王浩，男，1990年1月，博士，深圳大学电子与信息工程学院助理教授。主要研究领域为机器学习、人工神经网络、深度学习、优化理论。2018年于香港城市大学电子工程专业获得博士学位。2018.10-2019.04担任香港城市大学助理研究员，2019.04-2021.03于腾讯公司从事基于机器学习的金融数据挖掘算法研究。目前共发表SCI、EI论文十余篇，其中多篇发表在IEEE TNNLS、IEEE TII等机器学习、神经网络算法领域顶级期刊上，并多次在国际会议口头宣讲论文。目前主持国家自然科学基金项目1项，深圳市稳定支持项目1项，深圳市高端人才科研启动项目1项，被评为深圳市海外高层次人才（孔雀计划C类）。担任多个相关领域顶级期刊审稿人。

最新信息见个人网页：https://tccofwang.github.io/index.html

2021.4—现在 深圳大学担任助理教授

2019.4—2021.3 腾讯（财付通支付科技有限公司）担任高级应用研究员

2018.10—2019.4香港城市大学担任助理研究员

2015.9—2019.2 香港城市大学 电子工程专业 博士（导师：LEUNG, Chi-Sing）

2012.9—2015.6 郑州大学 物理电子学 硕士

2008.9—2012.6 郑州大学 电子信息与科学技术 本科

1. 基于优化理论的神经网络研究；

2. 神经网络模型压缩算法研究；

3. 基于深度学习的时间序列预测；

4. 深度学习中的度量学习方法与应用研究；

5. 深度学习模型设计与理论研究；

6. 深度学习与优化理论的应用研究。

1. 国家自然科学基金——青年科学基金项目，2023.01至2025.12，主持，30万，在研

2. 深圳市稳定支持项目，2024.01至2025.12，主持，15万，在研

3. 新引进高端人才科研启动项目，2021.06至2024.12，主持，270万，在研

4. 高水平二期，2022.01至2022.12，主持，5万，结题

1. 2023 广东省大学生计算机设计大赛优秀指导老师

2. 2022 深圳大学“薪火计划”优秀青年教师

3. 2019-2024深圳市高层次人才计划（“孔雀计划”C类人才）

4. 2020 腾讯公司内部个人奖

5. 2015-2018 香港政府UGC奖学金

1. Hao Wang, et al. " Image Classification on Hypersphere Loss." IEEE Transactions on Industrial Informatics (2024). accepted. SCI收录; JCR分区：Q1; 影响因子：12.3;

2. Zhihao He, Hao Wang, et al. " Face Recognition Based on Center Bias Estimation and Adaptive Margin." ACTA ELECTRONICA SINICA (电子学报) (2024). accepted. EI收录;

3. Hao Wang, et al. "Two Analog Neural Models with the Controllability on Number of Assets for Sparse Portfolio Design." Neurocomputing (2023). accepted. SCI收录; JCR分区：Q1; 影响因子：6.0;

4. Hao Wang, et al. "l0-norm based Short-term Sparse Portfolio Optimization Algorithm Based on Alternating Direction Method of Multipliers." Signal Processing (2023): 108957. accepted. SCI收录; JCR分区：Q1; 影响因子：4.729;

5. Hao Wang, et al. "A Globally Stable LPNN model for Sparse Approximation." IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2023): vol. 34, no. 8, pp. 5218-5226. SCI收录; JCR分区：Q1; 影响因子：10.451;

6. Hao Wang, et al. "A Lagrange Programming Neural Network Approach with an l0-Norm Sparsity Measurement for Sparse Recovery and Its Circuit Realization." Mathematics (2022), 10(24): 4801. SCI收录; JCR分区：Q1; 影响因子：2.4; DOI:https://doi.org/10.3390/math10244801.

7. Zhanglei Shi, Hao Wang, and Chi-Sing Leung. "Constrained Center Loss for Convolutional Neural Networks." IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2021), accepted. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：10.451; DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3104392.

8. Zhanglei Shi, Hao Wang (co-author), et al. “Robust Ellipse Fitting based on Lagrange Programming Neural Network and Locally Competitive Algorithm.” Neurocomputing (2020): Volume 399, pp. 399-413. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：4.072; DOI: 10.1016/j.neucom.2020.02.100. arXiv: https://arxiv.org/abs/1806.00004.

9. Zhanglei Shi, Hao Wang (co-author), et al. “Robust MIMO Radar Target Localization based on Lagrange Programming Neural Network.” Signal Processing (2020): 107574. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：4.086; DOI:10.1016/j.sigpro.2020.107574. arXiv: https://arxiv.org/abs/1805.12300.

10. Hao Wang, et al. "An L₀-Norm-Based Centers Selection for Failure Tolerant RBF Networks." IEEE Access (2019): Volume 7, pp. 151902-151914. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：4.098; DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2945807.

11. Hao Wang, et al. "ADMM-Based Algorithm for Training Fault Tolerant RBF Networks and Selecting Centers." IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2018): Volume 29, Issue 8, pp. 3870-3878. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：11.683; DOI: 10.1109/TNNLS.2017.2731319.

12. Hao Wang, et al. "Lagrange Programming Neural Network Approaches for Robust Time-of-Arrival Localization." Cognitive Computation (2018): Volume 10, Issue: 1, pp 23–34. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：3.479; DOI: 10.1007/s12559-017-9495-z.

13. Hao Wang, et al. "An Analog Neural Network Approach for the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Problem." Neural Computing and Applications (2018): Volume 29, Issue 9, pp 389–400. SCI收录；JCR分区：Q1；影响因子：4.213; DOI: 10.1007/s00521-017-2863-5.

1. 国家发明专利：基于节点查询集的地铁客流量预测方法、装置及存储介质，申请号或专利号：202310689724.0，发明人：王浩，何志浩，贺钰昕，曹文明

2. 国家发明专利：基于深度学习的电力预测方法、装置及存储介质，申请号或专利号：202310687810.8，发明人：王浩，宋晓宝，陈作胜，邓力玮，张耀安

3. 国家发明专利： 基于特征非负矩阵分解的交通数据恢复和异常值检测方法，申请号：202310831403.X，发明人：王浩，余林芳，贺钰昕，何志权，曹文明

4. 国家发明专利： 基于L0范数的人工神经网络模型压缩方法及装置，申请号：202310831532.9，发明人：王浩，陈恩豪，何志权，曹文明

1. 主编：曹文明 王浩，副主编：全智 何志权 温阳，《深度学习理论与实践》，（978-7-3026-3466-9），清华大学出版社，2024.01，79.80元

2. 主编：李岩山 王浩 温阳，《人工智能实验指导书》，（978-7-5606-6762-1），西安电子科技大学出版社，2023.04，23元

Ø 电子与信息工程学院：信息与通信工程，081000

Ø 广东省数字创意技术工程实验室：新一代电子信息技术，085401

长期招收神经网络、机器学习算法相关研究方向博士后，研究助理，有意者欢迎咨询。