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副教授
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王政 副教授
 

个人简介

王政：副教授 博士生导师

研究方向：多模态表征学习，鲁棒安全机器学习

联系地址：陕西省西安市碑林区友谊西路127号毅字楼

邮政编码：710072

电子邮箱：zhengwangml AT gmail.com

学术主页：[谷歌学术] [DBLP]

人物简介：王政，中共党员，博士，西北工业大学光电与智能研究院副教授，博士生导师。长期从事多模态表征学习、鲁棒安全机器学习理论与方法研究，旨在通过设计3D点云表征学习、跨域视觉表征学习、时序表征学习、联邦集成聚类、噪声鲁棒学习以及生成式伪造检测等算法模型来提升智能系统对开放场景中复杂光电数据感知与理解的高效性和安全性，并将所设计方法应用于民企、军工以及医疗等领域。近五年，在IEEE-TPAMI、TIP、TKDE、TNNLS、TCYB，AAAI、IJCAI等权威期刊和顶级会议上发表论文50余篇，授权/受理国家发明专利6项。主持国家自然基金青年基金、陕西省青年基金、博士后面上基金、JKW基础加强领域基金、装发预研项目（子课题）、教育部重点实验室开放基金（军口）以及若干民口企业/部队院校/军工研究所等横向课题。长期担任IEEE Trans-NNLS、IEEE Trans-CYB、Pattern Recognition、AAAI、IJCAI、ICLR、NeurIPS、ICML、ACMMM等30个国际期刊、会议审稿人和Session Chair/SPC/PC member，获得首届国际人工智能联合会议青年精英学术会议（IJCAI-SAIA）“学术新星”奖，指导学生获得中国国际大学生创新大赛国赛金奖、陕西省金奖。

 

教育背景与工作经历

2017-2021西北工业大学博士
2021-2023西安交通大学博士后
2023至今西北工业大学副教授
 

代表性学术成果

多模态表征学习：

  1. X Jin, Z. Wang(通讯), R Wang, F Nie, "Reliable-View 2D-3D Key-Part Aligned Transformer with Reinforced Masking for 3D Point Cloud Understanding," AAAI, 2026. （CCF A, 3D点云表征学习）

  2. X Jin, Z. Wang(通讯), W. Zheng, F Nie, "Point-DMAE: Point Cloud Self-supervised Learning via Density-directed Masked Autoencoders," ICDM, 2026. （CCF B, 3D点云表征学习）

  3. G He, Z. Wang(通讯), J Wang, L Tang, R Wang, F Nie, "S2-Boost: Synergistic Semantic Boosting for Coarse-to-Fine Ensemble Learning," AAAI, 2026. （CCF A, Oral, 集成视觉表征）

  4. L Tang, Z. Wang(通讯), J Wang, G He, Z Hao, R Wang, F Nie, "Language Pre-training Guided Masking Representation Learning for Time Series Classification," AAAI, 2026. （CCF A, 时序数据表征）

  5. L Tang, Z. Wang(通讯), G He, R Wang, F Nie, "Perturbation Guiding Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection," IJCAI, 2025. （CCF A, Oral, 时序数据表征）

  6. G He, Z. Wang(通讯), L. Tang, F. Nie, X. Li, "Reweighted-Boosting: A Gradient-Based Boosting Optimization Framework", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2025.（中科院一区，集成学习）

  7. D. Hu, Z. Wang(通讯), F. Nie, R. Wang and X. Li, "Self-Supervised Learning for Heterogeneous Audiovisual Scene Analysis," IEEE Transactions on Multimedia, 2023.（CCF A，中科院一区，多模态表征学习）

  8. Z. Wang, F. Nie, C. Zhang, R. Wang and X. Li, "Worst-case Discriminative Feature Learning via Max-Min Ratio Analysis," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI), 2024.（CCF A,中科院一区，表征学习理论）

  9. F. Nie, Z. Wang, R. Wang, Z. Wang and X. Li, "Towards Robust Discriminative Projections Learning via Non-greedy L2,1-Norm MinMax," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI), 2020.（CCF A,中科院一区，表征学习理论）

  10. Z. Wang, Y. Yuan, R. Wang, F. Nie and X. Li, "Pseudo-Label Guided Structural Discriminative Subspace Learning for Unsupervised Feature Selection," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2024.（中科院一区，表征学习理论）

  11. Z. Wang, Q. Li, F. Nie, R. Wang, F. Wang and X. Li, "Efficient Local Coherent Structure Learning via Self-Evolution Bipartite Graph," IEEE Transactions on Cybernetics(TCyb)，2024.（中科院一区，表征学习理论）

