毛文涛

发布者:敦洁发布时间:2018-05-25浏览次数:7424


个人简历

毛文涛,男19804月生,九三学社社员,教授,博士,硕士生导师。2006年毕业于重庆邮电大学计算机应用专业,获工学硕士学位,导师李毅教授与金文标副教授,2006-2011年,在西安交通大学航天航空学院攻读博士学位,获工学博士学位,导师闫桂荣教授。2011年至今,在河南师范大学大学计算机与信息工程学院从事教学与科研工作。2013-2016年,在西北工业大学力学与土木建筑学院从事博士后研究,合作导师闫云聚教授。2016-2017年,在加拿大阿尔伯塔大学机械工程系做访问学者,合作导师MingJ. Zuo教授。主要研究工作包括机器学习理论及在故障预测与健康管理(PHM)领域的应用。在MSSP、IEEE TIM、Measurement、Neurocomputing、自动化学报等国内外权威学术期刊和美国控制会议(ACC)、IJCNN等国际顶级学术会议上发表学术论文50余篇,其中第一作者论文SCI收录28篇、EI收录13篇,其中二区以上9篇,Top期刊5篇,ESI热点论文1篇(2018年Computer Science领域前0.1%)、ESI高被引论文5篇(Computer Science领域和Engineering领域前1%);获河南省教学成果二等奖1项、自然科学学术奖优秀学术论文一/二等奖4项、西安交通大学校级优秀博士学位论文奖(2012年度)、新乡市青年科技奖(2019);主持(完成)国家自然科学基金2项,中国博士后科学基金(特别资助)1项,中国博士后科学基金面上项目(一等资助)1项,河南省科技攻关项目1项,河南基础与前沿技术研究项目1项,参与国家自然科学基金面上项目2项;现为河南省高校科技创新人才、河南省高校青年骨干教师、河南师范大学青年骨干教师,博士后工作入选2016年度中国博士后科学基金资助者选介;为IEEE SMC/TIE/TIM、MSSP、KBS、SMEJMS等权威期刊的审稿人。

研究方向

机器学习,故障诊断与健康管理(PHM),时序大数据分析等。

奖项

1.毛文涛,《支持向量回归机模型选择研究及在综合力学环境预示中的应用》,西安交通大学,校级优秀博士学位论文奖,2012年。

2.毛文涛,闫桂荣,董龙雷,论文《ModelSelection for least squares support vector regressions based onsmall-world strategy,河南省第二届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文一等奖,2013年。

3.毛文涛,田梅,闫桂荣,论文《Researchof load identification based on multiple-input multiple-output SVMmodel selection,河南省第二届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文二等奖,2013年。

4.毛文涛,徐久成,王川,论文《Afast and robust model selection algorithm for multi-inputmulti-output support vector machine,河南省第三届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文二等奖,2015年。

5.毛文涛,赵胜杰,穆晓霞,王海成,论文《Multi-dimensionalExtreme Learning Machine,河南省第四届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文二等奖,2018年。

6.毛文涛,新乡市青年科技奖,2019年。

7.毛文涛,河南省高等教育教学成果奖 二等奖(豫教[2016]24098号),2016。

主持科研与教学项目

1.国家自然科学基金:基于多任务学习的机械结构小损伤检测方法研究(U1704158)2018.01-2020.12

2.国家自然科学基金:面向综合力学环境预测的回归多任务学习研究(U1204609)。2013.01-2015.12

3.中国博士后科学基金特别资助项目:面向结构小损伤检测的不对称多任务学习研究(2016T90944)。2016.06-2018.06

4.中国博士后科学基金面上项目(一等资助):基于多任务学习的复杂机体结构小损伤检测关键问题研究(2014M550508)。2014.05-2015.12

5.2015年度河南省高校科技创新人才支持计划:基于多任务学习的结构振动微损伤识别方法研究(15HASTIT022)2015.01-2017.12

6.2014年度河南省高等学校青年骨干教师资助计划:面向载荷识别的回归多任务学习关键问题研究(2014GGJS-046)。2015年。

7.2021年河南省科技攻关项目:基于深度迁移学习的轴承在线健康预警与寿命预测关键技术研究(212102210103)。2021.01-2022.12。 

8.2014年度河南师范大学优秀青年科学基金:基于多任务学习的结构微损伤早期检测方法研究(14YQ007)。2015.07-2018.07

9.2021年河南省专业学位研究生精品教学案例项目“《机器学习》”(YJS2021AL0782021.01-2022.12。

论文著作(按时间倒序)

