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本人主要研究方向：制造大數據與制造信息系統、智能制造（主要包含不均衡數據處理、時間序列數據分析、機器學習、深度學習、遷移學習、故障監測與預測、預測性維護以及智能優化算法等理論、應用以及系統開發等方面的研究）。

                             (個人主頁：https://www.researchgate.net/profile/Jianan_Wei2)

已經出版的論文

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，中科院升級版SCI 1區Top, 基礎版SCI 2區Top,  IF= 8.665，Web of science 被引17次，谷歌學術被引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,中科院升級版SCI 1區Top, 基礎版SCI 2區,  IF=8.139,Web of science 被引3次，谷歌學術被引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, 中科院升級版SCI 2區Top, 基礎版SCI 2區, IF=7.802,Web of science 被引21次，谷歌學術被引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. ( 中科院升級版SCI 1區Top, 基礎版SCI 2區, IF=8.263，Web of science 被引19次，谷歌學術被引31次)

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5. 黃海松（導師，下同）, 魏建安*, 任竹鵬, & 吳江進.(2020). 基于失衡樣本特性過采樣算法與SVM的滾動軸承故障診斷. 振動與沖擊, 39(10):65-74. (EI源刊, 知網IF=1.511,總被引23次)

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6. 黃海松*, 魏建安, & 康佩棟.(2018). 基于不平衡數據樣本特性的新型過采樣SVM分類算法. 控制與決策, 33(9), 1549-1558. (EI源刊, 卓越期刊,知網IF=2.658, 知網被引51次，Web of science 被引2次，谷歌學術被引6次，EI 被引9次)

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7. 魏建安, 黃海松*, & 康佩棟.(2019). 針對不平衡數據的PSO-DEC-IFSVM分類算法, 數據采集與處理, 34(04), 723-735. (北核，CSCD, 知網IF=1.053，總被引5次)