黄性芳
发布时间:2017-03-07 浏览次数:

 

南京审计大学理学院

黄性芳
最后学位:西安交通大学理学博士
岗位职称:讲师

研究领域:跳跃回归分析、统计过程控制、图像去模糊
教学课程:概率论与数理统计、统计软件与数据分析

办公室:位育楼210
电话:(025)58318699
Email:xfhuang@nau.edu.cn
通讯地址:南京市浦口区雨山西路86号
邮  编:211815

学习简历                                                                                 
1998.09 - 2002.07   西安交通大学  信息与计算科学 理学学士
2003.09 - 2006.07西安交通大学  应用数学 理学硕士
2006.09– 2011.03西安交通大学  数学 理学博士
2008.09 - 2010.09美国明尼苏达大学  统计学联合培养博士
工作简历                                                                                 
2011.04 - 2016.8东南大学数学系
2012.12–2015.12东南大学 数学系 博士后
2016.09 – 至今   南京审计大学

主持参与课题
1任意模糊的复杂数据重建与跳跃检测方法研究(主持)  国家自然科学基金青年基金 项目批准号:11401094,:2015年01月- 2017年 12月
2 扩散非一致的非参数回归方法应用研究(主持)  教育部人文社科基金青年基金 项目批准号:13YJC910006 2014年01月-2016年12月
3 国家统计局一般项目 扩散非一致的大数据重建方法研究(主持)  2013年
4 江苏省博后基金 盲解卷积的非参数回归方法应用研究(主持)  项目批准号:1201055C 2012年7月- 2014年6月

发表论文

1. Zhang J., Huang X.(*) and Zhou C., An Improved Kernel Regression Method based on Taylor Expansion,Applied Mathematics and Computation, 193(2): 419-429, (SCI, EI) 2007.
2. Huang X.(*), Zhang J., Edge-Preserving Filtering for Grey and Color Image, Computer Science and Information Engineering, 2009 WRI World Congress on, 2009(5): 139-143. Los Angeles, California USA, 2009. 03. 31-04.02. (EI) 2009.
3. Huang X., Qiu P., Blind Deconvolution for Jump- Preserving Curve Estimation, Mathematical Problems in Engineering (2010): 1-9, (SCI.EI) 2010.
4. Zhao Y Y, Lin J G(*) &Huang X F., Nonparametric estimation in generalized varying-coefficient models based on iterative weighted quasi-likelihood method[J]. Computational Statistics, 2015. (SCI)
5. Chen X P, Lin J G(*) &Huang X F. Construction of main effects plans orthogonal through the block factor based on level permutation [J]. Journal of the Korean Statistical Society, 2015. (SCI)
6. Lin J.(*), Chen X., Yang J., Huang X., & Zhang, Y. S.. Generalized variable resolution designs. [J]. Metrika, 2015,1-12. (SCI)
7. Xu P.,(*) Zhang J., Huang X., et al. Efficient estimation for marginal generalized partially linear single-index models with longitudinal data[J]. TEST, 2015: 1-19.
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