王世海，男，现任职于：北京航空航天大学，可靠性与系统工程学院，可靠性与环境工程科技重点实验室（国家级），副研究员，博士/硕士研究生导师。擅长专业领域涉及：半监督性学习，集成学习，软件缺陷预测，智能软件系统测试与验证等。共发表SCI 论文16篇，EI论文30余篇，授权国家发明专利7项，软件著作权4项。提出了基于深度学习、集成学习、和核谱映射迁移的跨项目软件缺陷预测方法，解决了缺陷预测器在非平衡数据上存在的过拟合，目标数据特征异构且分布差异大等一系列问题。主要研究成果发表在“IEEE Transactions on Software Engineering；Knowledge-Based Systems”等国际知名学术期刊。主持或作为技术骨干参与各类研究项目30余项，如国家自然科学基金“基于规则化Boosting算法和度量元选取技术的软件缺陷倾向预测模型”；航空科学基金；预研领域基金；国家重点基础研究计划（973；等。多次成为国际知名期刊评阅人，如：IEEE Transactions on Reliability、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Information and Software Technology、Microprocessors and Microsystems；等。获中国航空学会科学技术二等奖1项。
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