魏海坤

发布者:夏思宇发布时间:2019-05-28浏览次数:6007

魏海坤

院长/教授

  • 学历:博士

  • 系:自动化学院

  • 学科组:

  • 邮箱:hkwei@seu.edu.cn

  • 个人概况: 1971年生,浙江杭州人。现为东南大学自动化学院院长,教授,博士生导师

  • 个人简介:

    一、简介
    魏海坤,男,1971年生,浙江杭州人。现为东南大学自动化学院院长,教授,博士生导师。1997年、2000年于东南大学自动化所分获工学硕士、博士学位,同年留校工作。2005 年至2007 年在日本理化学研究所脑科学研究中心 (RIKEN BSI)师从Shun-ich Amari教授从事博士后研究。主持研制了我国首套南极科考支撑平台,2010年作为中国第27次南极科考队内陆队队员,赴南极中山站和昆仑站参加科考工作,完成了平台在昆仑站的现场调试和投运。
    Email:hkwei@seu.edu.cn   电话:025-83794766
    二、教学工作
    讲授课程情况:
    【1】《C++程序设计》本科生课程:授课人自2004年起一直在东南大学自动化学院从事《C++程序设计》课程的教学工作,目前为该课程负责人。授课人具有20多年的C语言和VC++编程经历,并具有丰富的自动化工程项目经验。
    【2】《工程设计导论》本科生课程:为一年级新生的工程感受课,课程负责人。
    【3】《神经网络与机器学习》研究生课程:授课人自2001年起一直在东南大学自动化学院从事《神经网络设计》课程的教学工作。基于神经网络的机器学习是授课人博士及博士后期间的研究方向,也是授课人目前感兴趣的研究方向之一。
    作为负责人承担的教改项目:
    【1】以《C++程序设计》为中心实现电类专业程序设计类课程的整合,江苏省教改项目,2015-2017
    【2】面向工程教育认证的“自动化专业核心系列课程”综合改革,东南大学重中之重教改项目,2015-2017
    【3】利用学术休假引进国外高水平教授教学模式和教学方法的研究与实践,东南大学教改项目,2010-2012
    编写教材:
    【1】魏海坤.《神经网络结构设计的理论与方法》,国防工业出版社, 北京,2005.2.
    【2】姜长生, 王从庆, 魏海坤, 陈谋. 《智能控制与应用》, 科学出版社, 北京,2007.7.
    教学成果:
    【1】工科专业程序设计类课程基于项目的研讨型教学模式改革与实践,江苏省教学成果一等奖,2017,排名第1.
    【2】以《C++程序设计》为中心实现工科专业程序设计类课程的整合,东南大学教学成果一等奖,2016,排名第1.
    三、科研工作
    目前研究方向(可参考后面项目情况):
    【1】自动化系统设计(实时嵌入式系统设计、实时数据库、组态软件设计等),工业自动化及南极科考领域是主要应用背景;
    【2】基于神经网络的机器学习理论和应用研究,如深度学习等智能信息处理方法在新能源领域的应用等。
    2009年以来完成和在研的部分科研项目:
    【1】 基金面上项目,基于地基云图和深度学习的光伏功率超短期预测研究, 2018-, 主持
    【2】 横向课题,基于图像处理的机器人焊接质量监控与分析系统,2017-2018,主持
    【3】 横向课题,多天气型云图处理和辐射计算技术研究,2016-2017,主持
    【4】 国际合作专项,基于云计算的空间探测及数据处理技术的合作研究,2015-2018,参与
    【5】 横向课题,冷轧生产辊系空间位置测量系统研制,2015-2019,主持
    【6】 横向课题,基于物联网的仓储搬运设备远程故障诊断系统研制,2015-2017,主持
    【7】 基金面上项目,南极科考支撑平台发电机组的故障预测与优化切换控制,2014-2017,参与
    【8】 横向课题,移动式储能系统双级能量转换装置控制软件试制,2014-2016,主持
    【9】 横向课题,基于物联网的大场景智能照明及监控系统,2013-2016,主持
    【10】江苏省基金,南极科考支撑平台运行控制与健康维护研究,2013-2016,参与
    【11】横向课题,数值天气预报产品的数据分析与评估方法研究,2013-2014,主持
    【12】横向课题,热处理生产线自动上料系统及软件研制,2013-2016,主持
    【13】基金重大项目,极端台址环境下独立能源控制支撑系统的特性研究,2012-2016,参与
    【14】大科学工程预研项目,中国南极天文台能源模块方案设计,2012-2014,主持
    【15】江苏省成果转化专项,多晶硅生产过程氯氢化关键加热系统研发,2009-2011,参与
    【16】江苏省基金,奇异学习机器的学习算法研究,2009-2011,主持
    【17】横向技装项目,南极冰穹A科考支撑平台,2009-2012,主持;
    【18】基金面上项目,前馈神经网络的奇异学习动态研究,2009-2011,主持
    2009年以前完成的部分企业合作项目:
    【1】集成电路自动化生产线物料输送系统,企事业单位委托项目,负责;
    【2】微波集成电路生产线给料自动化系统设计,企事业单位委托项目,负责;
    【3】多输入多输出神经网络实验数据拟合模型设计,华为基金,负责;
