
魏建安 特聘教授
单位:贵州大学机械工程学院
学位:工学博士
地址:贵阳市花溪区贵州大学西校区现代制造技术教育部重点实验室崇厚楼130/438室
研究领域:
制造大数据与智能信息系统;智能运维与多模态人工智能;多模态医工融合
招生信息
机械电子工程(学硕,招生单位:现代制造实验室)、机械制造及其自动化(学硕,招生单位:现代制造实验室)、机械(专硕,招生单位:机械工程学院、现代制造实验室)等专业研究生。
与中国科学院自动化研究所合作培养研究生。
个人简介
魏建安,工学博士,中科院自动化研究所博士后(导师国家杰青胡卫明研究员),贵州大学机械工程一流学科特聘教授、副教授、硕导,贵州大学科协委员,入选贵州省教育厅青年科技拔尖人才、贵州省产业技术创新副总、贵州省科技专员等,研究方向为制造大数据与智能信息系统、智能运维、多模态人工智能等。主持国家级、省部级项目6项; 发表高水平论文30余篇,含一作或通信SCI一区论文11篇;科学出版社出版学术专著1部;授权发明专利6项; 担任《航空动力学报》(EI)、《东北大学学报(自然科学版)》(EI)、《数据采集与处理》(CSCD)、《计算机科学与探索》(CSCD)等领域知名期刊青年编委;兼任中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员、中国图学学会青工委委员、中国图学学会可视化与认知计算专委会委员、医学图像计算青年研讨会(MICS)委员等。
教学与课程
主讲的本科生课程:《智能制造技术基础》、《人工智能导论》、《C语言程序设计》
主讲的研究生课程:《工程伦理》、《机械工程前沿讲座》、《Python编程技术》、《制造物联技术与应用》
科研项目
[1] 国家自然科学基金,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,2024-2027
[2] 贵州省教育厅青年科技拔尖人才项目,面向小样本驳杂不均衡高端装备关键零部件预测性维护的可解释可信建模研究,2025-2027
[3] 贵州省科技厅科技专员人才项目,时变工况下的轧辊磨床磨削工艺自适应推荐协同调控系统研发,2025-2026
[4] 贵州省自然科学基金,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,2024-2027
[5] 贵州省科技支撑计划项目,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,2023-2025
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.
论文
[1] Chen T, Yuan Y, Wei J*, et al. Adapted Oversampling-based Multi-layer Support Vector Machines for interpretable multi-class imbalance fault diagnosis[J]. ISA Transactions, 2026. (SCI 1区, IF=6.6).
[2] Huang G, Wei J*, Yuan Y, et al. Parrot optimization algorithm for improved multi-strategy fusion for feature optimization of data in medical and industrial field[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2025, 95: 101908. (SCI 1区, IF=8.5).
[3] Rehman A U, Jiao W, Jiang Y, Wei J*, et al. Deep learning in industrial machinery: A critical review of bearing fault classification methods[J]. Applied Soft Computing, 2025, 171: 112785. (SCI 1区Top, IF=6.6, ESI高被引论文).
[4] Chen T, Wei J*, Huang H, et al. A novel and interpretable approach to data augmentation for enhanced prediction of cutting tool remaining useful life[J]. Journal of Computational Design and Engineering, 2025, 12(4): 121-139. (SCI 2区, IF=6.1).
[5] Chen T, Chen H, Wei J*, et al. A cross-domain fault diagnosis method for mixed-fusion samples based on data generation and class-level domain adversary[J]. Journal of Computational Design and Engineering, 2025, 12(8): 345-360.(SCI 2区, IF=6.1).
[6] 王佳欣,魏建安*,黄海松,等.IAOTE:一种糅杂不均衡小样本下转子自适应故障诊断方法[J].航空动力学报,2025,40(04):217-230.(EI源刊).
[7] Chen H, Wei J*, 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, ESI高被引论文).
[8] Wang J, Wei J*, 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).
[9] Wei J*, Chen H, Yuan Y, et al. Novel imbalanced multi-class fault diagnosis method using transfer learning and oversampling strategies-based multi-layer support vector machines (ML-SVMs)[J]. Applied Soft Computing, 2024, 167: 112324. (SCI 1区Top, IF=6.6).
[10] Wei J, 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).
[11] Chen H, Wei J*, Huang H, et al. Review of imbalanced fault diagnosis technology based on generative adversarial networks[J]. Journal of Computational Design and Engineering, 2024, 11(5): 99-124. (SCI 2区, IF=4.8).
[12] Yuan Y, Wei J*, 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).
[13] Wei J, 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).
[14] Wei J, 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).
[15] Wei J, 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).
[16] Wei J, 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).
[17] 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).
[18] 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).
[19] 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, 等同一作, 知网EI高被引).
专利
[1] 发明专利:一种基于差分进化的机械故障小样本数据生成方法及装置. ZL 2026104433086 (授权)
[2] 发明专利:一种检测磨床故障的方法、系统、装置及存储介质. ZL 2026100128633 (授权)
[3] 发明专利:数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法及相关设备. ZL 2025106951085 (授权)
[4] 发明专利:不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备. ZL 2024104805408 (授权)
[5] 发明专利:一种极端不平衡数据故障诊断的BCTGAN数据扩充方法. ZL 2024107046334 (授权)
[6] 发明专利:铣刀磨损值的预测方法、装置、电子装置和存储介质. ZL 2021104143112 (授权)
科技奖励
[1] 2025年第九届数字孪生与智能制造服务学术会议优秀成果海报奖:高端装备智能运维可解释数据增强与建模机制(1/1,唯一指导教师);
[2] 2025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(2/5,通信作者);
[3] 2025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(2/5,通信作者);
[4] 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(2/5,通信作者);
[5] 2024年首届空天动力学术论坛优秀论文奖(2/5,通信作者);
