最终学位：博士
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研究方向：机器学习
姜高霞，博士，讲师，主要研究方向为机器学习。中国计算机学会人工智能与模式识别专委会通讯委员、中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会和机器学习专委会青年委员。近年来主持山西省研究生优秀创新项目1项，参与国家自然科学基金项目4项和省部级项目1项。以第一作者身份先后在《Pattern Recognition》、《Information Sciences》、《Pattern Recognition Letters》、《软件学报》等国内外期刊发表论文十余篇，获得软件著作权1项。所获奖项包括2018年山西省优秀博士学位论文奖和ACM太原分会优秀博士论文奖。
[1] Gaoxia Jiang, Wenjian Wang. Error estimation based on variance analysis of k-fold cross-validation. Pattern Recognition, 2017, 69:94-106.
[2] Gaoxia Jiang, Wenjian Wang. Markov cross-validation for time series model evaluations. Information Sciences, 2017, 375(1):219-233.
[3] Gaoxia Jiang, Wenjian Wang, Wenkai Zhang. A novel distance measure for time series: maximum shifting correlation distance[J], Pattern Recognition Letters, 2019, 117(3):58-65.
[4] 姜高霞, 王文剑.时序数据曲线排齐的相关性分析方法[J].软件学报, 2014, 25(9):2002-2017.
[5] 姜高霞, 王文剑. 经济周期波动的函数型时序分解方法[J]. 统计与信息论坛, 2014, 29(3):22-28.
[6] 陈庆强, 王文剑, 姜高霞. 基于数据分布的标签噪声过滤方法[J]. 清华大学学报, 2019, 59(4): 262-269.
[7] 马忱, 王文剑, 姜高霞. 面向函数型数据的快速特征选择方法[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(9): 822-832.
[8] 张文凯, 王文剑, 姜高霞. 基于非均匀采样的相关系数最大化曲线排齐方法[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(1):72-81.
[9] 马忱, 姜高霞, 王文剑.面向函数型数据的动态互信息特征选择方法[J].计算机科学与探索, 2019, 13(1): 158-168.
[10] 王丽, 王文剑, 姜高霞. 数据拟合中光滑参数的优化[J]. 计算机科学, 2015, 42(9):226-229, 234.
[1] 异方差数据的回归建模与比较（215548901016），山西省研究生优秀创新项目，2014.5-2016.4，主持
[2] 面向大学生心理安全大数据的预警模型及应用研究（U1805263），国家自然科学基金海峡联合基金重点项目，2019-2022，参与
[3] 基于数据特性分析的机器学习建模与算法研究（61673249），国家自然科学基金面上项目，2017.1-2020.12，参与
[4] 提高支持向量机处理复杂数据效能的方法研究（61273291），国家自然科学基金，参与
[5] 并行系统规则互连网络的容错性研究（61502286），国家自然科学基金青年项目，2016.1-2018.12，参与
[6] 大数据机器学习方法研究（2016-004），山西省回国留学人员科研资助项目，2016.6-2019.6，参与