[1]  Wentao Mao*(毛文涛)Wushi Feng, Yamin Liu, Di Zhang, Xihui Liang.A New Deep Auto-encoder Method with Fusing Discriminant Information for Bearing Fault Diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 150: 107233, 2021.(二区, Top期刊)

[2]Wentao Mao*(毛文涛)Yamin Liu, Ling Ding, Ali Safian, Xihui Liang. A New Structured Domain Adversarial Neural Network for Transfer Fault Diagnosis of Rolling Bearings[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021.(Early access)  

[3] 毛文涛*田思雨窦智张迪丁玲一种基于深度迁移学习的滚动轴承早期故障在线检测方法[J].自动化学报,2021.(CAA A类期刊已录用)

[4]陈佳鲜毛文涛*刘京张新明基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法[J].控制与决策, 2021.CAA B类期刊已录用)

[5]Wentao Mao (毛文涛), Jianliang He, Ming J. Zuo*. Predicting remaining useful life of rolling bearings based on deep feature representation and transfer learning [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(4): 1594-1608. (SCI: 000521164300018).

[6] Wentao Mao*(毛文涛)Jiaxian Chen, Xihui Liang, Xinming Zhang. A new online detection approach for rolling bearing incipient fault via self-adaptive deep feature matching[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69(2): 443-456, 2020. (SCI: 000506605800013ESI高被引论文)

[7] Wentao Mao*(毛文涛)Siyu Tian, Jingjing Fan, Xihui Liang, Ali Safian. Online detection of bearing incipient fault with semi-supervised architecture and deep feature representation[J]. Journal of Manufacturing Systems, 55: 179-198, 2020. (SCI: 000541121300015二区)

[8] Wentao Mao*(毛文涛)Ling Ding, Siyu Tian, Xihui Liang. Online detection for bearing incipient fault based on deep transfer learning[J]. Measurement152: 107278, 2020.(SCI:000508908600019)

[9]  Wentao Mao*(毛文涛)Wushi Feng, Xihui Liang. A novel deep output kernel learning method for bearing fault structural diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 117(2): 293-318, 2019.(SCI: 000447480400018, 二区, Top期刊, ESI高被引论文)

[10]  Wentao Mao*(毛文涛)Wentao Xu, Yuan Li. Sparse feature grouping based on L1/2 norm regularization[C]. 2018 Annual American Control Conference (ACC2018), Milwaukee, USA, June 27–29, pp. 1045-1051, 2018. (控制领域顶级会议)

[11]  毛文涛*, 蒋梦雪李源张仕光基于异常序列剔除的多变量时间序列结构化预测[J].自动化学报, 44(4): 619-634, 2018.EI20182805531354, CAA A类期刊刊用类型:长论文

[12]  Wentao Mao*(毛文涛)Jinwan WangZhanao Xue. An ELM-based model with sparse-weighting strategy for sequential data imbalance problem[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 8(4), 1333-1345, 2017. (SCI: 000405297300021, ESI热点论文, ESI高被引论文)

[13]  Wentao Mao*(毛文涛)Ling He, Yunju Yan, Jinwan Wang. Online sequential prediction of bearings imbalanced fault diagnosis by extreme learning machine[J].Mechanical Systems and Signal Processing, 83(1): 450-473, 2017.(SCI: 000385209000026, 二区, Top期刊, ESI高被引论文)

[14] Wentao Mao*(毛文涛)Jinwan Wang, Ling He, Yangyang Tian. Online Sequential Prediction of Imbalance Data with Two-Stage Hybrid Strategy by Extreme Learning Machine[J]. Neurocomputing, 261, 94-105, 2017. (SCI: 000406730000011, 二区)

[15] Wentao Mao*(毛文涛), Jiucheng Xu, Chuan Wang, Longlei Dong. A fast and robust model selection algorithm for multi-input multi-output support vector machine[J]. Neurocomputing, 130: 10-19, 2014.(SCI:000333233200003)



联系方式

手机:15037301821,电子邮件:maowt@htu.edu.cn


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