姓名：王海贤 职称：教授、博导、硕导
研究方向：基于神经信号（EEG、fMRI等）的认知计算及疾病建模、脑机交互、智能信息处理、大数据
招生专业：生物医学工程（神经信息工程）、电子信息（学生可为具有生物医学工程、网络空间安全、计算机、自动化、信息、电子、数学等相关专业背景）
招收研究生的类型：硕士、博士（同时欢迎相关在职人员申报电子信息工程博士）
往届毕业学生去向：国内外高校及科研院所、HuaWei、腾讯、Marvell美满电子、联想、医疗器械、事业单位等
与美国南加州大学、俄亥俄州立大学、新加坡南洋理工大学、加拿大萨斯喀彻温大学等高校建立了稳定的合作研究关系；与英国埃塞科斯大学联合培养研究生，派遣研究生前往学习，毕业研究生进行博士后合作研究；与省产业技术研究院及相关研究所企业合作进行产业研发。
承担项目：承担973项目课题、国家自然科学基金重大研究计划等项目20余项，包括连续主持6项国家自然科学基金项目：
l 国家自然科学基金重大研究计划“脑电信号与知识驱动的自适应深度学习模型及其在脑纹识别中的应用”
l 国家自然科学基金“基于EEG 信号的综合空间模式研究：同时动态、多域、结构保持、非线性建模”
l 国家自然科学基金“基于EEG 信号的相位连接模式及其综合分类研究”
l 国家自然科学基金“基于L1-范数的EEG 判别模式研究：同时鲁棒滤波、半监督学习、及通道选取”
l 国家自然科学基金“多类EEG 信号的时空特征提取研究”
l 国家自然科学基金“多维t 混合模型的理论研究及其在面部表情和单次脑电情感分析中的应用”
王海贤教授曾在美国南加州大学、英国埃塞科斯大学、新加坡南洋理工大学从事访问学者、博士后研究。在国内外学术期刊及学术会议上发表学术论文150余篇，所发表期刊包括Human Brain Mapping（封面论文）、Neuroscience（封面论文）、NeuroImage、IEEE TNSRE、IEEE TBME、IEEE TC、IEEE TSP、IEEE TNN、IEEE TIP、IEEE JBHI、NN、JNE及国际权威会议CVPR、EMBC、ICASSP。
发展一系列人工智能、认知计算的理论方法。提出了EEG_GENet的深度学习方法，在EEGNet框架中融入特征层的图嵌入，充分联合深度学习的通用性与特征工程的特异性，开启一类类脑计算方法；提出了多分支结构的深度学习算法，率先在神经信息领域开展大差异被试间建模，推动基于神经信号解码的多分支结构方法的发展；建立基于非负矩阵分解的神经连接网络分析的理论与算法，获得具有认知神经生理学意义的、可重叠社团结构分解；发展基于L1-范数的鲁棒鉴别分析理论与算法，开启一类鲁棒认知计算方法；发展时间流形空间模式分析的理论与算法，在国际上率先在人机交互领域开展流形学习，推动了人机交互领域流形学习理论的发展；在国际上率先发展基于功能连接网络的下肢运动想象分类理论与算法，突破主动式、智能化、穿戴外骨骼机器人技术；发掘数学超常大脑的转换动力学特性，给出数学超常大脑的鉴别的神经学途径。所提方法曾被称为“state-of-the-art”、“valuable contribution”，多次被作为代表性方法进行大篇幅引用论述，启发研究者而发展新的研究，被作为基准方法进行实验比较，甚至被研究者用整篇论文发展新的求解算法，部分方法被写入书籍，引发一系列后继研究。被30多个国家（包括加州大学、华盛顿大学、剑桥大学、柏林工业大学、新加坡国立大学等机构）学者（包括中国、美国、德国、奥地利、澳大利亚、韩国、欧洲科学院院士、英国皇家工程院院士、国际模式分类最高奖K. S. Fu奖获得者、IEEE/AAAS/IAPR/SPIE/IP/AIMBE/IET/IEE会士）在国际权威期刊作为代表性工作进行引用和积极评价。
部分代表性论文如下：
l Zhang Li, Gan John Q., Zhu Yanmei, Wang Jing, Wang Haixian (王海贤)*. EEG Source-Space Synchrostate Transitions and Markov Modelling in the Math-Gifted Brain during a Long-Chain Reasoning Task. Human Brain Mapping, Vol. 41, No. 13, pp. 3620–3636, 2020.（封面论文，JCR Q1、领域内国际顶级期刊论文）
l Li Xuan, Gan John Q., Wang Haixian (王海贤)*. Collective Sparse Symmetric Non-negative Matrix Factorization for Identifying Overlapping Communities in Resting-State Brain Functional Networks. NeuroImage,Vol. 166, pp. 259–275, 2018.（JCR Q1、领域内国际顶级期刊论文）
l Wang Huiyang, Jiang Jiuchuan, Gan John Q., Wang Haixian (王海贤)*. Motor Imagery EEG Classification Based on a Weighted Multi-branch Structure Suitable for Multisubject Data. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,Vol. 70, No. 11, pp. 3040–3051, 2023.
