最终学位：博士
导师类型：博士生导师
电子邮箱：jianggaoxia@sxu.edu.cn
联系电话：0351-7010566
研究方向：机器学习、数据挖掘
姜高霞，博士，副教授、博士生导师，主要研究方向为机器学习与数据挖掘。中国计算机学会人工智能与模式识别专委会通讯委员、中国人工智能学会机器学习专委会青年委员。近年来主持国家自然科学基金2项，山西省高等学校科技创新项目1项，参与多项国家自然科学基金重点项目和面上项目。以第一作者身份在JMLR、AAAI、PR、INS、PRL、《软件学报》、《计算机研究与发展》等国内外期刊和会议发表论文30余篇。担任IEEE TKDE、TNNLS、TCYB、Neural Networks、软件学报和自动化学报等期刊和会议审稿人。所获奖项包括2018年山西省优秀博士学位论文奖和ACM中国理事会太原分会优博奖。
[1] Gaoxia Jiang, Wenjian Wang, Yuhua Qian, Jiye Liang. A unified sample selection framework for output noise filtering: an error-bound perspective[J]. Journal of Machine Learning Research, 2021, 22(18): 1-66. (CCF-A)
[2] Gaoxia Jiang, Jia Zhang, Xuefei Bai, Wenjian Wang, Deyu Meng. Which is more effective in label noise cleaning, correction or filtering?[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024, 38(11), 12866-12873. (CCF-A)
[3] Gaoxia Jiang, Wenjian Wang. Error estimation based on variance analysis of k-fold cross-validation[J]. Pattern Recognition, 2017, 69: 94-106. (CCF-B)
[4] Gaoxia Jiang, Wenjian Wang. Markov cross-validation for time series model evaluations[J]. Information Sciences, 2017, 375(1): 219–233. (CCF-B)
[5] 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.
[6] 姜高霞,王文剑.面向回归任务的数值型标签噪声过滤算法[J].计算机研究与发展, 2022, 59(8):1639-1652.
[7] 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.
[1] 国家自然科学基金面上项目，面向噪声数据的可学习理论与方法研究(No. 62276161), 2023.01-2026.12, 主持
[2] 国家自然科学基金青年项目，面向监督学习的输出噪声过滤方法研究(No. 61906113), 2020.01-2022.12, 主持
[3] 山西省高等学校科技创新项目，标签噪声的自适应过滤方法研究(No. 2020L0007), 2020.6-2022.6, 主持
[4] 国家自然科学基金-区域创新发展联合基金（重点项目），低质数据提升理论与方法研究(No. U21A20513), 2022.01-2025.12, 参与
[5] 国家自然科学基金面上项目，基于分布特征的流数据可靠建模与高效算法设计(No. 62076154), 2021.1-2024.12, 参与