在读研期间，所有与你读研相关的事情，可能都需要经过你的导师同意，所以说，选择导师真的很重要，也希望大家能够认真对待这件事，怎样才能选择适合自己的导师呢?这就要我们提前做足功课，尽可能多的搜集有关你准备报考的导师的信息，下面新东方在线考研频道为大家分享：“北京交通大学硕士研究生导师信息：王峰”文章。
北京交通大学硕士研究生导师信息：王峰
王峰
博士、讲师
基本信息
办公电话：电子邮件： feng.wang@bjtu.edu.cn
通讯地址：交大科技大厦 701室邮编：100044
教育背景
2016. 09-2021.06 北京交通大学 电子信息工程学院，工学博士， 专业：交通信息工程及控制，导师：唐涛 教授
2018. 10-2020. 11 美国 佐治亚理工学院，访问学者， 专业：工业工程 (连续27年全美排名第一), 导师：美国工程院院士 史建军 教授。(佐治亚理工学院 GT 与麻省理工学院、加州理工学院并称为“美国三大理工学院”)
工作经历
2023.11 -今 北京交通大学, 自动化与智能学院，讲师，硕导
2023.11- now School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University, Assistant Professor
2023.03 -2023.11 北京交通大学, 先进轨道交通自主运行全国重点实验室，讲师，硕导
2023.03- 2023.11 State Key Laboratory of Advanced Rail Transit Autonomous Operation, Beijing Jiaotong University, Assistant Professor
2021.06 -2023.03 北京交通大学, 轨道交通控制与安全国家重点实验室，讲师
2021.06- 2023.03 State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Assistant Professor
王峰工作于 曹源 教授团队，长期从事轨道交通装备智能运维技术等方向的研究与教学，近2年多主持国家自然科学基金“面上项目”、国家重点研发计划任务，国家重点实验室课题等多项科研项目，科研经费充足。
Feng Wang has been engaged in research and teaching in the field of intelligent maintenance for rail transit equipment. In recent two years, he has held and participated in national projects which are by National Natural Science Foundation of China, the National Key R&D Program of China, ect. The research funding is sufficient.
研究方向: 轨道交通智能维护、人工智能、张量学习和深度学习、高维数据分析、计算机视觉、故障诊断、机械结构和装备故障预测与健康管理
Research Interests：Intelligence Maintenance for Rail transit, Artificial Intelligence, Tensor Learning and Deep Learning, High-Dimensional Data Analysis, Computer Vision, Fault Diagnosis, PHM for Structure and Equipment
本人与多所国内外一流院校建立密切的合作关系，可为优秀学生提供联合培养等交流机会，有机会推荐到佐治亚理工学院 (Georgia Tech)、香港科技大学 (HKUST)、美国亚利桑那州立大学 (ASU)、美国佛罗里达大学 (UF)、佛罗里达州立大学 (FSU)等国际一流高校学习访问。
I have established close cooperation with several world-class universities such as Georgia Tech, Hong Kong University of Science and Technology, Arizona State University (ASU), University of Florida (UF), Florida State University (FSU). There are opportunities for excellent students to be recommended to these universities.
