官威 博士、讲师 | |
常州大学 计算机与人工智能学院 阿里云大数据学院 软件学院
江苏常州 213164 E-MAIL:guanwei@cczu.edu.cn | |
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教育背景: |
2017.09-2022.09 西安交通大学 工学博士 2013.09-2016.06 华侨大学 工学硕士 2009.09-2013.06 湖北师范大学 工学学士 |
工作履历: |
2022.10- 常州大学,计算机与人工智能学院 阿里云大数据学院 软件学院,讲师 |
主授课程: |
问题求解与程序设计、数据结构、大数据技术等 |
研究领域: |
大数据分析与智能信号处理、数据驱动动力学反问题、结构健康监测与故障诊断等 |
奖励与荣誉: |
1. 2023年,指导全国大学生数学建模竞赛,全国二等奖 2. 2024年,指导“中国高校计算机大赛-团体程序设计天梯赛”,国家三等奖 3. 2025年,指导全国大学生统计建模大赛,省二等奖 4. 2024年,常州大学优秀班主任 |
学术成果: |
教材论著: |
《数据科学与工程算法基础》,清华大学出版社,参编。 |
发表论文: |
[1] Guan W, Dong L, Zhang A, et al. Output-only modal identification with recursive dynamic mode decomposition for time-varying systems[J]. Measurement, 2024, 224: 113852. (SCI) [2] Guan W, Dong L, Zhou J, et al. Tensor-based approach for underdetermined operational modal identification[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2021, 160: 107891. (SCI) [3] Guan W, Dong L, Zhou J. Compressed sensing based on dictionary learning for underdetermined modal identification[J]. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2020, 64(1-4): 129-136. (SCI) [4] Guan W, Dong L, Cai Y, et al. Sparse component analysis with optimized clustering for underdetermined blind modal identification[J]. Measurement Science and Technology, 2019, 30(12): 125011. (SCI) [5] Guan W, Dong LL, Zhou JM, et al. Data-driven methods for operational modal parameters identification: A comparison and application[J]. Measurement, 2019, 132: 238-251. (SCI) [6] Zhou JM, Dong L, Guan W, et al. Impact load identification of nonlinear structures using deep Recurrent Neural Network[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 133: 106292. (SCI) |
专利成果: |
1. 基于高低频解耦和优化线性注意力的特征匹配网络 2. 基于空间特征编码与几何感知注意力计算的点云配准优化方法 3. 一种基于电机电流的机器人机械臂无传感碰撞检测方法 4. 一种声振载荷联合施加的试验装置及其载荷识别方法 5. 一种基于流形学习与希尔伯特-黄变换相结合的结构模态参数辨识方法 |
研究项目: |
2024.07—2026.07,江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目,编号:24KJD590001,主持 2024.05—2026.05,常州市应用基础研究项目,编号:CJ20240045,主持 |
2020.01—2022.12,重大工程专项,参与
2021.01—2022.12,上海航天科技基金,参与
招生: |
(1)研究生:欢迎自我驱动能力强、有较好数学和英语基础的同学加入。有意向学生请将个人简历发送邮箱:guanwei@cczu.edu.cn,邮件主题:硕士申请_姓名_学校_专业。
(2)本科生:欢迎本科生参与科研项目训练或参加创新创业比赛,要求具有一定的编程基础,无专业限制。