职务职称：

教授、硕士生导师

所属系部：

物联网工程系

研究方向：

人工智能应用、机器学习、软件开发、统计信号处理

联系电话：

电子邮箱：

wei_gao@ujs.edu.cn

个人简介

（1）教育背景：

2015.02-2016.01：法国国家科学研究中心拉格朗日实验室（CNRS 7293），博士后。

2012.10-2015.12：法国尼斯-索菲亚-昂蒂波利大学，工程科学专业（信号处理），工学博士。

2010.04-2014.12：西北工业大学，信息与通信工程专业，工学博士。

2007.09-2010.03：西北工业大学，信号与信息处理专业，工学硕士。

（2）主要研究方向：

人工智能及其应用；深度学习与神经网络；软件开发；自适应滤波理论研究等。

（3）学术活动：

IEEE Senior Member；中国电子学会会员；

曾担任IEEE TSP；IEEE TGRS；IEEE TNNLS；IEEE TCAS-I；IEEE TCAS-II；IEEE RAL；IEEE SPL；ELSEVIER SP；Neurocomputing等期刊以及IROS2025，ICRA 2024，ICSPCC 2025等国际会议审稿人。

教研成果

（1）获2024年度中国发明协会“发明创业奖创新奖”一等奖（排名第三）。主持在研企业信息技术应用开发横向项目2项。主持完成国家自然科学基金面上项目1项、国家自然科学基金青年项目1项、企业信息技术开发横向项目3项。

（2）2025年指导专业学位硕士研究生获校优秀硕士学位论文1篇。指导本科生竞赛获国A二等奖2项，国A三等奖2项。

（3）期刊论文：

[J1]Gao Wei*, Zhang Yu, Akoudad Youssef, and Chen Jie. MSSF-Net: A Multimodal Spectral–Spatial Feature Fusion Network for Hyperspectral Unmixing[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 63: 1-15, 2025, Art. no. 5511515.

[J2] Gao Wei*, Yang Jingyu, Zhang Yu, Akoudad Youssef, and Chen Jie. SSAF-Net: A Spatial-Spectral Adaptive Fusion Network for Hyperspectral Unmixing With Endmember Variability[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 63: 1-15, 2025, Art. no. 5506015.

[J3] Gao Wei*, Xie Xiuhuang, Fu Dongliang, Yu Jiongmin, and Akoudad Youssef. HDNAT: A Transformer-Based Fault Diagnosis Model For Rotating Machinery Across Varying Damage Degrees[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 74, pp. 1-16, 2025, Art. no. 3563816.

[J4] Gao Wei*, Jin Li, Akoudad Youssef, and Yang Yang. APS-NeuS: Adaptive Planar and Skip-Sampling for 3D Object Surface Reconstruction in High-Specular Scenes[J]. Image and Vision Computing, 162: 105665, 2025.

[J5] Gao Wei*, Xu Zhiqiang, and Akoudad Youssef. Metric-Based Meta-Learning Relation Network for Cross-Domain Few-Shot Bearing Fault Diagnosis[J]. IEEE Sensors Journal, 25(8): 13632-13647, Apr. 2025.

[J6] Gao Wei*, Cai Yongjie, Akoudad Youssef, Yang Yang, and Chen Jie. MA-Stereo: Real-Time Stereo Matching via Multi-Scale Attention Fusion and Spatial Error-Aware Refinement [J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 9(11): 9954-9961, Nov. 2024.

[J7] Gao Wei*, Yang Jingyu, and Chen Jie. Proportional Perturbation Model for Hyperspectral Unmixing Accounting for Endmember Variability[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 21: 1-5, 2024, Art. no. 5501405.

[J8] Gao Wei*, Rao Di, Yang Yang, and Chen Jie. Edge Devices Friendly Self-Supervised Monocular Depth Estimation Via Knowledge Distillation[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 8(12): 8470-8477, 2023.

（4）会议论文：

[C1]Zhang Junding, Rao Di, Akoudad Youssef, Gao Wei*, and Chen Jie. Lightweight Self-Supervised Monocular Depth Estimation for All-Day Scenes Using Generative Adversarial Network[C]. Proc. of IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process. (ICASSP), 2025, pp: 1-5, Hyderabad, India.

[C2] Jin Li, Huang Jiageng, Xu Zhenxing, and Gao Wei*. ATFNeRF: Attention Fusion-Based Neural Radiance Fields for Sparse View Inputs[C]. Proc. of IEEE International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (PRAI), 2025, pp: 1-6, Guiyang, China.

[C3] Yuan Kang, Xu Zhenxing, Akoudad Youssef, and Gao Wei*. Robust Stereo Matching Using Noise Feature Extraction Network with Dynamic Convolution [C]. Proc. of IEEE International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (PRAI), 2024, pp: 735-741, Hangzhou, China.

[C4] Cai Yongjie, Fu Dongliang, Yu Jiongmin, and Gao Wei*. Stochastic Analysis of Regularized Recursive Least-Squares Algorithm [C]. Proc. of IEEE Int. Conf. Signal Process. (ICSP), 2024, pp: 6-11, Suzhou, China.

[C5] Ma Guoxuan, Xu Zhiqiang, Gao Wei*, and Chen Jing. Few-Shot Bearing Fault Diagnosis in Time-Frequency Maps Using Prototypical Networks[C]. Proc. of IEEE Int. Conf. Signal Process. Comm. Comput. (ICSPCC), 2023, pp: 1-6, Zhengzhou, China.

[C6] Gao Wei*, Chen Jie, Richard Cédric, Shi Wentao, and Zhang Qunfei. Transient Analysis of Clustered Multitask Diffusion RLS Algorithm [C]. Proc. of IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process. (ICASSP), 2022, pp: 5962-5966, Singapore.

[C7] Ma Guoxuan, Zhuo Junnan, Gao Wei*, and Chen Jing. Deep Residual Shrinkage Network with Time-Frequency Features for Bearing Fault Diagnosis [C]. Proc. of IEEE Int. Conf. Signal Process. Comm. Comput. (ICSPCC), 2022, pp: 1-6, Xi’an, China.

（5）发明专利：

[P1]基于初始化端元的多尺度协同注意力网络的高光谱解混方法，2025，发明专利（受理）。

[P2] 基于对抗生成网络的轻量级全天时自监督单目深度估计方法，2024，发明专利（受理）。

[P3] 基于改进CFNet的双目立体匹配方法，2023，发明专利（受理）。

[P4] 一种将循环神经网络应用在关联选择问题上的方法，2023，发明专利。

[P5] 一种基于循环神经网络的产品设计方法，2022，发明专利。

[P6] 一种基于双向循环神经网络的产品设计方法，2022，发明专利。

[P7] 一种基于评价网络与循环神经网络的产品设计的方法，2022，发明专利。

招生信息：

热忱欢迎勤奋踏实的同学加入本课题组攻读研究生。