彭伟民 讲师（高校）

博士，特聘副教授，硕士生导师，英国曼彻斯特大学决策与认知科学研究中心访问学者，杭电钱塘学者，主要研究方向为数据认知、数据融合、知识工程、机器学习、决策推理、量子计算等。近年来在《Information Fusion》等SCI期刊发表高质量学术论文几十篇，主持或参与十几项国家重点研发计划、国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等国家级和省级科研项目，担任《Information Processing & Management》编委和审稿人及《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》、《International Journal of Intelligent Systems》、《IEEE Systems Journal》等期刊审稿人。

数据认知、数据融合、知识工程、机器学习、决策推理、量子计算等。

主讲《数据结构》、《数据结构课程实践》、《软件工程》、《软件开发实践2》等理论和实践课程。

主要教学项目：

1.杭州电子科技大学-华为“智能基座”产教融合协同育人基地联合开发课程《软件工程（甲）》，已结题（获奖教金）

2.2021年第一批华为公司教育部产学合作协同育人项目“基于HarmonyOS的《软件工程（项目开发）》 课程建设”，已结题（优秀）

3.2023年第二批华为公司教育部产学合作协同育人项目“基于HarmonyOS的《软件开发实践》 课程建设”，已结题

(1)浙江省自然科学基金探索项目，同病多源医学检查数据的量子度量阵列表示与融合方法研究（LY21F020014）。

(2)浙江省自然科学基金探索项目，特征数据的点阵表示与基于量子的融合方法研究（LY18F020013）。

(3)浙江省自然科学基金探索项目，量子度量空间中特征数据的融合方法研究（LY15F020038）。

(1)  W. Peng, A. Chen, W. Huang, J. Chen, H. Xu, Generalized aggregation index based collaborative fusion for medical diagnosis, Artificial Intelligence in Medicine, 103128, 2025.

(2)  W. Peng, A. Chen, J. Chen, H. Xu, Multi-source data fusion for intelligent diagnosis based on generalized representation, Expert Systems with Applications, 2025, 267: 126267.

(3) W. Peng, H. Deng, A. Chen, W. Huang, Lattice curved surface array based collaborative fusion for intelligent diagnosis, Information Fusion, 2023, 93: 77-84.

(4) W. Peng, A. Chen, J. Chen, H. Xu, Index migration directed by lattice reduction for feature data fusion, Applied Intelligence, 2023, 53 (3): 3291-3303.

(5) W. Peng, H. Deng, A. Chen, Using Hellinger and Bures metrics to construct two-dimensional quantum metric space for weather data fusion, Information Fusion, 2020, 55: 199-206.

(6) W. Peng, A. Chen, J. Chen, H. Xu, Block generation in a two-dimensional space constructed by Hellinger metric and affinity for weather data fusion and learning inputs, Future Generation Computer Systems, 2021, 114: 383-393.

(7) W. Peng, A. Chen, Von Neumann entropy controlled reduction of quantum representations for weather data fusion and decision-making, IEEE Systems Journal, 2021, 15 (4): 5332-5342.

 (8) W. Peng, A. Chen, J. Chen, Using General Master Equation for Feature Fusion, Future Generation Computer Systems, 2018, 82: 119-126.

(9) W. Peng, H. Deng, Quantum Inspired Method of Feature Fusion Based on Von Neumann Entropy, Information Fusion, 2014, 18: 9-19.

(10) W. Peng, A. Chen, Y. Sun, A quantum inspired feature fusion method based on maximum fidelity, IEEE Intelligent Systems, 2017, 32 (1): 80-87.

(11) W. Peng, H. Deng, A Collision and Reaction Model of Feature Fusion: Mechanism and Realization, IEEE Intelligent Systems, 2015, 30 (5): 56-65.

(12) W. Peng, A. Chen, Z. Gong, Feature fusion based on Wootters metric, International Journal of Systems Science, 2016, 47 (14): 3487-3495.

(13) W. Peng, H. Deng, A. Chen, J. Chen, Using relative von Neumann and Shannon entropies for feature fusion, International Journal of Systems Science, 2019, 50 (11): 2189-2199.

(14) W. Peng, A. Chen, J. Chen, H. Xu, Lattice structure based metric for feature data fusion, International Journal of Systems Science, 2019, 50 (9): 1731-1741.

(1)浙江省自然科学基金探索项目，同病多源医学检查数据的量子度量阵列表示与融合方法研究（LY21F020014）。

(2)浙江省自然科学基金探索项目，特征数据的点阵表示与基于量子的融合方法研究（LY18F020013）。

(3)浙江省自然科学基金探索项目，量子度量空间中特征数据的融合方法研究（LY15F020038）。