    【4】板坯库无线调度系统,企事业单位委托项目,主要设计;
    【5】配浆控制及绝干量计量系统,企事业单位委托项目,主要设计;
    【6】太原一电厂实时数据库系统,企事业单位委托项目,负责;
    【7】电力实时监控系统一体化平台设计,企事业单位委托项目,主要设计;
    【8】锅炉燃烧过程优化控制系统系统,企事业单位委托项目,主要设计;
    【9】制桨蒸煮过程控制系统设计,企事业单位委托项目,主要设计;
    【10】江苏靖江江源热电厂热网管理系统,企事业单位委托项目,主要设计;
    【11】华能南京电厂6KV开关室监控系统设计,企事业单位委托项目,主要设计。
    专利与著作权:
    【1】方仕雄,魏海坤,张侃健,余东东,葛健,一种用于测试发动机低温低气压启动和运行特性的装置, 2015.4.8,中国,CN201210580873.5
    【2】方仕雄,魏海坤,张侃健,余冬冬,发动机低温低气压环境测试装置的模糊控制方法, 2014.12.24,中国,CN201410480010.X
    【3】方仕雄,魏海坤,张侃健,低温低压环境下无人值守平台发电机组智能自主控制方法,2013.4.3,中国,CN201110097957.9
    【4】魏海坤 ,陈新海,张侃健. 一种升降平台倾斜度测量装置及测量方法2012.6.27,中国,CN201110406675.2
    【5】魏海坤,张驰. 一种控制模式可切换的智能短信温度开关, 中国, 201210178424.8
    【6】丁维明,魏海坤,吴小丽,基于构造-剪枝混合优化RBF网络的煤灰熔点预测方法,2012.12.19,中国,CN201010521088.3
    【7】邓杰锋,魏海坤,非线性系统的建模和补偿方法,2010.8.11,中国,CN200510072107.8
    【8】软件著作权:集成电路生产线自动物料输送系统监控软件,2012SR079028
    已发表或指导学生发表的部分机器学习理论与方法领域的论文(部分):
    【1】Weili Guo, Haikun Wei*, Yew-Soon Ong, Jaime Rubio Hervas, Junsheng Zhao, Hai Wang, Kanjian Zhang. Numerical Analysis near Singularities in RBF Networks,Journal of machine Learning Research, Accepted as Full Paper.
    【2】Liping Xie, Dacheng Tao, Haikun Wei. Early Expression Detection via Online Multi-instance Learning with Nonlinear Extension, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Accepted as Full Paper.
    【3】Weili Guo, Yew-Soon Ong, Yingjiang Zhou, Jaime Rubio Hervas, Aiguo Song, Haikun Wei*. Fisher Information Matrix of Unipolar Activation Function-Based Multilayer Perceptrons. IEEE Transactions on Cybernetics, Accepted as Full Paper.
    【4】Zhang Jinxia, Fang Shixiong, Ehinger Krista A, Wei Haikun*, Yang Wankou, Zhang Kanjian, Yang Jingyu. Hypergraph Optimization for Salient Region Detection Based on Foreground and Background Queries. IEEE ACCESS, 2018, 6: 26729-26741
    【5】Guo Weili, Zhao Junsheng, Zhang Jinxia, Wei, Haikun*, Song Aiguo, Zhang Kanjian. Stability analysis of opposite singularity in multilayer perceptrons, Neurocomputing,2018,282(3):192~201
    【6】Jinxia Zhang, Krista A. Ehinger, Haikun Wei*, Kanjian Zhang, Jingyu Yang. A novel graph-based optimization framework for salient object detection, Pattern Recognition, 2017, 71: 387-388.
    【7】Liping Xie, Haikun Wei*, Junsheng Zhao, Kanjian Zhang. Automatic Feature Extraction Based Structure Decomposition Method for Multi-classification [J]. Neurocomputing, 2016,173:744-750.
