基本信息Personal Information
教授博士生导师
硕士生导师
主要任职：无
性别：男
毕业院校：英国牛津大学数学所
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：数学科学学院
学科：计算数学
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教育经历Education Background
工作经历Work Experience
1985.101987.12
英国牛津大学数学所
计算数学
博士
1978.101981.10
吉林大学
数学
硕士
1974.101977.10
吉林大学
数学
学士
1998.10至今
大连理工大学
教师
1990.101998.10
吉林大学
教师
1988.11990.10
英国巴斯大学
博士后
1985.101987.12
英国牛津大学数学所
博士生
1981.101985.10
吉林大学
教师
1978.101981.10
吉林大学
硕士生
1977.101978.10
辽宁省凌源县北方机械厂
技术员
1969.91970.10
牡丹江北方工具厂
工人
1974.101977.10
吉林大学
本科生
1970.101974.10
辽宁省凌源县北方机械厂
工人
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
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当前位置: 吴微 >> 科学研究
研究领域
论文成果 More>>
Pan, Tingting,Zhao, Junhong,Wu, Wei,Yang, Jie.Learning imbalanced datasets based on SMOTE and Gaussian distribution[J],INFORMATION SCIENCES,2020,512:1214-1233
Zhao, Guoliang,Wu, Wei,Wang, Degang.Enhancement of the Variable Universe of Discourse Control By Hammersley Sequence-Based TP Model Transformation[A],2018,401-408
Li, Feng,Yang, Jie,Yao, Mingchen,Yang, Sibo,Wu, Wei.Extreme learning machine with local connections[J],NEUROCOMPUTING,2019,368:146-152
Zhao, Junhong,Shi, Maolin,Hu, Gang,Song, Xueguan,Zhang, Chao,Tao, Dacheng,Wu, Wei.A Data-Driven Framework for Tunnel Geological-Type Prediction Based on TBM Operating Data[J],IEEE ACCESS,2019,7:66703-66713
Yang, Sibo,Zhang, Chao,Wu, Wei.Binary Output Layer of Feedforward Neural Networks for Solving Multi-Class Classification Problems[J],IEEE ACCESS,2019,7:5085-5094
Alemu, Habtamu Zegeye,Zhao, Junhong,Li, Feng,Wu, Wei.Group L-1(/2) Regularization for Pruning Hidden Layer Nodes of Feedforward Neural Networks[J],IEEE ACCESS,2019,7:9540-9557
专利
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著作成果
智能计算
科研项目
前馈神经网络的结构稀疏化设计与分析, 国家自然科学基金项目, 2014/09/01, 完成
甲醇混合气体检测的神经网络数学建模, 2007/12/31-2009/12/31, 完成
前馈神经网络学习算法的设计与分析, 2011/09/25, 完成
神经网络学习算法收敛性研究, 国家自然科学基金项目, 2008/09/25-2011/12/31, 完成
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论文成果
当前位置: 吴微 >> 科学研究 >> 论文成果[1]Pan, Tingting,Zhao, Junhong,Wu, Wei,Yang, Jie.Learning imbalanced datasets based on SMOTE and Gaussian distribution[J],INFORMATION SCIENCES,2020,512:1214-1233
[2]Zhao, Guoliang,Wu, Wei,Wang, Degang.Enhancement of the Variable Universe of Discourse Control By Hammersley Sequence-Based TP Model Transformation[A],2018,401-408
[3]Li, Feng,Yang, Jie,Yao, Mingchen,Yang, Sibo,Wu, Wei.Extreme learning machine with local connections[J],NEUROCOMPUTING,2019,368:146-152
[4]Zhao, Junhong,Shi, Maolin,Hu, Gang,Song, Xueguan,Zhang, Chao,Tao, Dacheng,Wu, Wei.A Data-Driven Framework for Tunnel Geological-Type Prediction Based on TBM Operating Data[J],IEEE ACCESS,2019,7:66703-66713
[5]Yang, Sibo,Zhang, Chao,Wu, Wei.Binary Output Layer of Feedforward Neural Networks for Solving Multi-Class Classification Problems[J],IEEE ACCESS,2019,7:5085-5094