l Wang Haixian (王海贤)*, Lu Xuesong, Hu Zilan, Zheng Wenming. Fisher Discriminant Analysis with L1-Norm. IEEE Transactions on Cybernetics,Vol. 44, No. 6, pp. 828–842, 2014.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*, Chen Sibao, Hu Zilan, Zheng Wenming. Locality-Preserved Maximum Information Projection. IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 19, No. 4, pp. 571–585, 2008.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*. Temporally Local Maximum Signal Fraction Analysis for Artifact Removal From Biomedical Signals. IEEE Transactions on Signal Processing,Vol. 58, No. 9, pp. 4919–4925, 2010.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*, Xu Dong. Comprehensive Common Spatial Patterns with Temporal Structure Information of EEG Data: Minimizing Non-task Related EEG Component. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,Vol. 59, No. 9, pp. 2496–2505, 2012.
l Ge Sheng, Yang Hui, Wang Ruimin, Leng Yue, Iramina Keiji, Lin Pan*, Wang Haixian (王海贤)*. Block Distributed Joint Temporal-Frequency-Phase Modulation for Steady-State Visual Evoked Potential Based Brain-Computer Interface with a Limited Number of Frequencies. Vol. 27, No. 4, pp. 1835-1844, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2023. （JCR Q1期刊论文）
l Ge Sheng, Jiang Yichuan, Zhang Mingming, Wang Ruimin, Iramina Keiji, Lin Pan*, Leng Yue, Wang Haixian (王海贤), Zheng Wenming*. SSVEP-Based Brain-Computer Interface With a Limited Number of Frequencies Based on Dual-Frequency Biased Coding. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol. 29, pp. 760–769, 2021.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*, Tang Qin, Zheng Wenming. L1-Norm-Based Common Spatial Patterns. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,Vol. 59, No. 3, pp. 653–662, 2012.
l Wang Haixian (王海贤)*. Multiclass Filters by a Weighted Pairwise Criterion for EEG Single-Trial Classification. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,Vol. 58, No. 5, pp. 1412–1420, 2011.
l Wang Haixian (王海贤)*, Li Xiaomeng. Regularized Filters for L1-Norm-Based Common Spatial Patterns. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,Vol. 24, No. 2, pp. 201–211, 2016.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*, Zheng Wenming. Local Temporal Common Spatial Patterns for Robust Single-Trial EEG Classification. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering,Vol. 16, No. 2, pp. 131–139, 2008.（JCR Q1期刊论文）
l Yu Hancheng*, Zhao Li, Wang Haixian (王海贤). Image Denoising Using Trivariate Shrinkage Filter in the Wavelet Domain and Joint Bilateral Filter in the Spatial Domain. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 18, No. 10, pp. 2364–2369, 2009.（JCR Q1期刊论文）
l Han Hongfang, Jiang Jiuchuan, Gu Lingyun, Gan John Q., Wang Haixian (王海贤)*.Brain connectivity patterns derived from aging-related alterations in dynamic brain functional networks andtheir potential as features for brain age classification. Journal of Neural Engineering, Vol. 21, pp. 026015.1–026015.19, 2024.（JCR Q2期刊论文）
l Lin Pingting, Zhou Xinlin, Zang Shiyi, Zhu Yanmei, Zhang Li, Bai Yi, Wang Haixian (王海贤)*. Early Neural Markers for Individual Difference in Mathematical Achievement Determined from Rational Number. Neuropsychologia, Vol. 181, pp. 108493, 2023.（JCR Q2期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*, Wang Jing. 2DPCA with L1-Norm for Simultaneously Robust and Sparse Modelling. Neural Networks,Vol. 46, pp. 190–198, 2013.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Haixian (王海贤)*. Structured Sparse Linear Graph Embedding. Neural Networks,Vol. 27, pp. 38–44, 2012.（JCR Q1期刊论文）
l Wang Huiyang, Yu Hua, Wang Haixian (王海贤)*. EEG_GENet: A Feature-Level Graph Embedding Method for Motor Imagery Classification Based on EEG Signals. Biocybernetics and Biomedical Engineering,Vol. 42, No. 3, pp. 1023–1040, 2022.（JCR Q1期刊论文）
l Gu Lingyun, Yu Zhenhua, Ma Tian, Wang Haixian (王海贤)*, Li Zhanli*, Fan Hui. EEG-based Classification of Lower Limb Motor Imagery with Brain Network Analysis. Neuroscience,Vol. 436, pp. 93–109, 2020.（封面论文）
研究成果入选教育部、科技部、自然基金委和中国科学院联合开展的《10000个科学难题-信息科学卷》；在领域内国际顶级/权威期刊《Human Brain Mapping》、《Neuroscience》发表封面论文，并被中国科学报、科学网、江苏省人工智能学会等媒体报道，荣登东南大学网站主页，进入一周热点；研究成果“高维情感特征的鲁棒子空间表示理论与方法”获得2020年度江苏省科学技术二等奖。
获教育部新世纪优秀人才、教育部留学回国人员支持计划、江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师、江苏省人工智能学会模式识别专委会委员、中国自动化学会青年工作委员会委员、国家级人才评审专家、国家自然科学基金重大研究计划会评专家、IEEE高级会员、东南大学优秀青年教师、教育部学位论文、iScience、IEEE会刊、PR等50余家国内外期刊评审专家。
联系方式：hxwang@seu.edu.cn