    【8】Liping Xie, Dacheng Tao, Haikun Wei*. Joint Structured Sparsity Regularized Multi-view Dimension Reduction for Video-based Facial Expression Recognition [J]. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST), 2017, 8(2):28.(Regular paper).
    【9】Zhao Junsheng,Wei Haikun*,Zhang Chi. Natural gradient learning algorithms for RBF networks,Neural Computation,2015.4.1,27(2):481~505.
    【10】Xie Liping,Wei Haikun* ,Zhang Kanjian,Behavioral modeling of nonlinear RF power amplifiers using ensemble SDBCC network,Neurocomputing,2015.12.1,154(1):24~32
    【11】Guo Weili,Wei Haikun*,Zhao Junsheng. Theoretical and numerical analysis of learning dynamics near singularity in multilayer perceptrons,Neurocomputing,2015,151(1):390~400
    【12】Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Dynamics of Learning near Singularity in Radial Basis Function Networks”, Neural Networks, 2008,21(7), 989-1005 (Regular paper).
    【13】Haikun Wei, Jun Zhang, Florent Cousseau, Tomiko Ozeki, and Shun-ichi Amari. “Dynamics of Learning Near Singularities in Layered Networks”. Neural Computation, 2008, 20(3), 813-843 (Regular paper).
    已发表或指导学生发表的部分新能源预测领域的论文(部分):
    【1】Tingting Zhu, Haikun Wei*, Xin Zhao et al., Clear-sly Model for Wavelet Forecasting of Direct Normal Irradiance[J], Renewable Energy, 2017, 104:1-8
    【2】Chi Zhang, Haikun Wei*, et al. A Gaussian process regression based hybrid approach for short-term wind speed prediction [J]. Energy Conversion and Management, 2016, 126: 1084-1092.
    【3】Chi Zhang, Haikun Wei*, et al. Short-term wind speed forecasting using empirical mode decomposition and feature selection [J]. Renewable Energy, 2016, 96: 727-737.
    【4】Chi Zhang, Haikun Wei*, et al. Direct interval forecasting of wind speed using radial basis function neural networks in a multi-objective optimization framework [J]. Neurocomputing, 2016, 205: 53-63.
    【5】Haijian Shao, Haikun Wei*, et al. Short-term wind speed forecasting using wavelet transformation and AdaBoosting neural networks in Yunnan wind farm [J]. IET Renewable Power Generation, 2016.
    【6】Haikun Wei, Haijian Shao, et al. Using a model structure selection technique to forecast short-term wind speed for a wind power plant in North China [J]. Journal of Energy Engineering, 2015, 142(1): 04015005.
