個人簡歷
毛文濤,，男，1980年4月生,，九三學社社員,，教授,，工學博士，博士生導師,。2006年畢業(yè)于重慶郵電大學計算機應用專業(yè),，獲工學碩士學位，導師李毅教授與金文標副教授,，2006年-2011年,，在西安交通大學航天航空學院攻讀博士學位，獲工學博士學位,，導師閆桂榮教授,。2011年至今，在河南師范大學大學計算機與信息工程學院從事教學與科研工作,。2013年-2016年,，在西北工業(yè)大學力學與土木建筑學院從事博士后研究，合作導師閆云聚教授,，博士后工作入選2016年度中國博士后科學基金資助者選介,。2016年-2017年，在加拿大阿爾伯塔大學機械工程系做訪問學者,，合作導師為左明健院士,。獲河南省高校科技創(chuàng)新人才（2015）,，河南省高校青年骨干教師（2014）,，河南省優(yōu)秀研究生指導教師（2023）。任清華大學安全工程領(lǐng)域工程碩士校外導師（2013-2016）,中國機械工程學會工業(yè)大數(shù)據(jù)分委會委員,。
在RESS,、MSSP、IEEE TII/TIM/SMC/Cybernetics,、JMS,、ISA-T、自動化學報,、控制與決策等國內(nèi)外權(quán)威學術(shù)期刊和美國控制會議（ACC）,、IJCNN等國際頂級學術(shù)會議上發(fā)表學術(shù)論文80余篇，其中Top期刊16篇,，ESI熱點論文1篇,、ESI高被引論文9篇，H指數(shù)26,；獲河南省教學成果二等獎1項、自然科學學術(shù)獎優(yōu)秀學術(shù)論文一/二等獎4項,、西安交通大學校級優(yōu)秀博士學位論文獎（2012年度）,、新鄉(xiāng)市青年科技獎（2019）,；主持（完成）國家自然科學基金、中國博士后科學基金,、河南省產(chǎn)業(yè)基金子課題,、河南省科技攻關(guān)項目、河南省自然科學基金等項目及各類企業(yè)課題20余項,；在科學出版社出版學術(shù)專著1部,、教材1部；獲河南省優(yōu)秀碩士學位論文指導教師（2021/2022/2023）,。
研究方向
機器學習理論與應用,，智能故障預測與健康管理（PHM），工業(yè)大數(shù)據(jù)分析等,。
獎項
1. 毛文濤,，李源，薛占熬,，年河南省自然科學獎三等獎,，2024。
2.毛文濤,，2022,2023,2024連續(xù)三年入選全球前2%頂尖科學家榜單,。
3. 毛文濤, 河南省優(yōu)秀研究生指導教師, 2023。
4. 毛文濤, 河南省高等教育教學成果獎二等獎（豫教[2016]24098號）, 2016,。
5. 毛文濤,《支持向量回歸機模型選擇研究及在綜合力學環(huán)境預示中的應用》,，西安交通大學,校級優(yōu)秀博士學位論文獎, 2012年。
6.毛文濤,閆桂榮,董龍雷,論文《ModelSelection for least squares support vector regressions based onsmall-world strategy》,河南省第二屆自然科學學術(shù)獎,河南省自然科學優(yōu)秀學術(shù)論文一等獎, 2013年,。
7.毛文濤,田梅,閆桂榮,論文《Researchof load identification based on multiple-input multiple-output SVMmodel selection》,河南省第二屆自然科學學術(shù)獎,河南省自然科學優(yōu)秀學術(shù)論文二等獎, 2013年,。
8.毛文濤,徐久成,王川,論文《Afast and robust model selection algorithm for multi-inputmulti-output support vector machine》,河南省第三屆自然科學學術(shù)獎,河南省自然科學優(yōu)秀學術(shù)論文二等獎, 2015年。
9.毛文濤,趙勝杰,穆曉霞,王海成,論文《Multi-dimensionalExtreme Learning Machine》,河南省第四屆自然科學學術(shù)獎,河南省自然科學優(yōu)秀學術(shù)論文二等獎, 2018年,。
10.毛文濤,，新鄉(xiāng)市青年科技獎，2019年,。
11.毛文濤,，河南師范大學第四屆盧錦梭師德楷模獎教金，2024,。
主持科研與教學項目
1.國家自然科學基金面上項目：“高速電驅(qū)軸承故障演化知識的張量表征機制及在線故障預測遷移學習方法”（62472146）,。2025.01-2028.12。主持,。
2.國家自然科學基金聯(lián)合基金：基于多任務學習的機械結(jié)構(gòu)小損傷檢測方法研究(U1704158),。2018.01-2020.12。主持。
3.國家自然科學基金聯(lián)合基金：面向綜合力學環(huán)境預測的回歸多任務學習研究（U1204609）,。2013.01-2015.12,。主持。
4.中國博士后科學基金特別資助項目：面向結(jié)構(gòu)小損傷檢測的不對稱多任務學習研究（2016T90944）,。2016.06-2018.06,。主持。
5.中國博士后科學基金面上項目（一等資助）：基于多任務學習的復雜機體結(jié)構(gòu)小損傷檢測關(guān)鍵問題研究（2014M550508）,。2014.05-2015.12,。主持。
6.2015年度河南省高?？萍紕?chuàng)新人才支持計劃:基于多任務學習的結(jié)構(gòu)振動微損傷識別方法研究(15HASTIT022),。2015.01-2017.12。主持,。
7.2014年度河南省高等學校青年骨干教師資助計劃：面向載荷識別的回歸多任務學習關(guān)鍵問題研究（2014GGJS-046）,。2015年。主持,。
8.2021年河南省科技攻關(guān)項目：基于深度遷移學習的軸承在線健康預警與壽命預測關(guān)鍵技術(shù)研究（212102210103）,。2021.01-2022.12。主持,。
9.2021年河南省專業(yè)學位研究生精品教學案例項目“《機器學習》”（YJS2021AL078）,。2021.01-2022.12。主持,。
10. 盾構(gòu)與掘進技術(shù)國家重點實驗室開放課題：面向盾構(gòu)TBM裝備運維過程的智能資源調(diào)撥與優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究（SKLST-2021-K04）,。2021.07-2024.06。主持,。
11. 2022年河南省科技研發(fā)計劃聯(lián)合基金（產(chǎn)業(yè)類）項目：新能源汽車電驅(qū)軸承數(shù)字孿生試驗系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)（225101610001）,。2023.07-2026.07。子課題負責人,。主持,。
12.2024年度河南省自然科學基金面上項目：面向滾動軸承在線剩余壽命預測的張量化無監(jiān)督深度遷移學習方法研究。2024.01-2025.12,。主持,。
13.教育部學位與研究生教育發(fā)展中心2023年度主題案例項目：“機器學習助力工業(yè)大數(shù)據(jù)分析——以設備健康管理和后市場運維為例”（ZT-231047608）。主持,。
論文著作（按時間倒序）
