魏建安 | ||
学位/学历: | 博士 | |
职称/职务: | 特聘教授,硕士生导师; | |
E-mail: | jawei@gzu.edu.cn; jianan_wei_gzu@163.com | |
教师身份: | 校内导师/专任教师 | |
研究领域 | ||
机械工程、机械制造及其自动化 | ||
招生专业方向 | ||
博士:暂无...... 学硕:机械工程(机械制造及其自动化、机械电子工程) 专硕:机械工程 *欢迎人工智能、数据挖掘、机械、计算机等相关专业本科生报考! | ||
教育背景 | ||
2018.09-2021.12,贵州大学,机械制造及其自动化,工学博士; 2015.09-2008.06,贵州大学,机械工程,工程硕士专业学位; 2011.09-2015.07,沈阳工程,机械设计制造及其自动化,工学学士; | ||
工作履历 | ||
2022.03—至今,贵州大学/现代制造技术教育部重点实验室,专任教师,机械工程一流学科特聘教授; 2022.07—至今,贵州大学/贵州省工信厅,贵州省“产业技术创新副总”; | ||
奖励与荣誉 | ||
科研获奖 [1] 2024年机械工程学会工业大数据与智能系统分会优秀论文摘要奖:驳杂不均衡数据下的新型过采样技术-进化采样算法(2/5,通信作者); [2] 2024年首届空天动力学术论坛(《航空动力学报》编辑部)优秀论文奖: IAOTE--糅杂不均衡小样本下转子自适应故障诊断新方法(2/5,通信作者); [3] 2021年贵州大学科研最高荣誉“卓越奖”; 指导学生获奖 [1] 2024年第十四届“挑战杯”创业计划竞赛贵州省省赛二等奖:太空舵手·星辰守护者:航空航天传动故障预测实验系统航向探索 (获奖身份:指导教师); [2] 2024年第十四届“挑战杯”创业计划竞赛贵州省省赛三等奖:智息守护·预见未来:数据增强驱动的机械零部件顶测性维护先锋 (获奖身份:指导教师); [3] 2023年第十八届“挑战杯”黑科技展示活动贵州省省赛一等奖:智能氢氟酸自动化灌装装置(获奖身份:指导教师); [4] 2023年第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛贵州省省赛一等奖:智能氢氟酸自动化灌装装置(获奖身份:指导教师); | ||
科研活动 | ||
魏建安,工学博士,贵州大学特聘教授,硕导,贵州省“产业技术创新副总”,研究方向为制造大数据与制造信息系统、航空航天领域关键零部件智能制造与运维、医工领域数据与图像处理等。 主要科研项目 主持国家级、省部级等课题6项: [1] 国家自然科学基金项目:驳杂不均衡小样本下刀具磨损故障智能诊断的可解释建模(主持,在研(2024.01~2027.12),直接经费34万元); [2] 贵州省科技支撑计划:面向现场和远程人民调解中的人工智能辅助关键技术研究与示范(主持,在研(2023.06~2025.05),合同经费92.0万元); [3] 贵州省自然科学基金项目:小样本下汽轮机转子早期故障诊断机理协同监测模型研究(主持,在研(2024.04~2027.03),总经费10.0万元); [4] 贵州大学自然科学专项(特岗)项目:面向小样本驳杂不均衡预测性维护的高质量数据生成协同决策方法研究(主持,在研(2022.05~2025.05),总经费40.0万元); [5] 现代制造技术教育部重点实验室开放基金(人才类):工业异常监测、预测中的复杂不均衡问题处理协同决策模型研究(主持,在研(2023.01~2024.12),总经费3.0万元); [6] 贵州省研究生创新基金项目:复杂不均衡分类问题研究及其在故障诊断上的应用(主持,已结题(2020.01~2021.03),合同经费1.0万元); 代表性论文 发表智能制造相关领域论文20余篇,其中一作或通信发表SCI 1区Top论文8篇,2区论文1篇: 2024年: [1] Wei J(魏建安), Wang J, Huang H*, et al. Novel extended NI-MWMOTE-based fault diagnosis method for data-limited and noise-imbalanced scenarios[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 238: 121799.(SCI 1区Top, IF=7.5); [2] Wang J, Wei J(魏建安)*, Huang H*, et al. IMWMOTE: A novel oversampling technique for fault diagnosis in heterogeneous imbalanced data[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 251: 123987.(SCI 1区Top, IF=7.5); [3] Chen H, Wei J(魏建安)*, Huang H, et al. Novel imbalanced fault diagnosis method based on generative adversarial networks with balancing serial CNN and Transformer (BCTGAN)[J]. Expert Systems with Applications, 2024: 125171.