    部分国内刊物论文:
    【1】韦姝,魏海坤*,朱婷婷. 考虑风速分布与日非平稳性的风速数据预处理方法研究,电网与清洁能源,2015.3.01,(3):93~98
    【2】郭伟立,魏海坤*,赵军圣,张侃健. 多层感知器模型互反奇异性区域学习动态的理论分析,控制理论与应用,2014.01.01,2(2):140~147
    【3】魏海坤,李奇,宋文忠.“梯度算法下RBF网的参数变化动态”,控制理论与应用, 2007,24(3),356-360.
    【4】魏海坤,宋文忠,李奇.“非线性系统RBF网在线建模的资源优化网络方法”,自动化学报,2005, 31(6), 970-974。
    【5】魏海坤,宋文忠,李奇.“基于RBF网的火电机组实时成本在线建模方法”,中国电机工程学报,2004,24(7),246-252。
    【6】郑宗涵,魏海坤,李奇. “实时数据库算法引擎的设计与应用”, 信息与控制, 2003, 32(7), 662-665.
    【7】魏海坤,丁维明,宋文忠,徐嗣鑫.“RBF网的动态设计算法”,控制理论与应用,2002, 19(5),673-680。
    【8】魏海坤,徐嗣鑫,宋文忠. 神经网络的泛化理论和泛化方法, 自动化学报, 2001,27(6),806-815.
    【9】魏海坤,宋文忠,徐嗣鑫. 基于结构分解的神经网络设计算法, 自动化学报, 2001,27(2),276-279.
    【10】魏海坤,徐嗣鑫,宋文忠,吴福保. 最小RBF网设计的进化优选算法及其在动力配煤状态预测建模中的应用, 中国电机工程学报, 2001,21(1),63-72.
    【11】魏海坤,徐嗣鑫,宋文忠. RBF网学习的进化优选算法, 控制理论与应用, 2000,17(4),604-608.
    部分国际会议论文:
    *Liping Xie, Dacheng Tao, Haikun Wei. Multi-view Exclusive Unsupervised Dimension Reduction for Video-based Facial Expression Recognition [C]. 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI-16, 2217-2223.
    *Chi Zhang, Haikun Wei, et al. Short-Term wind speed forecasting using a multi-model ensemble [C]. In 12th International Symposium on Neural Networks, 2015, 398-406.
    *Chi Zhang, Haikun Wei, et al. Comparison of two multi-step ahead forecasting mechanisms for wind speed based on machine learning models [C]. In 34th Chinese Control Conference, 2015, 8183-8187.
    *Zhu T, Wei H, Zhang C, et al. A local threshold algorithm for cloud detection on ground-based cloud images[C]// Control Conference. IEEE, 2015:3702-3706.
    *Zhu T, Wei H, Zhao X, et al. A method of cloud classification based on DNI[C]// Chinese Control Conference. 2016:4155-4160.
    *Tingting Zhu, Haikun Wei, Yu Shen et al., Forecasting Direct Normal Irradiance based on Ground-based Sky Image, 28th International Conference on Computer Application in Industry and Engineering, CAINE 2015, Oct. 12-14, 2015;
    *Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Eigenvalue Analysis on Singularity in RBF networks”, Proc. IJCNN, 2007.
    *Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Online Learning Dynamics of Radial Basis Function Neural Networks near the Singularity”. Proc. IJCNN, 2006.
    获得学术奖励
    【1】基于优化的非线性系统智能建模与控制,.教育部自然科学二等奖,2010, 排名第3.
