一、个人简介
王长鹏，1985年12月生，山东省蓬莱市人。2008年西安交通大学应用数学专业学士毕业，2016年西安交通大学数学专业博士毕业。现为pg电子中国官方网站pg电子中国官方网站副教授、硕士生导师。
二、研究方向
一直从事数学相关教学和研究工作，主要研究领域有：机器学习、模式识别、计算机视觉、图像处理等。为本科生及研究生讲授《概率论与数理统计》、《统计学习基础》、《线性代数》、《高等数学》、《计算方法》、《数字图像处理》、《最优化方法》等课程。
具体研究方向（一级/二级学科及代码）（可多项）
姓名 |
一级学科 |
二级学科 |
具体研究方向 |
王长鹏 |
0701数学 |
070104 数学与应用数学 |
机器学习、图像处理 |
三、联系方式
通讯地址：西安市南二环路中段pg电子中国官方网站pg电子中国官方网站数信系,710064
电子邮箱：cpwang@chd.edu.cn
工作电话：029-82334393
四、代表性论文、专著及专利
1、近五年发表论文、专著及专利（2016.1.1-2020.12.31）
【1】 Changpeng Wang, Jiangshe Zhang, Xueli Song*, Tianjun Wu. Face clustering via learning a sparsity preserving. Multimedia Tools and Applications. 79: 29179-29198, 2020.
【2】 Shuo Feng, Changpeng Wang*, Hong Shu, Tingyu Zhang. Low-rank Representation based Robust Face Recognition by Two-dimensional Whitening Reconstruction. Frontiers of Computer Science. 14(4): 144308, 2020.
【3】 Changpeng Wang*, Jiangshe Zhang, Guang Shi. Discriminative low-rank representation with Schatten-p norm for image recognition. Multimedia Tools and Applications. 78: 23075-23095, 2019.
【4】 Changpeng Wang*, Xueli Song, Jiangshe Zhang. Graph regularized nonnegative matrix factorization with sample diversity for image representation. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 68:32-39, 2018.
【5】 Changpeng Wang*, Jiangshe Zhang, Fang Du, Guang Shi. Symmetric low-rank representation with adaptive distance penalty for semi-supervised learning. Neurocomputing. 316(17): 376-385, 2018.
【6】 Changpeng Wang, Wei Wei*, Jiangshe Zhang, Houbing Song. Robust face recognition via discriminative and common hybrid dictionary learning. Applied Intelligence. 48(1): 156-165, 2018.
2、其他代表性论文、专著及专利
无
五、参与或主持的科研项目
1、近五年主持的科研项目（2016.1.1-2020.12.31）
1. 国家自然科学基金青年项目, 12001057，贝叶斯低秩矩阵分解算法研究， 2021/01-2023/12，24万元，在研，主持。
2. 陕西省自然科学基础研究计划项目，2018JQ1038，实际场景中的人脸识别方法研究，2018/01-2019/12， 3万元，已结题，主持
3. 中央高校基础研究培育项目，310812171006，基于矩阵分解的人脸识别问题研究，2017/01-2018/12， 5万元，已结题，主持
2、其他主持及主要参与的科研项目（具有代表性的）
1. 国家重点基础研究发展计划973项目, 2013CB329404，非结构化数据的建模、认知学习与高效计算， 2013/01-2017/08， 762万元，已结题，参加
2. 国家自然科学基金重大研究计划培植项目，91230101，基于深度学习的异构数据低维非线性表示，2013/01-2015/12，70万元，已结题，参加
六、近五年主讲课程情况（2016.1.1-2020.12.31）
序号 |
时间 |
课程名称 |
学时 |
讲授对象 |
1 |
16-17秋 |
高等数学 |
90 |
本科生 |
2 |
16-17春 |
最优化方法 |
72 |
本科生 |
3 |
16-17春 |
数学软件包 |
48 |
本科生 |
4 |
17-18秋 |
线性代数 |
40+40+40 |
本科生 |
5 |
17-18春 |
计算方法 |
40+40+40 |
本科生 |
6 |
18-19秋 |
线性代数 |
40+40+40 |
本科生 |
7 |
18-19春 |
概率论与数理统计 |
48+48 |
本科生 |
8 |
19-20秋 |
线性代数 |
40+40 |
本科生 |
9 |
19-20秋 |
数字图像处理 |
48 |
本科生 |
10 |
19-20春 |
概率论与数理统计 |
48+48 |
本科生 |
11 |
19-20春 |
统计学习基础 |
60 |
研究生 |
12 |
20-21秋 |
数字图像处理 |
48 |
本科生 |
13 |
20-21秋 |
概率论与数理统计 |
48 |
本科生 |
七、获奖情况
获奖时间，获奖名称，获奖类别（教学、科研等）、级别（国家级、省部级）等信息，如
2018年获得第四届全国高校数学微课程教学设计竞赛西北赛区一等奖；
2018年获得全国大学生数学建模竞赛本科组二等奖（指导教师）；
2019年获得全国研究生数学建模竞赛一等奖（指导教师）；
2019年获得美国大学生数学建模比赛一等奖（指导教师）；
2020年获得美国大学生数学建模比赛二等奖（指导教师）；
2021年获得美国大学生数学建模比赛一等奖（指导教师）；