  12. Z. Wang, D. Wu, R. Wang, F. Nie and F. Wang, "Joint Anchor Graph Embedding and Discrete Feature Scoring for Unsupervised Feature Selection," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2024.（中科院一区，表征学习理论）

  13. Z. Wang, F. Nie, L. Tian, R. Wang and X. Li, "Discriminative feature selection via a structured sparse subspace learning module,"  Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence - Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, IJCAI（CCF A,表征学习理论）

  14. Z. Wang, J. Xie, R. Wang, F. Nie, X. Li, "Adaptive Graph Convolutional Network for Unsupervised Generalizable Tabular Representation Learning," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2024.（中科院一区，表征学习理论）

  15. F. Nie, Z. Wang, R. Wang and X. Li, "Adaptive Local Embedding Learning for Semi-supervised Dimensionality Reduction," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)，2022.（中科院一区，CCF A，表征学习理论）

鲁棒安全机器学习:

  1. Z Wang, G He, J Wang, R Zhang, L Tang, R Wang, F Nie, "Dual Geometry Margin Optimization for Coupled-Noisy Robust Ensemble Learning," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026.（CCF A,中科院一区，噪声鲁棒集成学习） 

  2. G He, Z. Wang(通讯), J Wang, L Tang, R Wang, F Nie, "Towards Federated Clustering: A Client-wise Private Graph Aggregation Framework," AAAI, 2026. （CCF A, Oral, 联邦学习）

  3. Z. Wang, F. Nie, H. Wang, H. Huang and F. Wang, "Toward Robust Discriminative Projections Learning Against Adversarial Patch Attacks," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2023.（中科院一区，鲁棒表征学习）

  4. G He, Z. Wang(通讯), L Tang, R Zhang, R Wang, X Li, F Nie,"Explaining Neural Networks: Hierarchical Backpropagated Ensemble Learning," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2025.（中科院一区，鲁棒集成学习）

  5. J Wang, J Wang, G He, Z. Wang(共通), R Wang, F Nie, X Li,"Manifold-Aligned Consistency Contrastive Learning for Noise-Tolerant Hyperspectral Image Classification", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(TGRS)，2025.（中科院一区，噪声鲁棒学习）

  6. J Wang, Z Niu, Z. Wang(通讯), L Tang, B Yan, R Wang, F Nie,"Selective-relaxed contrastive learning for hyperspectral image classification with noisy labels", Pattern Recognition, 2025.（中科院一区，噪声鲁棒学习）

  7. J Wang, Z. Wang(通讯), Y Guo, R Wang, F Wang, F Nie, "Improve noise tolerance of robust feature selection via block-sparse projection learning", Pattern Recognition, 2025.（中科院一区，噪声鲁棒学习）

  8. S. Wang, F. Nie, Z. Wang, R. Wang and X. Li, "Outliers Robust Unsupervised Feature Selection for Structured Sparse Subspace," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)，2024.（中科院一区，CCF A，噪声鲁棒学习）

  9. S. Wang, F. Nie, Z. Wang, R. Wang and X. Li, "Robust Principal Component Analysis via Joint Reconstruction and Projection," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2023.（中科院一区，噪声鲁棒学习）

  10. F. Nie, S. Wang, Z. Wang, R. Wang and X. Li, "Discrete Robust Principal Component Analysis via Binary Weights Self-Learning," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)，2023.（中科院一区，噪声鲁棒学习）

[更多文章] 

学术活动

  • 期刊、会议审稿人：IEEE Trans-NNLS、IEEE Trans-CYB、Pattern Recognition、AAAI、IJCAI、ICLR、NeurIPS、ICML等

  • 获得IJCAI-SAIA青年精英学术会议"学术新星"奖

  • 主持国家自然基金青年项目

  • 主持中国博士后第70批面上项目

  • 主持陕西省自然科学基础研究计划青年项目

  • 主持若干军工纵、横向项目

     

    其他信息

    • 欢迎对类脑计算模型、多模态大模型、鲁棒安全机器学习以及医学影像分析感兴趣同学报考，课题组学术气氛浓厚，有充足GPU算力支撑每一位学生实现学术自由。本人承诺将亲自从模型构思、代码编程、文章撰写等方面进行一对一指导，名下学生绝不转交其他导师指导。请有意向同学在报考之前发送简历至zhengwangml AT gmail.com，提前安排线下或线上面试，充分了解每一位学生实际需求。

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