[1] Panpan Zeng, Wentao Mao (毛文濤)*, Yuan Li, Na Wang, Zhidan Zhong. Bayesian Domain-adversarial Regression Adaptation: A New Self-driven Remaining Useful Life Prediction Method across Different Machines with Uncertainty Quantification. IEEE Sensors Journal, 2024. (中科院二區(qū))
[2] Jianing Wu, Wentao Mao (毛文濤)*, Yanna Zhang, Lilin Fan, Zhidan Zhong. A Novel Few-Shot Deep Transfer Learning Method for Anomaly Detection: Deep Domain-adversarial Contrastive Network With Time-frequency Transferability Analytics. IEEE Internet of Things Journal, 2024, 11(17): 28809-28823. (中科院一區(qū)Top)
[3]Lilin Fan, Zhaoyu Song, Wentao Mao (毛文濤)*, Tiejun Luo, Wanting Wang, Kai Yang, Fukang Cao. Change is Safer: A Dynamic Safety Stock Model for Inventory Management of Large Manufacturing Enterprise based on Intermittent Time Series Forecasting. Journal of Intelligent Manufacturing, 2024. (中科院二區(qū))
[4]Wentao Mao(毛文濤), Wen Zhang, Ke Feng*, Michael Beer, Chunsheng Yang. Tensor representation-based transferability analytics and selective transfer learning of prognostic knowledge for remaining useful life prediction across machines. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 242: 109695. (中科院一區(qū)Top期刊)
[5] Wentao Mao*(毛文濤), Zongtao Chen, Yanna Zhang, Zhidan Zhong. Harmony better than uniformity: A new pre-training anomaly detection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 127: 107427. (中科院二區(qū))
[6] Wentao Mao*(毛文濤), Yu Wang, Ke Feng, Linlin Kou, Yanna Zhang. SWDAE: A new degradation state evaluation method for metro wheels with interpretable health indicator construction based on unsupervised deep learning. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024, 73: 3507313. (中科院二區(qū))
[7] Wentao Mao*(毛文濤),，Jiaxian Chen, Jing Liu, Xihui Liang. Self-supervised deep domain-adversarial regression adaptation for online remaining useful life prediction of rolling bearing under unknown working condition. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(2): 1227-1237. (中科院一區(qū)Top期刊, IF: 11.648, ESI高被引論文)
[8] Wentao Mao*(毛文濤), Gangsheng Wang, Linlin Kou, Xihui Liang. Deep domain-adversarial anomaly detection with one-class transfer learning. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 10(2): 524-546. (中科院一區(qū)Top期刊, IF: 6.171)
[9]Wentao Mao* (毛文濤)，Jing Liu, Jiaxian Chen, Xihui Liang. An interpretable deep transfer learning-based remaining useful life prediction approach for bearings with selective degradation knowledge fusion. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 3508616. (SCI: 000776158800013, 中科院二區(qū))
[10]Wentao Mao*(毛文濤) , Ling Ding, Yamin Liu, Sajad Saraygord Afshari, Xihui Liang. A new deep domain adaptation method with joint adversarial training for online detection of bearing early fault. ISA transactions, 2022, 122: 444-458. (中科院二區(qū), ESI高被引論文)
[11] 毛文濤*, 田思雨, 竇智, 張迪, 丁玲. 一種基于深度遷移學習的滾動軸承早期故障在線檢測方法[J].自動化學報, 2022, 48(1): 302-314.(CAA A類期刊, 入選學術(shù)精要高PCSI,、高被引,、高下載論文，入選F5000高影響力論文)
[12] Wentao Mao (毛文濤)，Jiaxian Chen, Yuejian Chen, Sajad Saraygord Afshari, Xihui Liang*. Construction of health indicators for rotating machinery using deep transfer learning with multi-scale feature representation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 3511313. (中科院二區(qū))
