北京交通大學

基本信息

徐薇，博士、副教授

辦公電話：51683610電子郵件：wxu@bjtu.edu.cn

通訊地址：北京交通大學計算機學院計算機科學系郵編：100044

教育背景

2005/09-北京交通大學，計算機與信息技術學院，副教授

2001/09 – 2005/07，北京交通大學，計算機與信息技術學院，博士

1995/09 – 2001/07，大連海事大學，計算中心，講師

1992/09 – 1995/07，大連海事大學，信息管理系，碩士

1990/09 – 1992/07，中船總公司七院哈爾濱第703研究所，助工

1986/09 – 1990/07，哈爾濱船舶工程學院，計算機科學系，學士

研究方向

軟件服務技術

機器學習與認知計算

人工智能及應用

計算機技術(專業(yè)學位)

軟件工程(專業(yè)學位)

招生專業(yè)

軟件工程碩士

計算機科學與技術碩士

電子信息碩士

科研項目

北京交通大學：安卓系統(tǒng)開發(fā)，2013-09-18--2014-10-31，參加

北京交通大學：基于本體的中醫(yī)文獻信息智能檢索示范研究，2012-11-09--2013-02-09，主持

北京交通大學：eBank SD移動支付系統(tǒng)開發(fā)，2011-11-06--2012-11-06，參加

科技部“其他項目”：科技平臺資源整合共享與服務基礎標準研究，2010-09-01--2012-09-30，參加

其它部市：檢測機構統(tǒng)一標識代碼研究及其管理平臺建設，2011-01-17--2013-12-31，參加

北京交通大學：預測模型研究，2011-05-23--2012-06-01，主持

北京交通大學：面向中醫(yī)臨床診療研究需求的數(shù)據(jù)模型研究，2010-03-11--2010-10-25，主持

基本科研業(yè)務費：Linux安全測試關鍵問題研究，2009-12-01--2012-12-31，參加

國家自然科學基金"青年基金"：文本語義模型和子空間聚類研究，2010-01-01--2012-12-31，參加

校科技基金：時空數(shù)據(jù)挖掘及其在鐵路地理信息系統(tǒng)中的應用研究，2006-04-25--2008-05-25，主持

鐵道部科技司：鐵路數(shù)據(jù)中心試點應用的研究-2，2005-05-01--2006-06-01，參加

教學工作

數(shù)據(jù)結構

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理

論文/期刊

期 刊-> 徐薇，黃厚寬.一種基于數(shù)據(jù)融合和方法融合的時空綜合預測算法[J]。計算機研究與發(fā)展，2005-12，42(7)，

期 刊-> 徐薇，黃厚寬.時空本體研究及其在地理信息系統(tǒng)中的應用[J]。鐵道學報，2005-12，27((4))

期 刊-> 徐薇，黃厚寬,秦勇.基于時空數(shù)據(jù)挖掘的鐵路客流預測研究[J]。北京交通大學學報，2004-12，

期 刊-> 徐薇，黃厚寬,秦勇.時空預測算法研究及應用[J]。計算機科學，2004-12，31(10)，

會議論文-> 李昆侖，田盛豐,徐薇,黃厚寬.Improving one-class SVM for anomaly detection。ICMLC 2003，2003-12

會議論文-> 徐薇，黃厚寬.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫的關系研究。中國第七屆人工智能聯(lián)合會議，桂林，2003-12

會議論文-> 徐薇，秦勇,黃厚寬.A Spatio-Temporal Forecasting Method of Railway Passenger Flow。The 7th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC.04)，

會議論文-> 徐薇，黃厚寬,秦勇.Spatio-Temporal Ontology Oriented to Geographic Information System。The Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics(ICMLC’04)，

會議論文-> 徐薇，黃厚寬,秦勇.Study and its application of spatio-temporal forecast algorithm。The 7th International Conference on Signal Processing(ICSP 04)，

會議論文-> 徐薇，秦勇,黃厚寬.A new method to forecast railway passenger flow based on spatio-temporal data mining。The 7th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC.04)，