王祎丹个人简介
王祎丹，河北大学数学与信息科学学院讲师，硕士生导师。2020年8月毕业于中国农业大学理学院，获博士学位。主要研究方向为：运筹与管理、供应链管理、数据分析、机器学习、鲁棒控制、人工智能。所授课程：概率论与数理统计、最优控制。联系邮箱:wyd@hbu.edu.cn
科研项目：
国家自然科学青年基金项目：参数Groebner系统的算法研究及其在化学系统中的应用（No.11801558）,2019.01-2021.12, 已结题，参与。
近期代表性研究成果：
1. Wang Yidan, Yuan Chao and Yang Liming. Robust metric learning based on subspace learning with lp− Signal Processing, 2021,192(2022),108386. (SCI, IF: 4.662).
2.Wang Yidan, Yang Liming and Yuan Chao. A robust outlier control framework for classification designed with family of homotopy loss function. Neural Networks, 2019, 112(2019): 41-53. (SCI, IF: 8.05).
3.Wang Yidan, Yang Liming and Ren Qiangqiang. A robust classification framework with mixture correntropy. Information Sciences, 2019, 491(2019): 306-318. (SCI, IF: 6.795).
4.Wang Yidan and Yang Liming. A robust loss function for classification with imbalanced datasets. Neurocomputing, 2019, 331(2019): 40-49. (SCI, IF: 5.719).