个人简介
王洪，男，博士，副教授，博士生导师。文学学士（英语专业，中南大学）、工学硕士（计算机应用技术，湖南大学）、理学博士（统计学，中南大学）、计算机科学与技术博士后（中南大学）、生物统计专业博士后（美国加州大学洛杉矶分校UCLA公共卫生学院）。国家认证高级程序员、系统分析师。主要从事生物医学统计和数据科学等方面的研究工作。第一和通讯作者发表SCI论文30余篇，出版教材1部（机械工业出版社）。主持国家社科基金（面上项目2项）、全国统计科研项目重点项目、教育部人文社科基金、湖南省社科基金（面上项目2项）、湖南省自科基金面上项目等纵向项目多项，主持企业合作横向课题多项。是中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事，是澳大利亚研究理事会（ARC）研究项目通讯评审专家，是Statistics in Medicine、Artificial Intelligence in Medicine、Lifetime Data Analysis、BMJ、BMC Medical Research Methodology、BMC Caner、BMC Public Health、Cancer Epidemiology、Journal of Health, Population and Nutrition（医学统计类），Statistica Sinica、Neural Networks、Knowledge-Based Systems、Expert Systems With Applications、Information Sciences（统计学和数据科学类），R Journal（统计软件类）等30余种SCI杂志的审稿人。
代表性论文(#表示共同作者，*表示通讯作者)：
Tian B, and Wang H*. Feature Screening for Ultrahigh Dimensional Mixed Data via Wasserstein Distance[J]. International Statistical Review, 2025，93(2): 267-287.
Wang H, Ling Hong, A Fast Survival Support Vector Regression Approach to Large Scale Credit Scoring Via Safe Screening, Big Data, 2025,13(4), 304-318.
Zili Liu,Wang H, Chunjie Wang and Xinyuan Song*, Simultaneous Variable Selection and Estimation of Survival Model with Informative Censoring, Statistica Sinica, 2024, DOI: 10.5705/ss.202023.0227（和香港中文大学宋心远教授合作，博士生是第一作者）
Liu Z, Wang H*. Simultaneous variable selection and estimation for survival data via the Gaussian seamless‐L 0 penalty[J]. Statistics in Medicine, 2024, 43(8): 1509-1526. （博士生是第一作者）
Cheng X, Wang H*. A generic model-free feature screening procedure for ultra-high dimensional data with categorical response[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2023, 229: 107269.（博士生是第一作者）
Zhou H, Wang H*, Wang S, et al. SurvMetrics: An R package for Predictive Evaluation Metrics in Survival Analysis[J]. R Journal, 2022, 14(4).（硕士生是第一作者）
Wang H, Shen Z, Tan Z, Li G*. Fast Lasso‐type safe screening for Fine‐Gray competing risks model with ultrahigh dimensional covariates[J]. Statistics in Medicine, 2022, 41(24): 4941-4960.（和UCLA大学Gang Li教授合作）
Abba B, Wang H*, Bakouch H S. A reliability and survival model for one and two failure modes system with applications to complete and censored datasets[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2022, 223: 108460.（博士生是第一作者）
Wang H, Li N, Li S, Li G*. JMcmprsk: An R Package for Joint Modelling of Longitudinal and Survival Data with Competing Risks[J]. R Journal, 2021, 13(1): 53. （和UCLA大学Gang Li教授合作）
Wang H, Li G*. Extreme learning machine Cox model for high‐dimensional survival analysis[J]. Statistics in medicine, 2019, 38(12): 2139-2156. （和UCLA大学Gang Li教授合作）
Wang H, Zhou L*. SurvELM: an R package for high dimensional survival analysis with extreme learning machine[J]. Knowledge-Based Systems, 2018, 160: 28-33.
Zhou L, Wang H*, Xu Q. Survival forest with partial least squares for high dimensional censored data[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2018, 179: 12-21.
Wang H, Zhou L*. Random survival forest with space extensions for censored data[J]. Artificial intelligence in Medicine, 2017, 79: 52-61.
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