相册


基本信息 The basic information
姓名: 文载道

学院: 自动化学院


学历: 博士研究生毕业

学位: 工学博士


职称: 副教授

职务:


学科: 控制科学与工程-模式识别与智能系统





工作经历 Work Experience
2018年2月至今 西北工业大学 自动化学院 副教授



教育经历 Education Experience
2006年09月-2010年07月西安电子科技大学 电子工程学院（教改班） 工学学士
2010年09月-2011年09月西安电子科技大学 电子工程学院 硕博连读
2011年09月-2017年12月 西安电子科技大学 电子工程学院 工学博士
2014年04月-2015年04月 西班牙巴斯克大学 计算机科学与人工智能系 访问****



教育教学 Education And Teaching
1、主讲M09M11178《压缩感知、学习与图像分类》研究生课程，春40学时
2、主讲U09M11285.01《智能感知、学习与分类》本科生课程，秋32学时



招生信息 Admission Information
每年招收对科研有热忱的人工智能（主要为机器学习、机器视觉等）方向硕士研究生1~2名。



科学研究 Scientific Research
研究方向：
1.人工智能、类脑认知与优化理论
2.压缩稀疏感知、机器学习理论（含深度学习）
3.遥感影像处理、分类、解译与自动目标识别
主持项目：
1.国家自然科学基金-青年科学基金项目《视觉认知机制启发的无人机自主压缩目标成像与识别》（2019.01-2021.12）
2.中央高校基本科研业务费《基于类脑感知学习的极化SAR影像分割与解译》（2018.01-2020.12）
3.陕西省自然科学基础研究计划《面向海洋目标的可解释性自主感知学习与识别》(2020.01-2021.12)



学术成果 Academic Achievements
博士论文《基于压缩表示学习与深度认知推理的SAR图像分类与目标识别》
2020年西安电子科技大学优秀博士论文，2020年陕西省优秀博士论文


国际期刊：
Zaidao Wen, Qian Wu, Zhunga Liu, Quan Pan, Polar-Spatial Feature Fusion Learning With Variational Generative-Discriminative Network for PolSAR Classification, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2019. Top JCR Q1. Code: preparing

Zaidao Wen, Biao Hou, Qian Wu, Licheng Jiao, Discriminative Transformation Learning for Fuzzy Sparse Subspace Clustering , IEEE Trans.Cybern. Vol.48, No.8, PP. 2218-2231, 2018 Top,JCR Q1, Code: preparing
Zaidao Wen, Biao Hou, Qian Wu, Licheng Jiao, Discriminative Feature Learning for Real-Time SAR Automatic Target Recognition With the Nonlinear Analysis Cosparse Model , IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. Vol. 17, No. 7, PP.1045-1049, 2018 JCR Q2, code: github avaiable
Biao Hou, Zaidao Wen, Licheng Jiao and Qian Wu,Target Oriented High Resolution SAR Image Formation via Semantic Information Guided Regularizations , IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., Vol. 56, No. 4, PP.1922-1939, 2018 Top JCR Q1, code: preparing
Qian Wu, Biao Hou, Zaidao Wen, Licheng Jiao, Variational Learning of Mixture Wishart Model for PolSAR Image Classification , IEEE Trans.Geosci. Remote Sens. 2018 Top JCR Q1
Huifang Shen, Biao Hou, Zaidao Wen, and Licheng Jiao,Structural-Correlated Self-Examples based Super-Resolution of Single Remote Sensing Image , IEEE J. Sel. Topics on Appl. Earth Observ. Remote Sensi. 2018, JCR Q2
Zhongle Ren, Biao Hou, ZaidaoWen, Licheng Jiao, Patch-Sorted Deep Feature Learning for High Resolution SAR Image Classification , IEEE J. Sel. Topics on Appl. Earth Observ. Remote Sensi.2018, JCR Q2
Bo Ren, Biao Hou, Zaidao Wen, Wen Xie and Licheng Jiao, PolSAR image classification via multimodal sparse representation-based feature fusion,Int. J. Remote Sens., 2018 JCR Q2
Zaidao Wen, Biao Hou, Licheng Jiao, Discriminative Dictionary Learning With Two-Level Low Rank and Group Sparse Decomposition for ImageClassification , IEEE Trans. Cybern. Vol. 47, No. 11, PP. 3758-3771, 2017. Top JCR Q1 code: preparing
Zaidao Wen, Biao Hou, Licheng Jiao, Discriminative Nonlinear Analysis Operator Learning: When Cosparse Model Meets Image Classification ,IEEE Trans. Image Process. Vol. 26, No. 7, PP. 3449-3462, 2017. Top JCR Q1 code: github available
Zaidao Wen, Biao Hou, Licheng Jiao, Joint Sparse Recovery With Semisupervised MUSIC , IEEE Signal Process. Lett.. 2017. Vol. 24, No. 5, PP.629-633, 2017. JCR Q2 code: github available
Biao Hou, Qian Wu, Zaidao Wen and Licheng Jiao, Robust Semi-supervised Classification for PolSAR Image with Noisy Labels , IEEE Trans.Geosci. Remote Sens., Vol. 55, No. 11, PP. 6440-6455, 2017. Top JCR Q1
Jia Weichen, Licheng Jiao, Zaidao Wen,High-Level Feature Selection With Dictionary Learning for Unsupervised SAR Imagery Terrain Classification , IEEE J. Sel. Topics on Appl. Earth Observ.Remote Sensi. Vol. 10, No. 1, PP. 145-160, 2017, JCR Q2
国际会议：
Shuai Zhang, Zaidao Wen*, Zhunga Liu, Quanpan, Rotation Awareness Based Self-supervised learning for SAR Target Recognition, IEEE IGARSS, 2019 (Poster)

Zaidao Wen, Biao Hou, Shuang Wang, Licheng Jiao, Learningtask-driven polarimetric target decomposition: A new perspective, IEEE IGARSS,2016 (Poster)
Zaidao Wen, Biao Hou, Shuang Wang, High resolution SAR targetreconstruction from compressive measurements with prior knowledge, IEEE IGARSS,2013 (Oral)







团队信息 Team Information
隶属于信息融合技术教育部重点实验室



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