    四、关于研究生招生和培养、博士后
    研究生招生和培养情况:
    **项目组每年招收博士生2-3名,硕士生8-10名/年,是目前学院最受学生好评的课题组之一。
    **项目组非常欢迎模式识别与人工智能、控制理论与控制工程等相关方向的博士后或访问学者加盟。
    **所有学生由课题组统一安排指导。目前课题组共6位教师,由两位教授及博士生导师(魏海坤教授、张侃健教授)共同负责。项目组科研经费充足。
    **项目组内的学生都必须参与各类项目(项目清单见后),并以项目为依托完成各种控制系统软件设计、硬件设计、算法设计。课题组每年均有研究生与电科院(原南瑞)、14所等单位联合培养。
    **硕士从二年级起(部分学生一年级开始),博士生从一年级起,每周都必须参与报告(seminar)。报告形式:由学生轮流介绍各自项目进展,并由项目组老师和学生共同讨论项目中存在的问题。
    **本项目组工程背景较厚,博士生大都从事工程中的理论问题研究。项目组内导师与学生交流充分,迄今为止每位学生均能有较好的研究成果,并在相关研究领域的国际知名刊物发表论文。
    **关于直博生招生:本课题组特别欢迎免研生报考本科直博。欢迎对基于神经网络的智能信息处理、优化方法等研究有浓厚兴趣、并毕业后有意在高校、研究所、企业研究院工作的学生联系。
    已指导博士论文及毕业生去向:
    共指导毕业博士6人,去向为:高校4人(东南大学等),出国1人(南洋理工大学),企业研究院1人(苏宁)。
    毕业时间及论文题目:
    【1】2015,动态系统参数辨识中的奇异性研究
    【2】2015,前馈神经网络的奇异学习动态研究
    【3】2015,电力系统多区域经济调度分解协调策略的研究
    【4】2016,基于数据的风电场短期风速预测
    【5】2017,基于视频的人脸表情识别
    【6】2017,风电场短期风速预测若干问题研究
    已指导硕士论文及毕业生去向:
    共指导毕业硕士近40人,主要就业于IT行业(如BAT、华为等),及各类研究所,部分学生转为硕博连读生。课题组每年的毕业生都很受用人单位欢迎,很多学生已成为所在单位的技术骨干。
    毕业时间及论文题目:
    【1】2005,实时数据库算法引擎的设计与应用
    【2】 2006,基于神经网络的财务困境预测模型设计
    【3】2006,基于神经网络的时延水温控制
    【4】2007,基于谐波分析的交流电量数据采集系统的研究
    【5】2007,基于Zigbee协议的无线传感器网络的研究与开发
    【6】2010,RoboCup实物救援机器人研究——语音识别系统设计与实现
    【7】2011,基于层次等级模型的大脑视皮层模型比较
    【8】2011,基于ARM的嵌入式策略组态软件设计
    【9】2012,基于PC104的嵌入式策略组态软件设计
    【10】2012,Affinity Propagation聚类算法的研究及应用
    【11】2012,南极科考支撑装置主控系统的设计与实现
    【12】2012,基于TMS320F2812的永磁同步电机伺服控制的研究与设计
    【13】2013,视觉感知计算模型的仿真研究与改进
    【14】2013,低温低压环境下柴油发电机组的改造与运行优化控制
    【15】2013,智能家居中家电远程监控系统的设计与实现
    【16】2013,南极科考支撑装置主控系统仿真测试平台的设计与实现
    【17】2013,自动化生产线物料输送系统的设计与实现
    【18】2014,南极冰穹A科考支撑平台远程运行监控系统设计
    【19】2014,南极低温低气压环境模拟平台的设计与实现
    【20】2014,基于先验聚类中心和消息反馈的Affinity Propagation算法
    【21】2014,高杆灯远程监控系统设计
    【22】2015,基于ROS的自主式救援机器人SLAM和导航系统研究
    【23】2015,基于混合模型的风电场短期风速风功率预测研究
    【24】2015,基于物联网的大场景智能照明系统监控终端研制
    【25】2015,用于风储联合发电的储能监控系统设计
    【26】2015,基于物联网的大场景智能照明监控系统中心软件设计与实现
    【27】2016,南极科考模拟支撑平台高性能监控系统设计
    【28】2016,基于数字图像的纹理特征提取方法研究与改进
    【29】2016,低温低压环境柴油发电机控制系统设计
    【30】2016,基于神经网络的非线性慢时变系统的数值预测研究
    【31】2016,雷达数字电路板故障诊断方法的研究
    【32】2016,多类型储能系统在分布式发电中的应用技术研究
    【33】2017,电路板自动测试系统的可视化软件平台设计
    【34】2017,基于神经网络的云图识别与超短期直接太阳光辐射预测研究及应用
    【35】2017,基于物联网的仓储搬运设备远程监控系统软件设计与实现
    【36】2017,基于多核框架的实时信号并行处理软件研制
    【37】2017,大场景高杆灯智能照明远程监控系统软件研制
    【38】2017,基于物联网的仓储搬运设备远程故障诊断终端的研制
  • 教学研究:

  • 科研项目:

  • 科研论文: