王磊
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姓名 |
王磊 |
性别 |
男 |
出生年月 |
1980年7月 |
职称 |
副教授 |
职位 |
无 |
最高学历 |
博士 |
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学科方向 |
模式识别与智能系统 |
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人才计划 |
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电子邮件 |
leiw@bistu.edu.cn |
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联系方式 |
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导师类型 |
硕士生导师 |
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研究方向
神经网络与深度强化学习
流程工业过程建模与优化
个人简介
王磊，北京信息科技大学自动化学院副教授，硕士生导师。先后主持北京市自然科学基金面上项目1项，主持横向课题12项，参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基面上项目等3项。主要研究领域为流程工业过程建模与优化，智慧环保，神经网络与深度强化学习，在IEEE-TASE、ASOC、自动化学报等国内外重要期刊发表SCI、EI论文20余篇，授权/受理发明专利6项、实用新型专利1项，制定（修订）国家标准4项，担任《智能系统学报》青年编委，YAC2026专题主席。IEEE TNNLS、IEEE TII、自动化学报、计算机学报等国内外期刊审稿人。中国自动化学会会员，中国人工智能学会会员，中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员，中国自动化学会青年工作委员会委员。
教育经历
2015.09–2019.07 北京工业大学，博士
2003.09–2006.07 北京工业大学，硕士
1999.09–2003.07 曲阜师范大学，学士
工作履历
2021.07–2023.01北京信息科技大学，讲师
2019.07–2021.06 北京京信科高端信息产业技术研究院，博士后
2006.07–2015.08 滨州学院（现山东航空学院），讲师
学术兼职
中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员
智能系统学报青年编委
课程教学
本科生： 电路分析(双语)、电工技术基础
科研项目
城市污水处理过程关键水质参数智能在线检测方法研究，北京市自然科学基金面上项目，负责人（排序1，已结题）
污水处理水质智能计量监测方法，横向项目，负责人（排序1，在研）
多源异构复杂数据深度学习模型算法可靠性研究，横向项目，负责人（排序1，在研）
数字化贸易生产一体化管理系统，横向项目，负责人（排序1，在研）
基于深度学习的工业机器人抓取检测方法研究，横向项目，负责人（排序1，在研）
面向动态数据流的采集与智能分析方法研究，横向项目，负责人（排序1，已结题）
城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量方法研究，横向项目，负责人（排序1，已结题）
城市污水处理过程水质检测模型自组织演化机制研究，横向项目，负责人（排序1，已结题）
污水处理过程数据分析与处理方法研究，横向项目，负责人（排序1，已结题）
城市污水处理过程信息融合方法研究，横向项目，负责人（排序1，已结题）
城市污水处理出水氨氮智能检测方法研究，校基金，负责人（排序1，已结题）
城市污水处理过程出水水质智能检测方法，横向项目，负责人（排序1，已结题）
荣誉和获奖
北京市自动化学会优秀研究生指导教师（杨旭，2025.12）
研究生国家奖学金获得者指导教师（杨旭，2025.10）
Wang L*, Wen Y, Wang JP, Lv XB. Interval type-2 fuzzy restricted Boltzmann machine: a novel framework for enhancing image reconstruction quality and noise robustness, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Early access, 2026, DOI: 10.1109/TASE.2026.3689585. (中科院二区)
Yang X, Wang L*, Chen QL, An echo state network with adaptive improved pigeon-inspired optimization for time series prediction, Applied Intelligence, 2025, 55:443.（中科院二区，学生一作）
Wang L*, Su Z, Qiao JF, Deng F. A pseudo-inverse decomposition-based self-organizing modular echo state network for time series prediction. Applied Soft Computing, 2022, 116: 108317.（中科院二区）
王磊*，苏中，乔俊飞，赵静.基于增量式学习的正则化回声状态网络.控制与决策, 2022, 37(3): 661-668.（EI, 卓刊）
Wang L*, Su Z, Qiao JF, Yang CL. Design of sparse Bayesian echo state network for time series prediction. Neural Computing and Applications, 2021, 33(12): 7089-7102.（中科院二区）
Qiao JF, Wang L, Yang CL. Adaptive lasso echo state network based on modified Bayesian information criterion for nonlinear system modelling. Neural Computing and Applications, 2019, 31(10): 6163-6177.（中科院二区）
王磊*, 乔俊飞, 杨翠丽, 朱心新. 基于灵敏度分析的模块化回声状态网络修剪算法. 自动化学报, 2019, 45(6): 1136-1145. （EI, 卓刊）
王磊*, 杨翠丽, 乔俊飞. 基于回声状态网络的PM2.5预测研究. 控制工程, 2019, 26(1): 1-5.（中文核心）
王磊*, 乔俊飞, 李晓理. 一种回声状态网络的权值初始化方法. 控制与决策, 2018, 33(2): 356-360.（EI, 卓刊）
制定（修订）国际/国家标准
国家标准：GB/T 2829-2025，周期检验计数抽样程序及表(适用于对过程稳定性的检验)，国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会，发布日期：2025年12月31日（排序3）
国家标准：GB/T4086.2—2025，数据分析与决策 统计分布数值表第2部分:χ2 分布，国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会，发布日期：2025年10月5日（排序3）
国家标准：GB/T4086.6—2025，数据分析与决策 统计分布数值表第6部分:泊松分布，国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会，发布日期：2025年10月5日（排序3）
国家标准：GB/T4086.7—2025，数据分析与决策 统计分布数值表第7部分:非中心t 分布，国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会，发布日期：2025年10月5日（排序3）
授权发明专利
基于剪枝双Q 学习回声状态网络的出水氨氮浓度预测方法，专利号：ZL 2025 1 1145040.X，专利申请日：2025年8月15日，授权公告日：2026年4月10日，授权公告号：CN 121051680 B. （排序1）
基于局部强化优化回声状态网络的污水出水氨氮预测方法，专利号：ZL 2025 1 1350379.3，专利申请日：2025年9月22日，授权公告日：2026年2月24日，授权公告号：CN 121256244 B.（排序1）