[13]Wentao Mao*(毛文濤),，Yamin Liu, Ling Ding, Ali Safian, Xihui Liang*. A new structured domain adversarial neural network for transfer fault diagnosis of rolling bearings. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 3509013. (中科院二區(qū))
[14] Wentao Mao*(毛文濤),，Wushi Feng, Yamin Liu, Di Zhang, Xihui Liang. A new deep auto-encoder method with fusing discriminant information for bearing fault diagnosis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2021, 150: 107233.(中科院二區(qū)Top期刊, ESI高被引論文)
[15]Wentao Mao*(毛文濤)，Siyu Tian, Jingjing Fan, Xihui Liang, Ali Safian. Online detection of bearing incipient fault with semi-supervised architecture and deep feature representation. Journal of Manufacturing Systems, 2020, 55: 179-198. (中科院二區(qū))
[16]Wentao Mao (毛文濤),，Jianliang He, Ming J. Zuo*. Predicting remaining useful life of rolling bearings based on deep feature representation and transfer learning. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(4): 1594-1608. (中科院二區(qū), ESI高被引論文)
[17]Wentao Mao*(毛文濤)，Ling Ding, Siyu Tian, Xihui Liang. Online detection for bearing incipient fault based on deep transfer learning. Measurement, 2020, 152: 107278. (中科院三區(qū))
[18]Wentao Mao*(毛文濤),，Jiaxian Chen, Xihui Liang, Xinming Zhang. A new online detection approach for rolling bearing incipient fault via self-adaptive deep feature matching. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(2): 443-456. (中科院二區(qū),，ESI高被引論文)
[19]Wentao Mao*(毛文濤), Wushi Feng, Xihui Liang. A novel deep output kernel learning method for bearing fault structural diagnosis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 117(2): 293-318.(中科院二區(qū)Top期刊, ESI高被引論文)
[20]Wentao Mao*(毛文濤)，Yamin Liu, Ling Ding, Yuan Li. Imbalanced fault diagnosis of rolling bearing based on generative adversarial network: A comparative study. IEEE Access, 2019, 7: 9515-9530. (ESI高被引論文)
[21]毛文濤*,，蔣夢雪,，李源，張仕光. 基于異常序列剔除的多變量時間序列結(jié)構(gòu)化預測[J].自動化學報, 2018, 44(4): 619-634.（CAA A類期刊, 刊用類型：長論文,，入選F5000高影響力論文）
[22]Wentao Mao*(毛文濤),，Ling He, Yunju Yan, Jinwan Wang. Online sequential prediction of bearings imbalanced fault diagnosis by extreme learning machine. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 83(1): 450-473.(中科院二區(qū)Top期刊, ESI高被引論文)
[23]Wentao Mao*(毛文濤)，Jinwan Wang,，Zhanao Xue. An ELM-based model with sparse-weighting strategy for sequential data imbalance problem[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2017, 8(4), 1333-1345. (中科院三區(qū), ESI熱點論文)
[24]毛文濤*, 田陽楊, 王金婉, 何玲. 面向貫序不均衡分類的粒度極限學習機研究[J]. 控制與決策, 2016, 31(12): 2147-2154. (EI：20165103149959, 入選F5000高影響力論文)
[25]Wentao Mao*(毛文濤), Jiucheng Xu, Chuan Wang, Longlei Dong. A fast and robust model selection algorithm for multi-input multi-output support vector machine. Neurocomputing, 2014, 130: 10-19.
學生獲獎
[1] 指導研究生獲河南省優(yōu)秀碩士學位論文（2021/2022/2023）
[2] 指導研究生多次獲研究生國家獎學金（2015/2016/2019/2020/2021/2022/2023）
[3] 指導國家級大學生創(chuàng)新項目入選第八屆和第九屆全國大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)年會并展示（2015/2016）
[4] 獲河南省大學生創(chuàng)業(yè)大賽優(yōu)秀指導教師獎（2016）
[5] 指導研究生獲第三屆全國研究生移動終端應用設計大賽國家三等獎（2017）
[6]指導本科生獲2024年中國國際大學生創(chuàng)新大賽（互聯(lián)網(wǎng)+）河南省一等獎/二等獎（2024）
[7]指導本科生獲2024年挑戰(zhàn)杯（小挑）河南省金獎/銀獎（2024）
聯(lián)系方式
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