
校聘教授、講師/School-appointed professors, lecturers
貴州大學
現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室
模式識別 , 人工智能 , 智能制造 , 數(shù)據(jù)處理理論 , 智能優(yōu)化算法 , 故障診斷等
-
1個人簡介
-
2Contact Me
本人主要研究方向:制造大數(shù)據(jù)與制造信息系統(tǒng)、智能制造(主要包含不均衡數(shù)據(jù)處理、時間序列數(shù)據(jù)分析、機器學習、深度學習、遷移學習、故障監(jiān)測與預測、預測性維護以及智能優(yōu)化算法等理論、應用以及系統(tǒng)開發(fā)等方面的研究)。
(個人主頁:https://www.researchgate.net/profile/Jianan_Wei2)
已經(jīng)出版的論文
1. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al., (2020). Ni-mwmote: an improving noise-immunity majority weighted minority over-sampling technique for imbalanced classification problems. Expert Systems with Applications, 158, 113504. (CCF C,中科院升級版SCI 1區(qū)Top, 基礎(chǔ)版SCI 2區(qū)Top, IF= 8.665,Web of science 被引17次,谷歌學術(shù)被引22次)
**********************************************************************
2. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al.,(2020). IA-SUWO: an improving adaptive semi-unsupervised weighted oversampling for im-balanced classi-fication problems. Knowledge-Based Systems, 203, 106116. (CCF C,中科院升級版SCI 1區(qū)Top, 基礎(chǔ)版SCI 2區(qū), IF=8.139,Web of science 被引3次,谷歌學術(shù)被引6次)
**********************************************************************
3. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al., (2020). New imbalanced fault diagnosis framework based on Cluster-MWMOTE and MFO-optimized LS-SVM using limited and complex bearing data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 96, 103966. (CCF C, 中科院升級版SCI 2區(qū)Top, 基礎(chǔ)版SCI 2區(qū), IF=7.802,Web of science 被引21次,谷歌學術(shù)被引29次)
**********************************************************************
4. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al., (2021).New imbalanced bearing fault diagnosis method based on Sample-characteristic Oversampling TechniquE (SCOTE) and multi-class LS-SVM. Applied soft computing. 101, 107043. ( 中科院升級版SCI 1區(qū)Top, 基礎(chǔ)版SCI 2區(qū), IF=8.263,Web of science 被引19次,谷歌學術(shù)被引31次)
**********************************************************************
5. 黃海松(導師,下同), 魏建安*, 任竹鵬, & 吳江進.(2020). 基于失衡樣本特性過采樣算法與SVM的滾動軸承故障診斷. 振動與沖擊, 39(10):65-74. (EI源刊, 知網(wǎng)IF=1.511,總被引23次)
**********************************************************************
6. 黃海松*, 魏建安, & 康佩棟.(2018). 基于不平衡數(shù)據(jù)樣本特性的新型過采樣SVM分類算法. 控制與決策, 33(9), 1549-1558. (EI源刊, 卓越期刊,知網(wǎng)IF=2.658, 知網(wǎng)被引51次,Web of science 被引2次,谷歌學術(shù)被引6次,EI 被引9次)
**********************************************************************
7. 魏建安, 黃海松*, & 康佩棟.(2019). 針對不平衡數(shù)據(jù)的PSO-DEC-IFSVM分類算法, 數(shù)據(jù)采集與處理, 34(04), 723-735. (北核,CSCD, 知網(wǎng)IF=1.053,總被引5次)