所指导研究生王铁霖（2018级）、秦超（2019级）、申佳银（2022级）、薛亮（2022级）、刘方涵（2022级）获国家奖学金。毕业研究生就业质量高，工作单位包括百度、字节跳动、小米等知名IT公司，国家电网、中国移动、中国航天、四大国有银行软开中心等央企，以及国家统计局、省财政局、省税务局和高校等政府机关和事业单位等。

主持和参与国家863项目、国家科技重大专项、国家自然科学基金面上项目、国防科工委核三废专项科研项目、北京高等学校“青年英才计划”项目等国家级和省部级课题多项，主持和参与企事业单位委托的横向科研课题多项。

1. 代表性论文

[1] Zhenwu Wang, et al. Interpreting convolutional neural network by joint evaluation of multiple feature maps and an improved NSGA-II algorithm. Expert Systems With Applications,2024,255:1-24. (中科院一区TOP期刊, IF=7.6, WOS: 001262094900001)

[2] Zhenwu Wang, et al. Solving dynamic multi-objective optimization problems via quantifying intensity of environment changes and ensemble learning-based prediction strategies. Applied Soft Computing,2024,154:1-29. (中科院一区TOP期刊, IF=8.7, WOS: 001178018400001)

[3] Zhenwu Wang, et al. PML-ED: A method of partial multi-label learning by using encoder-decoder framework and exploring label correlation. Information Sciences,2024, 661:1-23. (中科院一区TOP期刊, IF=8.1, WOS: 001174246200001)

[4] Zhenwu Wang, et al. A multi-objective chicken swarm optimization algorithm based on dual external archive with various elites. Applied Soft Computing,2023,133:1-24. (中科院一区TOP期刊, IF=8.7, WOS: 001026652800001)

[5] Zhenwu Wang, et al. A novel Bayesian network-based ensemble classifier chains for multi-label classification. Complex & Intelligent Systems,2024, 10(5):7373-7399. (中科院二区期刊, IF=5.2, WOS: 001271161300001)

[6] Zhenwu Wang, et al. An agent‑based persuasion model using emotion‑driven concession and multi‑objective optimization. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems,2024,38(2):1-44. (CCF B类期刊, IF=2.0, WOS: 001268286100001)

[7] Zhenwu Wang, et al. A Three-Dimensional Visualization Framework for Underground Geohazard Recognition on Urban Road-Facing GPR Data. ISPRS International Journal of Geo-Information,2020, 9(11):1-20. (IF=2.9, WOS: 000593324900001)

[8] Zhenwu Wang, et al. Partial Classifier Chains with Feature Selection by Exploiting Label Correlation in Multi Label Classification. Entropy, 2020, 22(10):1-22. (IF=2.5, WOS: 000585255300001)

[9] Zhenwu Wang, et al. A Comparative Study of Common Nature‐Inspired Algorithms for Continuous Function Optimization. Entropy, 2021, 23(7):1-40. (IF=2.5, WOS: 000676563200001)

[10] Zhenwu Wang, et al. A novel multi-label classification algorithm based on K-nearest neighbor and random walk. International Journal of Distributed Sensor Networks,2020, 16(3):1-17. (IF=1.6, WOS: 000524570400001)

2. 代表性教材

[1] 王振武.大数据挖掘与应用（第二版）.清华大学出版社, 2023.（ISBN:978-7-302-62832-3,教育部-阿里云产学合作专业综合改革规划教材）

[2] 王振武.计算机图形学原理与实现.清华大学出版社, 2024.（ISBN:978-7-302-65348-6, 全国高等学校计算机教育研究会“十四五”规划教材）

[3] 王振武.数据挖掘算法原理与实现（第3版 微课版）.清华大学出版社, 2023.（ISBN:978-7-302-64069-1）

[4] 王振武. 软件工程理论与实践（第3版 微课版）.清华大学出版社, 2023.（ISBN:978-7-302-66088-0）

1.科研获奖：第六届安全生产科技成果奖一等奖（国家安全生产监督管理总局，2015）、中国煤炭工业科学技术奖二等奖（中国煤炭工业协会，2015）、中国电力发展促进会科学技术奖三等奖（中国电力发展促进会，2023）等科研奖励；

2. 教学获奖：全国煤炭行业教学名师（中国煤炭教育协会，2024）、第四届北京高校教师教学创新大赛优秀奖（北京市教育委员会，2024）、北京高校优质本科教材（北京市教育委员会，2022）、北京高校优质本科教案（北京市教育委员会，2024）、北京高校计算机教学精彩片断交流比赛特等奖（北京市高等教育学会，2018）、第三届全国煤炭行业优秀教材一等奖（中国煤炭教育协会，2020）、全国煤炭行业教育教学研究生论文二等奖（中国煤炭教育协会，2024）、全国煤炭行业教学成果（论文）奖三等奖（中国煤炭教育协会，2020）、青年教学名师（中国矿业大学（北京），2023）等教学奖励20余项。