(SCI 1区Top, IF=7.5); [4] Chen H, Wei J(魏建安)*, Huang H, et al. Review of imbalanced fault diagnosis technology based on generative adversarial networks[J]. Journal of Computational Design and Engineering, 2024: DOI: 10.1093/jcde/qwae075;(SCI 2区, IF=4.8); [5] Wu R, Huang H, Wei J(魏建安), et al. Fusion prediction strategy-based dynamic multi-objective sparrow search algorithm[J]. Applied Soft Computing, 2024: 112071.(SCI 1区Top, IF=7.2); 2023年: [1] Yuan Y, Wei J(魏建安)*, Huang H*, et al. Review of resampling techniques for the treatment of imbalanced industrial data classification in equipment condition monitoring[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 126: 106911.(SCI 1区Top, IF=7.5); [2] Wu R, Huang H*, Wei J(魏建安), et al. An improved sparrow search algorithm based on quantum computations and multi-strategy enhancement[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 215: 119421.(SCI 1区Top, IF=7.5); 2022年及以前: [1] Wei J(魏建安), Huang H*, Yao L, et al. New imbalanced bearing fault diagnosis method based on Sample-characteristic Oversampling TechniquE (SCOTE) and multi-class LS-SVM[J]. Applied Soft Computing, 2021, 101: 107043.(SCI 1区Top, IF=7.2); [2] Wei J(魏建安), Huang H*, Yao L, et al. NI-MWMOTE: An improving noise-immunity majority weighted minority oversampling technique for imbalanced classification problems[J]. Expert Systems with Applications, 2020, 158: 113504.(SCI 1区Top, IF=7.5); [3] Wei J(魏建安), Huang H*, Yao L, et al. IA-SUWO: An improving adaptive semi-unsupervised weighted oversampling for imbalanced classification problems[J]. Knowledge-Based Systems, 2020, 203: 106116.(SCI 1区Top, IF=7.2); [4] Wei J(魏建安), Huang H*, Yao L, et al. New imbalanced fault diagnosis framework based on Cluster-MWMOTE and MFO-optimized LS-SVM using limited and complex bearing data[J]. Engineering applications of artificial intelligence, 2020, 96: 103966.(SCI 1区Top, IF=7.5); [5] 黄海松, 魏建安*, 任竹鹏, 等. 基于失衡样本特性过采样算法与SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2020, 39(10): 65-74.(EI源刊, 知网EI高被引); [6] 魏建安,黄海松,康佩栋.针对不平衡数据的PSO-DEC-IFSVM分类算法[J].数据采集与处理,2019, 34(04):723-735.(CSCD, 贵州大学一级学术期刊); [7] 黄海松,魏建安,康佩栋.基于不平衡数据样本特性的新型过采样SVM分类算法[J].控制与决策,2018,33(09):1549-1558. (卓越期刊, EI源刊, 知网EI高被引); 代表性专著 [1] 黄海松,魏建安.工业大数据驱动的装备智能运维技术与实践[M]北京:科学出版社2024.06.(2023.12首次出版,共同主编,担任50%的撰写工作); 代表性发明专利 [1] 魏建安,王佳欣,黄海松,等.不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备[P].贵州省:CN202410480540.8,2024-07-05. (已授权) ; [2] 魏建安,陈华林,袁雅阁,等.一种极端不平衡数据故障诊断的BCTGAN数据扩充方法[P].贵州省:CN202410704633.4,2024-07-02. (已授权); [3] 黄海松,魏建安,马驰.铣刀磨损值的预测方法、装置、电子装置和存储介质[P].贵州省:CN202110414311.2,2022-07-29. (已授权) ; [4] 魏建安,陈涛,黄海松,等.一种旋转机械剩余寿命的预测方法、存储介质和设备[P].贵州省:CN202410648594.0,2024-06-21. (实质审查) ; [5] 魏建安,袁雅阁,黄海松,等.防御策略融合驱动的冠豪猪多领域特征选择方法[P].贵州省:CN202410613140.X,2024-06-14. (实质审查);; | ||