[6]Alemu, Habtamu Zegeye,Zhao, Junhong,Li, Feng,Wu, Wei.Group L-1(/2) Regularization for Pruning Hidden Layer Nodes of Feedforward Neural Networks[J],IEEE ACCESS,2019,7:9540-9557
[7]Li, Feng,Zurada, Jacek M.,Wu, Wei.Smooth group L-1/2 regularization for input layer of feedforward neural networks[J],NEUROCOMPUTING,2018,314:109-119
[8]Li, Wenyu,Liu, Yan,Yang, Jie,Wu, Wei.A New Conjugate Gradient Method with Smoothing L-1/2 Regularization Based on a Modified Secant Equation for Training Neural Networks[J],NEURAL PROCESSING LETTERS,2018,48(2,SI):955-978
[9]Alemu, Habtamu Zegeye,Wu, Wei,Zhao, Junhong.Feedforward Neural Networks with a Hidden Layer Regularization Method[J],SYMMETRY-BASEL,2018,10(10)
[10]Qu, Yanpeng,Shang, Changjing,Mac Parthalain, Neil,Wu, Wei,Shen, Qiang.Multi-functional nearest-neighbour classification[J],SOFT COMPUTING,2018,22(8):2717-2730
[11]Li, Baohua,Lu, Huchuan,Li, Fu,Wu, Wei.Subspace Clustering With K-Support Norm[J],IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY,2018,28(2):302-313
[12]Li, F.,Zurada, J. M.,Wu, W..SPARSE REPRESENTATION LEARNING OF DATA BY AUTOENCODERS WITH L-1/2 REGULARIZATION[J],NEURAL NETWORK WORLD,2018,28(2):133-147
[13]赵国亮,吴微,汪德刚.Enhancement of the Variable Universe of Discourse Control By Hammersley Sequence-Based TP Model Transformation[A],8th International Conference on Information Science and Technology,2018,401-408
[14]Zhao J.,Zurada J.M.,Yang J.,Wu W..The convergence analysis of SpikeProp algorithm with smoothing L1∕2 regularization.[J],Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society,2018,103:19-28
[15]吴微,卢湖川.Subspace Clustering under Complex Noise[J],IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2018,28:302-313
[16]Fan, Yetian,Tang, Xiwei,Hu, Xiaohua,Wu, Wei,Ping, Qing.Prediction of essential proteins based on subcellular localization and gene expression correlation[J],BMC BIOINFORMATICS,2017,18(Suppl 13):470
[17]Li, Feng,Zurada, Jacek M.,Liu, Yan,Wu, Wei.Input Layer Regularization of Multilayer Feedforward Neural Networks[J],IEEE ACCESS,2017,5:10979-10985
[18]Li, Baohua,Wu, Wei.Subspace Clustering Under Multiplicative Noise Corruption[A],INTELLIGENCE SCIENCE AND BIG DATA ENGINEERING, ISCIDE 2017,2017,10559:461-470
[19]Fan, Yetian,Jiang, Xingpeng,Hu, Xiaohua,Song, Bo,Ling, Yuan,Wu, Wei.An Efficient Algorithm for Microbiome Sample Visualization Based on UniFrac Distance and Laplace Matrix[J],IEEE TRANSACTIONS ON NANOBIOSCIENCE,2016,15(4,SI):390-396
[20]Fan, Qinwei,Wu, Wei,Zurada, Jacek M..Convergence of batch gradient learning with smoothing regularization and adaptive momentum for neural networks[J],SPRINGERPLUS,2016,5(1):295
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科研项目
当前位置: 吴微 >> 科学研究 >> 科研项目前馈神经网络的结构稀疏化设计与分析, 国家自然科学基金, 2014/09/01, 完成
甲醇混合气体检测的神经网络数学建模, 大连理工大学“数学+X”交叉学科建设专项项目, 2007/12/31-2009/12/31, 完成
前馈神经网络学习算法的设计与分析, 国家自然科学基金, 2011/09/25, 完成
神经网络学习算法收敛性研究, 国家自然科学基金, 2008/09/25-2011/12/31, 完成
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