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王然

职称:讲师(高校)

毕业院校:浙江大学

邮件:wangran@hdu.edu.cn

办公地点:

职务:

研究方向:

个人简介

王然,浙江大学概率论与数理统计专业博士,2016年3月起任职于杭州电子科技大学计算机学院智能与软件研究所。以第一或通讯作者发表8篇论文(其中SCI 6 篇),承担省部级课题1项、厅局级课题2项、横向科研项目9项,参与国家级和省部级项目10余项,获得授权专利30余项。

教育经历

(1) 2006-09 至 2013-06, 浙江大学, 概率论与数理统计, 博士


(2) 2002-09 至 2006-06, 浙江大学, 数学与应用数学, 学士

工作经历

(1) 2016-03 至今, 杭州电子科技大学, 计算机学院, 讲师


(2) 2013-06 至 2016-03, 杭州电子科技大学, 经济学院, 讲师


社会职务
研究领域

数据挖掘,机器学习


教学与课程

计算机网络

计算机网络实验

数据库系统原理

数据库系统课程设计

应用数学


横向科研

2023年下半年全省劳动关系和职工队伍监测工作,6.5万,主持,结题

2022年全省劳动关系和职工队伍监测工作,9万,主持,结题

纵向科研

无人机设计与制造技术研究与应用-行业级无人机关键技术研究与整机研发,70万,主持,结题

基于浙江省“平台+大脑”能力的工会智能化能力中心建设路径研究,10万,主持,结题

关于工会业务数据治理体系构建的研究,6万,主持,结题

论文
  1. Wang, R., Liang, W., Wu, X., Chen, R., Chen, C., Jiang, X., ... & Xu, P. (2026). A Multimodal Vision Framework for Phenotypic Identification of Paeonia lactiflora Varieties Using YOLOv11 and Explainable AI. Smart Agricultural Technology, 101974.

  2. Lin, R., Wang, R., Hu, G., & Xu, X. (2026). LMFuzz: Program repair fuzzing based on large language models. Automated Software Engineering, 33(1), 25.

  3. Yang, R., Xu, X., & Wang, R. (2025). TestLoter: A logic-driven framework for automated unit test generation and error repair using large language models. Journal of Computer Languages, 101348.

  4. Wang, R., Zhou, Y., Hu, G., & Xu, X. (2025). Light-YOLO: a lightweight framework for multi-scale contraband detection in X-ray security images via channel-decoupled feature learning. Journal of Real-Time Image Processing, 22(4), 158.

  5. Yang, R., Xu, X., & Wang, R. (2025). LLM-enhanced evolutionary test generation for untyped languages. Automated Software Engineering, 32(1), 20.

  6. Zhou, Y., Xu, X., & Wang, R. (2024, October). Ei-YOLO: efficiently improved YOLO on detection of prohibited items during security inspections. In Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV) (pp. 330-343). Singapore: Springer Nature Singapore.

  7. Wang, R., Xu, X., Ran, X., Liu, Y., & Xue, L. (2021). Minimum nodes deployment for mixed energy replenishment in rechargeable WSNs. IEEE Sensors Journal, 21(14), 16282-16290.

  8. Wang, R. (2016). Inferences on partial linear models with right censored data by empirical likelihood. Communications in Statistics-Theory and Methods, 45(21), 6342-6356.

著作
专利成果

部分授权专利

ZL202511013692.8一种基于大语言模型的逻辑驱动测试用例生成方法

ZL202510281101.9基于跨多状态的协议模糊测试方法及系统

ZL202510174601.2基于响应信息的有状态协议模糊测试方法及系统

ZL2025101586738基于长生命周期枚举变量状态的协议模糊测试方法及系统

ZL202510145369X基于细粒度状态划分和选择的协议模糊测试方法及系统

ZL202510088646.4基于路径和响应码转换的有状态协议模糊测试方法与系统

ZL202110272030.8一种能量收集移动传感网络中K-栅栏寿命的优化方法

ZL202011350826.2基于观点向量化的影响力传播模型的建立方法

ZL202010895010.1基于融合情感倾向主题的社交网络用户影响力预测方法


荣誉及奖励

2014年校微课教学比赛二等奖

2014年指导学生参加浙江省“民生民意杯”第三届大学生统计调查方案设计大赛,获省三等奖两项,校三等奖一项

2017年校第十届青年教师教学技能竞赛一等奖


软件成果
  • 工业互联网安全态势感知平台,4202041,2019SR0781284,2019-07-29