博士（后），副教授，硕士生导师 ，软件工程系主任

工作邮箱：xuewei@ahut.edu.cn

· 安徽省自然科学基金面上项目（机载下视场景识别稳健性增强），2022.01-2024.12，主持，在研

· 中央军委装备发展部项目管理中心自动目标识别重点实验室项目（精细化目标识别模型对抗学习技术），2020.07-2022.07，主持，已结题

· 中国博士后科学基金特别资助项目/军队系统（面向××××），2020.04-2021.08，主持，已结题

· 国防基础科研计划项目（面向小样本弱小目标检测与识别的建模及学习推演），2019.07-2021.07，主持，已结题

· 安徽省高校科研计划重点项目（张量表征的在线机器学习理论与方法），2020.01-2021.12，主持，已结题

· 国家自然科学基金青年项目（连续状态空间模型未知下的在线强化学习方法），2019.01-2021.12，主持，已结题

每年计划招收3~4名硕士生，欢迎态度端正，诚实守信，具有一定数学基础和编程能力的同学与我邮件联系。邮件需包含以下内容：带近期生活照的个人简历、本科成绩单和体现个人综合能力的相关材料。

MachIne Learning and Applications（MILA）research group 位于安徽工业大学秀山校区，研究领域为机器学习，主要研究在线学习、强化学习、对抗学习等方法，以及相关方法在数据挖掘、计算机视觉等任务中的应用。MILA组成员如下：

☆2022级硕士生☆

1. 王永皓（学硕）

2. 李   柔（学硕）

3. 李   婕（学硕）

4. 韦娜娜（专硕）

☆2021级硕士生☆

1. 许   赟（学硕）

2. 段李龙（学硕）

Duan L, Xue W, Gu X, et al. HSNF: Hybrid sampling with two-step noise filtering for imbalanced data classification. Accepted by Intelligent Data Analysis.

Duan L, Xue W, Huang J, et al. Joint Sample Position-Based Noise Filtering and Mean Shift Clustering for Imbalanced Classification Learning. Tsinghua Science and Technology, DOI: 10.26599/TST.2023.9010006.

国家发明专利：一种带有两步噪声过滤的不平衡数据混合采样算法(申请号：202310003668.0).

3. 葛宇梦（专硕）

Ge Y, Xue W, Xu Y, et al. One paper has submitted to the Image Analysis and Stereology.

☆2020级硕士生☆

1. 夏筱彦（学硕）

Xia X, Xue W, Wan P. FCGSM: Fast Conjugate Gradient Sign Method for Adversarial Attack on Image Classification. International Conference on Innovative Computing, 2023, 709-716.

国家发明专利：一种基于联合损失函数的图像对抗样本生成方法及系统(申请号：202210966497.7).

软件著作权：基于PyQT5的目标检测对抗攻击演示系统V1.0(登记号：2022SR0825115).

2. 魏雪玉（学硕）

Wei X, Duan L and Xue W. Reward-weighted DHER Mechanism For Multi-goal Reinforcement Learning With Application To Robotic Manipulation Control. Journal of Applied Science and Engineering, 2023, 26(12): 1829-1841.

Wei X, Xue W, Zhao W, et al. Joint Action Representation and Prioritized Experience Replay for Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces. Accepted by ICMLSC 2023.

国家发明专利：用于大型离散动作空间的强化学习优化方法、方法及装置(.申请号：202210655295.0).

3. 郭事成（学硕）

Guo S, Xue W, Zhao W, et al. Efficient Exploitation for Off-policy Reinforcement Learning via a Novel Multi-scale Tabular Buffer. ACIE 2023, 1-5.

Guo S, Wei X, Xu Y, et al. A Survey of Linear Value Function Approximation in Reinforcement Learning. ISICA 2021, 266–280.

4. 张海宏（学硕 co-advised by Assoc. Prof. Tao）

Xue W, Zhang H, Wei X, et al. Optimizing Exploration-Exploitation Trade-off in Continuous Action Spaces via Q-ensemble. PRICAI 2022, 148-160.

国家发明专利：一种集成多价值网络的强化学习算法、装置及电子设备(申请号：202210653373.3).

☆2019级硕士生☆

1. 王孝文（学硕）

王孝文, 李乔, 薛伟, 钟平. 联合γ-范数和TV-稀疏约束的红外弱小目标检测. 航空兵器, 2022, 29(2): 30-38.

Wang X, Xia X, Li Q, et al. Infrared dim and small target detection based on total variation and multiple noise constraints modeling. IPMV 2022, 1-5.

学位论文题目：基于图像数据结构的红外弱小目标检测方法研究.

2. 陈学灿（非全专硕）

软件著作权：基于C/S架构的病患医学影像诊断数据管理平台V1.0(登记号：2022SR0210306).

软件著作权：基于B/S架构的输液泵监测系统V1.0(登记号：2022SR0582732).

学位论文题目：基于LoRa和Django框架的输液泵监测系统设计与实现.

3. 万鹏程（学硕 co-advised by Assoc. Prof. Tao）

Xue W, Wan P, Li Q, et al. An online conjugate gradient algorithm for large-scale data analysis in machine learning. AIMS Mathematics, 2021, 6(2): 1515-1537.

Wan P, Mu Y, Xue W, et al. Feedforward Neural Network Based on Nonmonotone Conjugate Gradient Method for Multiple Classification. IJCNN 2021.

学位论文题目：基于共轭梯度的机器学习分类方法研究.

P.s. 获研究生国家奖学金，赴国防科技大学攻读博士学位.

☆2016级硕士生☆

邵光梅（学硕 co-advised by Prof. Zheng）

Shao G, Xue W, Yu G, et al. Improved SVRG for finite sum structure optimization with application to binary classification. Journal of Industrial and Management Optimization, 2020, 16(5): 2253-2266.

学位论文题目：基于深度卷积网络的板带钢表面缺陷类别检测.