一、基本情况
姓名：王书芹
性别：女
籍贯：河南长葛
职称：讲师
电子邮箱：65633720@qq.com
学习经历：
2018.03-2019.03在美国圣何塞州立大学计算机工程系做访问学者。
2011.09至2018.12，中国矿业大学，信息控制学院，博士
2005.09至2008.06，中国矿业大学，计算机科学学院，硕士
1998.09至2002.06，河南大学，计算机科学学院，学士
研究方向：
主要从事深度学习、信息融合等研究方向
主要讲授课程：
《操作系统原理》、《C++程序设计》、《Python程序设计》等课程。
二、学术兼职
无
三、发表论文
1.Shuqin Wang, Gang Hua, Guosheng Hao, Chunli Xie. A Cycle Deep Belief Network Model for Multivariate Time Series Classification. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2017, Article ID 9549323, 7 pages. (SCI: 000412145600001)
2.Shuqin Wang, Gang Hua, Guosheng Hao, Chunli Xie. A Comparison of Different Transfer Functions for Binary Version of Grey Wolf Optimizer. International Journal of Wireless and Mobile Computing. [J].2017,13(4):261-269. (EI：20182105218920)
3. Shuqin Wang, Gao J Z, Lin H, et al. Dynamic Human Behavior Pattern Detection and Classification[C]. international conference on big data, 2019: 159-166.（EI：20194207542554）
4. Shuqin Wang, Gao J Z , Li W , et al. Building Smart City Drone for Graffiti Detection and Clean-up[C]IEEE International Conference on Smart City Innovation. IEEE, 2019:1922-1928(EI:20201708533964)
5.王书芹,华钢,郝国生,谢春丽,刘海强.基于灰狼优化算法的长短期记忆网络在时间序列预测中的应用[J].中国科技论文,2017,12(20):2309-2314.
6.王书芹,华钢,徐永刚,王永星. AUC的不一致性分析.[J].江苏师范大学学报（自然科学版），2013 (9）：31-34.
7.王书芹,姜秀柱,田芳,李娜.基于P2P的流媒体点播系统中客户端缓存的研究[J].计算机应用与软件,2009,26(09):219-221.
8.谢春丽,王书芹.基于绑定图的Web服务可靠性预测模型[J].计算机工程,2015,41(05):14-18+25.
9.谢春丽,俞析蒙,王书芹.基于SOA的Web服务可靠性预测[J].计算机科学,2014,41(07):222-226+231.
四、出版著作
无
五、、研究项目
1.国家自然科学基金青年项目, 61100167, Deep Web数据集成查询结果抽取与整合关键技术研究, 2012.01-2014.12, 20万元, 参与
2.国家自然科学基金面上项目, 61379100, 面向物联网的煤矿瓦斯时空异常探测启发式模型与可靠性编码方法研究, 2014.01-2017.12, 75万元, 参与
3.校科研基金跨学科重大研究项目, 08XLA13, 可扩展物联网体系架构的研究, 2011.01-2013.1, 0.4万元, 主持
4.校博士人才支持项目, 19XSRS015，面向视频的基于深度学习的人体行为预测研究， 2019.06-2021.06，10万元，主持
六、其他
1.华钢；蒋超；王永星；顾博闻；王书芹. 一种基于WSN的煤矿采空区自然发火火源点定位系统，2016.2.3，中国，ZL 2013 1 0403163.X（专利）
2.华钢；徐永刚；尹洪胜；王永星；黄冬勃；王书芹；蒋超. 基于物联网和云计算的矿井通风机智能监控与故障诊断系统，2016.5.11，中国，ZL201410423826.9 （专利）
3.华钢；王永星；任荣；徐永刚；王书芹；蒋超；赵颖杰；黄冬勃；郑琪；顾博闻. 一种适用于煤矿井下目标的定位方法，2016.11.30，中国，ZL201310580917.9（专利）