主要研究方向为贝叶斯网络结构学习、马尔科夫毯学习及特征选择等。近年来，在国内外学术期刊上发表了多篇与贝叶斯网络结构学习和马尔科夫毯学习相关的论文，参与了1项国家重点研发计划项目。
电子邮箱：nt.wang@foxmail.com
教育及工作经历：
2015.9-2019.6 济南大学 电子信息科学与技术 本科
2019.9-2025.6 燕山大学 电子科学与技术 博士（硕博连读）
2025.7-至今 河南大学 人工智能学院
研究领域：
贝叶斯网络结构学习、马尔科夫毯学习、特征选择等
主要荣誉:
燕山大学博士一等奖学金，博士研究生国家奖学金。
论文：
[1] Wang Niantai, Liu Haoran, Zhao Yunhe, et al. An efficient local-to-global Bayesian network skeleton learning algorithm[J]. Expert Systems with Applications, 2025, 283: 127593. （SCI，中科院一区Top）
[2] Wang Niantai, Liu Haoran, Zhang Liyue, et al. Loose-to-strict Markov blanket learning algorithm for feature selection[J]. Knowledge-Based Systems, 2024, 283: 111216. （SCI, 中科院一区Top）
[3] Wang Niantai, Liu Haoran, Zhang Liyue, et al. An efficient skeleton learning approach-based hybrid algorithm for identifying Bayesian network structure[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 133: 108105.（SCI, 中科院一区Top）
[4] 刘浩然, 王念太, 王毅, 等. 基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(11): 3272-3281. （EI）
科研项目：
[1] 国家重点研发计划, 2019YFB1707301, 高效精密数控机床智能化网络协同制造关键与集成技术研究, 2020-06至2023-05，结题，参与
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