主要教授课程 | ||
[1] 本科:《C语言程序设计》、《智能制造技术基础》、《人工智能导论》; [2] 硕士:《机械工程前沿讲座》、《制造物联技术与应用》、《Python编程技术》; [3] 博士:暂无...... | ||
学术兼职 | ||
社会兼职 [1] 贵州省“产业技术创新副总”; [2] 教育部学位中心学位论文评审专家; [3] 全国材料与器件科学家智库-电子信息材料与器件专家委员会常务委员; 期刊学术兼职 [1] 《航空动力学报》(EI源刊)首届青年编委; [2] 《工业工程》(核心)首届青年编委; [3] 《数据采集与处理》(CSCD)首届青年编委; [4] 《中国测试》(核心)首届青年编委; [5] 《Radiation Medicine and Protection》(卓越高起点新刊)首届青年编委; [6] 《Applied Sciences》(SCI期刊)智能制造与医工结合专辑客座编辑; [7] 《Sensors》(SCI期刊)智能制造与运维专辑客座编辑; [8] 《Knowledge-Based Systems》、《Expert Systems with Applications》、《Engineering applications of artificial intelligence》、《计算机工程与应用》等国内外近20个知名期刊的资深审稿人。 学会学术兼职 [1] 中国机械工程学会(CMES)•工业大数据与智能系统分会专委会委员; [2] 中国图形图像学会(CSIG)•遥感图像专委会委员; [3] 中国自动化学会(CAA)•动态学习与智能医学专委会(筹)专委会委员; [4] 中国图学学会(CGS)•青年工作委员会委员; [5] 中国图学学会(CGS)•可视化与认知计算专委会委员; 学术会议与报告情况 近年来在国内外组织或者作学术报告10余次,代表性报告情况如下: [1] 魏建安. 2024第三届全国电子信息材料与器件大会暨“电子信息与未来”科学家论坛. 浙江•杭州, 2024.04.12 (全国材料与器件科学家智库电子信息材料与器件专家委员会主办,电子科技大学协办,电子信息与生物医学应用分论坛•学术委员); [2] Jianan Wei (魏建安). 15th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI 2023,Hanyang University, Seoul, South Korea)(主办IEEE Systems, Man and Cybernetics Society、浙江师范大学和韩国汉阳大学联合承,”Open-set learning and diagnostics”分论坛Chair); [3] Wei J(魏建安). Research on Eaplainable Fault Modeling forHigh-End Equipment in Unbalanced and Heterogeneous Small Samples. ICASD September 15-17,2023, Xian,China (Hosted by Northwest University of Technology, international conference, Session Chair, Invited Speaker); [4] 魏建安.不均衡小样本下机械系统关键零部件故障诊断技术研究.重庆.2023.04.08.(第三届数据驱动的装备可靠性与智能优化设计青年学术研讨会暨第二届全国机械设计青年学术论坛,分论坛特邀报告); [5] 魏建安.不均衡小样本下机械故障智能诊断技术的可解释性研究.沈阳.2023.04.08.(第15届全国转子动力学学术大会(ROTDYN2023)、中国振动工程学会青年学者论坛(2023-2),青年论坛特邀报告); [6] 魏建安.刀具磨损故障智能诊断可解释建模初探.贵阳.2023.10.21.(5G+BIM+智慧工厂+双碳”赋能有色行业技术创新论坛),论坛特邀报告; | ||
其他情况 | ||
《Applied Sciences》、《Sensors》等期刊专栏火热征稿中...... SCI专栏01:Intelligent Manufacturing and Medical-Engineering Integration https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/419OK42V56 SCI专栏02:Manufacturing IoT and Manufacturing Big Data https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/4VBF9S7812 SCI 专栏 03:Artificial-Intelligence-Driven Intelligent Fault Prediction and Health Management Techniques in Manufacturing Systems: 2nd Edition https://www.mdpi.com/journal/sensors/special_issues/3U1794A700 |