欢迎具有交通运输工程、机械工程、数学、计算机科学与技术相关专业背景的学生报名，请发送邮件到feng.wang@bjtu.edu.cn咨询。
个人学术主页 (Homepage)：https://scholar.google.com/citations?user=Y6bb-DEAAAAJ&hl=zh-CN
学生培养：
硕士：
21级硕士 刘宗宝(协助培养)(2023年6月获得北京交通大学优秀硕士论文)：签约中国通号CRSC
本科生：
22级本科生 李锦怡、冯坤宇、王奕文 在2023年度被评为北京交通大学生国家级大学生创新训练项目
20级本课程 程浩 获评2024年北京交通大学优秀本科毕业设计(论文)
研究方向
交通智能控制与优化
人工智能
控制工程
网络与信息安全
新一代电子信息技术
招生专业
交通信息工程及控制硕士
人工智能硕士
控制工程硕士
网络与信息安全硕士
新一代电子信息技术(含量子技术等)硕士
科研项目
北京交通大学: “网-源-储-车”协同供电系统方案评估、功能测试及标准制定服务, 2024-2025，参加
国家自然科学基金“联合基金项目”: 面向高铁列车客运服务的边缘计算应用安全保障技术研究, 2024-2027，参加
国家自然科学基金“面上项目”：基于物理信息机器学习的道岔转辙器故障预测方法，2024-2027，49万，主持
纵向项目：轨道交通自主运行控制, 2023-2025, 参加
国家重点研发计划-任务: 基于多源融合检监测数据的全流程施工质量自动诊断技术, 2022-2025，110万，主持
国家重点实验室: 基于迁移学习的道岔系统故障诊断方法, 2022-2022，5万，主持
自然科学横向项目: 盾构隧道服役状态判定及位移变形预测, 2022-2022，15万，主持
国家重点研发计划-课题: 重载铁路线路服役智能感知与状态辨识, 2021-2025，参加
自然科学类人才基金项目: 以可靠性为中心的道岔系统维修策略优化研究, 2021-2024，10万，主持
教学工作
本科生课程，数据结构(32学时，春季学期)
本科生课程，基于ACM平台编程训练(32学时，春季学期)
本科生课程，系统可靠性与安全性(48学时，秋季学期)
论文/期刊
代表性成果如下：
Feng Wang, Shihong Sun, Yuan Cao*, Yaowen Pei, Tao Tang; Optimal Design of Tractive Layout for Minimizing the Insufficient Displacement of Railway Turnout, , IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, Early Access. (SCI, IF 8.5, 中科院1区Top 期刊)
Feng Wang; Andi Wang (in ASU); Tao Tang*; Jianjun Shi (in GT); SGL-PCA: Health Index Construction With Sensor Sparsity and Temporal Monotonicity for Mixed High-Dimensional Signals, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023, 20(1):372-384. (SCI, IF 5.6, 中科院1区Top 期刊)
Feng Wang; Mostafa Reisi Gahrooei* (in UF); Zhen Zhong; Tao Tang; Jianjun Shi (in GT); An Augmented Regression Model for Tensors with Missing Values, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022, 19(4): 2968 - 2984.(SCI, IF 5.6, 中科院1区Top 期刊)
Feng, Wang; Zhen, Zhong; Guang, Wang (in FSU); Tao, Tang*; A Penalized Convolution Model for Oil Leakage Detection in Electro-hydraulic Railway Point Systems, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 70: 3502109. (SCI, IF 5.6, 中科院2区)
Feng, Wang; Juan, Du* (in HKUST); Yang, Zhao; Tao, Tang; Jianjun, Shi (in GT); A Deep Learning Based Data Fusion Method for Degradation Modeling and Prognostics, IEEE Transactions on Reliability, 2021, 70(2): 775-789.(SCI, IF 5.9, 中科院 2 区，可靠性旗舰期刊)
Wang, Feng; Xu, Tianhua; Tang, Tao; Zhou, MengChu* (in NJIT); Wang, Haifeng; Bilevel Feature Extraction-Based Text Mining for Fault Diagnosis of Railway Systems, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2017, 18(1): 49-58.(SCI, IF 8.5, 中科院1区Top 期刊)
专著/译著
专利
徐田华，唐涛，王峰，赵阳，高速铁路信号系统车载设备故障诊断方法.
软件著作权
获奖与荣誉
2022年 中国仪器仪表学会科技进步奖 一等奖
2021年 北京交通大学电子信息工程学院 优秀博士论文
社会兼职
IEEE Transactions on Reliability, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, Information Science, ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP)等期刊审稿人。
IEEE Member
Urban Rail Transit青年编委
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