Shengrui Wang

Professeur titulaire

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Formation

D. E. A. (Université Joseph Fourier), 1986
Ph. D. Sciences, Institut National Polytechnique de Grenoble (1989)

Thèmes de recherche

Reconnaissance de formes - Data mining - Raisonnement et apprentissage – Bioinformatique - Système de recommandation - Intelligence d’affaire - Bases de données - Recherche d'information - Réseaux neuronaux - Logique floue - Imagerie radar- Analyse d'images - Télédétection.

Recherches actuelles

Mes recherches récentes portent sur le forage de données. Je m’intéresse à la fois à des approches statistiques et structurelles pour le développement des méthodes et algorithmes du clustering et de la classification des données de très grandes dimensions, des données catégoriques, des données complexes comme séquences, arbres et graphes, etc. Des exemples de projets de recherche sont la recherche des mesures efficaces pour déterminer la similitude entre les objets, la détermination automatique du nombre de clusters, la caractérisation du phénomène de superposition entre les clusters/classes de données, l’identification des objets aberrants, la comparaison des graphes et le calcul du médian d'un ensemble de graphes, l’extraction des informations significatives à partir des séquences et des graphes. Nous étudions aussi comment utiliser la théorie de logique floue, l’analyse statistique et des réseaux neuronaux pour les traitements à caractère symbolique, par exemple le raisonnement hypothétique.

Sur le plan appliqué, nous développons des systèmes pour l’analyse des données biologiques, l’identification des communautés sur le Web, l’intelligence d’affaire par le forage de données socio-économique et par le développement des systèmes de recommandation, la détection de cibles (bateaux et nappes de pétrole) des images radar et l’extraction des routes dans des images de haute résolution, l’identification des personnes et des activités dans un environnement intelligent. À titre d'exemples, nous avons développé un serveur, nommé CLUSS, pour l’analyse des séquences de protéine utilisé par des chercheurs en biologie de partout du monde.

Publications

Autres publications

M. Bouguessa, S. Wang, Mining projected clusters in high dimensional spaces, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 21, no 9, pp. 507-522, 2009.

A. Kelil, S. Wang, R. Brzezinski, A. Fleury, CLUSS: Clustering of protein sequences based on a new similarity measure, BMC Bioinformatics, 8:286, 2007.

H. Sun, S. Wang, Q. Jiang, FCM-based model selection algorithms for determining the number of clusters, Pattern Recognition, vol. 37, no. 10, pp. 2027-2037, 2004.