【主要经历】

王惠文，1974年毕业于江西省南昌县莲塘一中，1974年至1976年在莲塘一中任教师，1977年至1978年为江西省造纸厂化验室工人。1982年于北京航空航天大学应用数学专业获学士学位，1989年于法国巴黎多芬大学（Paris XI）决策数学系获硕士学位（DEA MASE），1992年于北航获管理工程专业工学博士学位。

现任北京航空航天大学经济管理学院教授（博士生导师），并任校学术委员会副主任，院学术委员会主任，致真书院院长，“创新经济和智慧管理北京市实验教学示范中心”主任，北航复杂数据分析研究中心主任，北航中法数据科学实验室主任；曾任第十、第十一、第十二届北京市政协常委，第十一、第十二届北京市政协提案委员会副主任；任第八、第九届民建中央委员，第八、第九届民建北京市委副主委。现为国际统计学会会员、国际统计计算学会会员、中国统计教育学会常务理事、全国统计教材编审委员会委员、中国大数据专家委员会委员，国家自然科学基金委员会学科评审组成员。曾在法国高等商业学院、法国国立工艺学院、法国国家自动化信息研究所、香港大学任客座教授和访问学者。是国家杰出青年科学基金项目获得者，享受国务院政府特殊津贴专家。

【讲授课程】

应用统计学（本科生）

数量分析与管理决策（EMBA）

管理统计(MBA)

管理科学与工程学科综合课（博士生）

【研究领域】

经济管理中复杂数据统计分析的理论、方法与应用研究

【科研经历】

主要从事经济管理中的复杂数据统计分析理论方法与应用研究。先后主持国家863项目以及国家自然科学基金重点项目、重点国际合作项目、面上项目、委托项目等20项，还曾主持过航空基础科学基金、教育部博士学科点基金、北京市自然科学基金和中法国际合作项目等；此外，还主持了诸多政府部门和企业的应用项目研究。出版学术专著5部，发表论文150余篇。研究成果曾于1996、1999年两次获得中国航空工业总公司（部级）科技进步二等奖；2000年获北京市科技进步三等奖；2000年入选中国教育部“跨世纪优秀人才培养计划”，2001年获得“国家杰出青年科学基金”项目。2002、2004年两次获得北京市三八红旗奖章，2004年被授予全国三八红旗手称号，2012年获得北京市师德标兵称号，2014年被评为北京市优秀德育工作者。曾获得北京市优秀青年骨干教师（1996）、教育部宝钢优秀教师奖（2002）、对首都建设做出突出贡献的统一战线先进个人（2004）、为全国小康建设做出突出贡献的统一战线先进个人（2006）、2013、2017年度北京市政协系统信息工作先进个人等称号；2011年在北航第九届“我爱我师——评选我心中最爱戴的老师”活动中获得“十佳教师奖”，2017年获得北京市教学成果一等奖，2018年获得北京航空航天大学立德树人卓越奖。

【发表的主要论文和专著】

1.王惠文、孟洁，变量筛选、模型分类及自动化建模方法，北京：科学出版社，2013.

2.V.Esposito Vinzi，W.W.Chin，J.Henseler，H.Wang，Handbook of PartialLeast Square：Concepts，Methods andApplication. Springer, 2009.

3.王惠文、吴载斌、孟杰，偏最小二乘回归的线性与非线性方法，北京：国防工业出版社,2006.

4.王惠文，偏最小二乘回归方法与应用，北京：国防工业出版社,1999.

5.任若恩、王惠文，多元统计数据分析—理论、方法、实例，北京：国防工业出版社,1997.

6.Z. Wang, H. Wang, S. Wang. Linear mixed-effects model for multivariate longitudinal compositional data[J]. Neurocomputing, 2019, 335: 48-58.

7.H. Wang, Z. Wang, S. Wan. Sliced inverse regression method for multivariate compositional data modeling[J]. Statistical Papers, 2019: 1-33.

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9.J. Gu, L. Wang, H. Wang, et al. A novel approach to intrusion detection using SVM ensemble with feature augmentation[J]. Computers & Security, 2019, 86:53-62.

10.H. Wang, T. Huang, S. Wang. A Flexible Spatial Autoregressive Modelling Framework for Mixed Covariates of Multiple Data[J]. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2019, doi:10.1080/03610918.2019.1626885.

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