姓名：王雪瑶
职称：副教授，硕士生导师
研究方向（Focus Area）：
1、新型传感技术与机器学习方法相结合的智能仪表与状态监测（The intelligent meters and condition monitoring integrating novel sensing）technologies with machine learning methods.
2、多相流动的数值计算（Numerical calculation of multiphase flow）
3、计算机视觉与深度学习（Computer vision and deep learning）
联系方式：
办公地址：主楼E0612
电子邮箱：wangxueyao1982@126.com
办公电话：010-61771330
一、个人简介及主要荣誉称号
王雪瑶，女，1982年1月生。 2003年、2006年在武汉理工大学机械与自动化专业获得学士、硕士学位，2009年6月在中国科学院工程热物理研究所获得热能工程方向博士学位。2012年被聘为副高级职称，并被聘为硕士研究生导师。2014年入选“南京领军型科技创新人才”，曾获“连云港市自然科学优秀学术成果奖，一等奖”、“吴仲华优秀学生奖”、“陈学俊青年优秀论文奖”及“中国工程热物理学会多相流分会优秀论文奖”等奖励。
主要从事新型传感技术与机器学习方法相结合的智能仪表与状态监测、多相流动的数值计算以及计算机视觉与深度学习方面的研究。先后承担和参加了国家自然科学基金4项、中国科学院战略性先导科技专项1项、省市级课题及多项横向课题。出版中文著作2部、在国内外知名期刊发表论文60余篇，会议论文10余篇，申请或授权专利10项，软件著作权2项。
二、教学与人才培养情况
1、教学课程：微机原理与嵌入式技术，自动控制原理，网络应用基础等。
2、学生培养
硕士研究生：7人。
3、学生获得荣誉
[1] 第26届中国机器人及人工智能大赛全国总决赛一等奖，2024年8月
[2] 2024年中国大学生机器博弈创新设计赛 二等奖，2024年8月
[3] 多名研究生获得校一等奖学金以及公派留学奖学金
三、主要科研项目情况
纵向项目：
[1] 国家自然科学基金面上基金项目，融合静电与声发射传感器的气送生物质颗粒与煤粉流动特性测量方法;
[2] 国家重大科研仪器研制项目，燃烧火焰自由基、颗粒物、主要气态产物光谱/成像检测系统；
[3] 中央高校基本科研业务专项资金项目，结题介尺度颗粒团聚模型及快速流化床机理研究；
[4] 国家自然科学基金面上基金项目，高密度循环流化床流体动力学特性及放大规律研究；
[5] 国家自然科学基金青年基金项目，输运床气化炉气固流动规律及气化反应机制的研究；
[6] 中国科学院工程热物理研究所所长基金，稠密气固两相流动的机理研究；
[7] 连云港市科技计划项目，输运床反应器数值试验平台研究
四、主要获奖
[1] 河北省冶金科学技术奖，三等奖，2020
[2] 入选“南京领军型科技创业人才”团队，2014
[3] 连云港市自然科学优秀学术成果奖，一等奖，连云港市人民政府，2013年
[4] “吴仲华优秀学生奖”，“吴仲华”奖励基金理事会，2009年
[5] “陈学俊青年论文奖暨中国工程热物理学会优秀论文奖”，中国工程热物理学会，2009年。
五、代表性论著（第一作者，限10篇）
[1] 王雪瑶，李宁，李新利等.基于图建模与GAT-TCN时空模型的光伏超短期功率预测[J]，永利3544am登录官网学报(自然科学版), 2025,1-10.
[2] Y.X. Zhang, X.Y. Wang, X.C. Qian, Y.F. Wang, X.X. Zeng, Q. Wang,Research on load frequency control of new power system based on improved sparrow search algorithm,Measurement: Sensors,2024,101432.
[3] J. Lei, Q.B. Liu, X.Y. Wang,Deep nested algorithm unrolling learning for inverse problems with its application in electrical capacitance tomography, Engineering Applications of Artificial Intelligence,2024,133,108617.
[4] J. Lei, X.Y. Wang, Transfer learning-driven inversion method for the imaging problem in electrical capacitance tomography，Expert Systems with Applications,2023,227,120277.
[5] R.Z. Zhang, X.Y. Wang. Evaluation of Wind Turbine Operation Status Based on ACO + FAHP,Electronics Science Technology and Application,2023.
[6] Y.F. Wang, X.Y. Wang, D.M. Yang, X.Q. Ru, Y.X. Zhang,Defect identification of fan blade based on adaptive parameter region growth algorithm,Scientific Report,2025,15,851.
[7] G.C. Zhang, X.X. Zheng, S. Liu, M.X. Chen, C.Q. Wang, X.Y. Wang,Three-dimensional wind velocity reconstruction based on tensor decomposition and CFD data with experimental verification,Energy Conversion and Management,2022,256,115322.
[8] Y. Yan, B.J. Qi, W.B. Zhang, X.Y. Wang,Q.Q. Mo,Investigations into the drying kinetics of biomass in a fluidized bed dryer using electrostatic sensing and digital imaging techniques,Fuel,2022,308,122000.
[9] B.J. Qi, Y. Yan, W.B. Zhang, X.Y. Wang,Measurement of biomass moisture content distribution in a fluidised bed dryer through electrostatic sensing and digital imaging,2021,388,380.
[10] J. Lei, Q.B. Liu, X.Y. Wang, Physics-informed multi-fidelity learning-driven imaging method for electrical capacitance tomography, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022,116,105467.