个人简介：
博士、副教授、硕士生导师. 主持完成国家自然科学基金、省自然科学基金各1项, 主持在研重庆市自然科学基金面上项目、重庆市教委科技基金青年项目各1项. 已在国内外重要刊物, 如IEEE Trans. Neural. Netw. Learn. Syst.、 Appl. Comput. Harmon. Anal.、Signal Process.、J. Comput. Math.、Signal Process. Lett.等发表多篇学术论文, 担任多个国际期刊审稿人. 主讲的课程包括《高等数学》、《概率论与数理统计》、《应用统计案例分析》、《应用回归分析》等。
教育与工作经历：
2006.09—2010.07 天水师范学院 数学与统计学院 数学与应用数学专业学习，获理学学士学位
2010.09—2013.07 西南大学 数学与统计学院 概率论与数理统计专业学习，获理学硕士学位
2013.08—2016.08 遵义师范学院 数学与计算科学学院 助教、讲师
2016.09—2019.12 西南大学 数学与统计学院 统计学专业学习，获理学博士学位
2019.12—2023.05 天水师范学院 数学与统计学院 讲师、副教授
2023.06—2026.07 重庆师范大学 数学科学学院 副教授
2026.08—至今 重庆师范大学人工智能与前沿交叉学院副教授
研究方向：
压缩传感（稀疏信号恢复）、稀疏建模、低秩矩阵恢复（图像恢复）、统计极值理论
科研项目:
[1] 重庆市自然基金面上项目，基于非凸方法的稀疏建模理论与应用， CSTB2025NSCQ-GPX1033, 2025.07.01-2028.06.30，主持；
[2] 重庆市教委青年项目，麦克斯韦随机序列极值的渐近理论研究，KJQN202400509，2024.10.01-2027.09.30，主持；
[3]国家自然科学基金委员会，青年科学，完全扰动背景下基于Schatten-p范数极小化的低秩矩阵恢复理论与算法研究，12101454，2022-01至2024-12，主持；
[4]贵州省科技合作计划项目，黔科合LH字[2015]7001号，麦克斯韦分布族性质的研究，2015-04至2017-06，主持；
[5]国家自然科学基金委员会，地区科学，全色锐化图像质量评价研究及其在宁夏生态恢复中的应用，62061040，2021-01至2024-12，参与(3/10)；
[6]国家自然科学基金委员会，面上项目，11971374，动态结构化张量数据的稀疏恢复理论、模型与高性能算法研究，2020-01至2023-12，参与；
[7]国家自然科学基金委员会，地区科学，11661084，Hadwiger猜想的相关问题研究，2017-01至2020-12，参与.
代表论著：
[1] Jianwen Huang; Feng Zhang; Jianjun Wang; Xinling Liu; Jinping Jia; The perturbation analysis of nonconvex low-rank matrix robust recovery, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 35(11): 15710-15723.
[2] Jianjun Wang, Jianwen Huang(通讯作者), Feng Zhang, Wendong Wang. Group sparse recovery in impulsive noise via alternating direction method of multipliers. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2020,49(3): 831-862.
[3] Jianwen Huang; Xinling Liu; Feng Zhang; Guowang Luo; Runbin Tang; Performance analysis ofunconstrained lp minimization for sparse recovery, Signal Processing, 2025, 233(无).
[4] Jianwen Huang; Feng Zhang; Xinling Liu; Jianjun Wang; Jinping Jia; Runke Wang; Stable
recovery of sparse signals with non-convex weighted r-norm minus 1-norm, Journal of Computational Mathematics, 2025, 43(1): 43-62.
[5] Jianwen Huang; Feng Zhang; Jianjun Wang; Hailin Wang; Xinling Liu; Jinping Jia; An
analysis of noise folding for low-rank matrix recovery, Analysis and Applications, 2023, 21(2):
429-451.
[6] Jianwen Huang, Feng Zhang, Xinling Liu, Runbin Tang, Jinping Jia and Runke Wang. An improved sufficient condition for weighted Lr-L1 minimization. IEEE Signal Processing Letters, 2026, 33: 698-702.
