本人主要研究方向：制造大数据与制造信息系统、智能制造（主要包含不均衡数据处理、时间序列数据分析、机器学习、深度学习、迁移学习、故障监测与预测、预测性维护以及智能优化算法等理论、应用以及系统开发等方面的研究）。

                             (个人主页：https://www.researchgate.net/profile/Jianan_Wei2)

已经出版的论文

1. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al., (2020). Ni-mwmote: an improving noise-immunity majority weighted minority over-sampling technique for imbalanced classification problems. Expert Systems with Applications, 158, 113504. (CCF C，中科院升级版SCI 1区Top, 基础版SCI 2区Top,  IF= 8.665，Web of science 被引17次，谷歌学术被引22次)

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2. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al.,(2020). IA-SUWO: an improving adaptive semi-unsupervised weighted oversampling for im-balanced classi-fication problems. Knowledge-Based Systems, 203, 106116. (CCF C,中科院升级版SCI 1区Top, 基础版SCI 2区,  IF=8.139,Web of science 被引3次，谷歌学术被引6次)

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3. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al., (2020). New imbalanced fault diagnosis framework based on Cluster-MWMOTE and MFO-optimized LS-SVM using limited and complex bearing data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 96, 103966. (CCF C, 中科院升级版SCI 2区Top, 基础版SCI 2区, IF=7.802,Web of science 被引21次，谷歌学术被引29次)

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4. Wei, J.(魏建安), Huang, H.*, Yao, L., et al., (2021).New imbalanced bearing fault diagnosis method based on Sample-characteristic Oversampling TechniquE (SCOTE) and multi-class LS-SVM. Applied soft computing. 101, 107043. ( 中科院升级版SCI 1区Top, 基础版SCI 2区, IF=8.263，Web of science 被引19次，谷歌学术被引31次)

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5. 黄海松（导师，下同）, 魏建安*, 任竹鹏, & 吴江进.(2020). 基于失衡样本特性过采样算法与SVM的滚动轴承故障诊断. 振动与冲击, 39(10):65-74. (EI源刊, 知网IF=1.511,总被引23次)

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6. 黄海松*, 魏建安, & 康佩栋.(2018). 基于不平衡数据样本特性的新型过采样SVM分类算法. 控制与决策, 33(9), 1549-1558. (EI源刊, 卓越期刊,知网IF=2.658, 知网被引51次，Web of science 被引2次，谷歌学术被引6次，EI 被引9次)

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7. 魏建安, 黄海松*, & 康佩栋.(2019). 针对不平衡数据的PSO-DEC-IFSVM分类算法, 数据采集与处理, 34(04), 723-735. (北核，CSCD, 知网IF=1.053，总被引5次)