   中国运筹学会数学规划分会理事

6. 2020.06至今    中国工业与应用数学学会数学与医学交叉学科专业委员会委员

7. 2012.02-至今美国《数学评论》(MR)评论员

8. 国际数学规划学会、国际数理统计学会、美国工业应用与数学学会、美国数学会等国际学术机构和中国数学会、中国运筹学会和中国计算机学会等国内学术机构会员等;担Mathematical Programming, European Journal of Operational Research, Journal of Global Optimization, Journal of OptimizationTheory and Application以及数学学报、应用数学学报、计算数学和运筹学学报等国内外70余家重要期刊审稿人.

研究生招生

本课题组招收统计学学术硕士研究生和应用统计专业硕士研究生,欢迎刻苦勤奋、尊敬师长、富有团队协作精神以及具有良好数学、统计学、金融学、数据科学和计算机科学等理论基础、编程基础(Python或MATLAB等)和英语基础的同学报考本课题组!

请有意加入本课题组的同学提前通过邮件发送简历至guoq_wang@hotmail.com与我联系!

 

本课题组与马来西亚双威大学Kok Lay Teo教授联合招生博士研究生(上海工程技术大学和马来西亚双威大学联合培养),授予马来西亚双威大学博士学历和学位。

 

近期关注的研究方向:

1. 高维分位数回归的统计优化理论、算法及其应用

2. 金融统计与风险管理

3. 智能运维与故障诊断

4. 量子机器学习(2026级起)

......

 

研究方向:

1. 最优化理论与算法

2. 内点法

3. 统计优化

4. 高维数据统计推断

5. 金融统计与风险管理

6. 生物统计与数智医疗

7. 信用评估与ESG评级

8. 智能运维与故障预测

9. 机器学习与人工智能

10. 传染病动力学模型

......

学生信息
当前位置: 教师主页 > 学生信息
入学日期
所学专业
学号
学位
招生信息
当前位置: 教师主页 > 招生信息
招生学院
招生专业
研究方向
招生人数
推免人数
考试方式
招生类别
招生年份

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