王金良（1973年9月生），应用数学博士，物理海洋学博士后，副教授。曾参与国家重点863项目和国家自然科学基金项目，主持省自然科学基金项目、中国科学院开放基金项目、国家海洋局创新青年基金项目，发表学术论文20余篇。所撰写的学术专著《极点对称模态分解方法—数据分析与科学探索的新途径》已由高等教育出版社公开出版发行。创新性研究成果主要有如下三项：

(1) 数据分析方法新突破：ESMD方法 于2013年提出。极点对称模态分解方法（简称ESMD方法）是科学网和《中国科学报》报导过的创新性研究成果，在观测数据的趋势分离、异常诊断和时-频分析方面存在独特优势。ESMD方法是著名的Hilbert-Huang变换（又称经验模态分解方法，即EMD方法）的新发展，可用于大气和海洋科学、信息科学、数学、生命科学、经济学、生态学、地震学和机械工程等领域所有涉及数据分析的科研和工程应用。ESMD方法与目前盛行的小波变换方法存在很大不同，各有侧重。小波变换的有基分解模式在信号的编码、储存和压缩等数据处理问题中具有明显优势，而ESMD方法数据自适应的无基分解模式更适用于科学探索。相关计算软件也已在科学网公开，可自由获取［http://blog.sciencenet.cn/blog-686810-691899.html］。

(2) 分数阶导数的新发展：记忆依赖型导数概念 于2011年提出。记忆依赖型导数概念是近年来热门的“分数阶导数”的新发展，描述“当前变化依赖于过去状态”的一类动力过程。从被引用的论文来看，目前已在热-粘弹性力学的应用等方面引起了关注，该概念有望在粘弹性和流变学、电力工程、信号处理和控制工程等学科得到切实应用［http://blog.sciencenet.cn/blog-686810-540660.html］。

(3) 周期和准周期的新拓展：加权周期概念 于2006年提出。由于现实世界中存在着大量的非标准周期振动现象，为了便于研究需要拓展周期概念，于是准(概)周期概念应运而生。但是准(概)周期概念的描述能力有限，难以刻画频率不变而振幅变化的振动现象。加权周期概念出现了，它不但弥补了这些不足，而且还将周期概念拓展的更加宽泛［http://blog.sciencenet.cn/blog-686810-540986.html］。

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