魏翔

基本信息

教育背景

博士（硕博连读），2012.9-2019.01，北京交通大学，软件工程，导师：卢苇

联合培养，2016.12-2017.12，美国中佛罗里达大学，图像处理与深度学习

学士，2008.9-2012.6，天津工业大学，计算机科学与技术

主要研究方向为：机器学习，深度学习、半监督深度学习、生成对抗神经网络等

工作经历

研究方向

• 人工智能与大数据
• 软件工程理论与技术
• 软件服务工程
• 智能交通领域软件工程
• 软件工程

招生专业

• 软件工程硕士

科研项目

• 自然科学横向项目: 基于微服务的算法封装集成接口开发测试, 2024-2024
• 自然科学横向项目: 道路环境图像辅助判断软件, 2024-2025
• 国家自然科学基金“面上”: 面向智能物联网的端边协作机制与任务调度方法研究, 2024-2027
• 自然科学横向项目: 图像分割技术在地标识别定位中的性能测试与验证, 2023-2024
• 基础研究项目: 复杂环境下语义分割关键技术研究, 2023-2026
• 自然科学横向项目: 基于边缘计算的多元传感器控制系统接口开发与测试, 2022-2023
• 自然科学横向项目: “智慧场务”识别算法研究, 2022-2025
• 自然科学横向项目: 少数民族古籍实体抽取文本方法研究, 2022-2023
• 自然科学横向项目: 智能云PLM系统关键技术研究, 2022-2024
• 前沿中心项目: 基于图像的铁路关键设备故障自动诊断方法, 2021-2023
• 北京市自然基金“面上”: 面向视频运动人体分割与解析的时空图卷积神经网络研究, 2021-2023
• 国家自然科学基金“面上”: 移动群智感知的室内语义建图与位姿追踪研究, 2021-2024
• 自然科学类人才基金项目: 基于深度学习的系统日志异常检测模型研究, 2019-2023
• 国家自然科学基金"青年基金": 基于半监督深度学习与多网络协同的目标跟踪研究, 2020-2022
• 国家自然科学基金“面上”: 复杂天气条件下的目标跟踪和步态识别研究, 2020-2023
• 自然科学类人才基金项目: 基于半监督多网络协同深度模型的目标跟踪研究, 2019-2023

教学工作

本科生课程：《计算机组成原理》

研究生课程：《机器学习》《深度学习与强化学习》

论文/期刊

[1].  Guo X, Wei X*, Zhang S, et al. DCRP: Class-Aware Feature Diffusion Constraint and Reliable Pseudo-Labeling for Imbalanced Semi-Supervised Learning[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2024. (SCI 1区)

[2].  Kong X, Wei X*, Liu X, Wang, J, Lu S, Xing, W, Lu W. FGBC: Flexible Graph-based Balanced Classifier for Class-imbalanced Semi-supervised Learning. Pattern Recognition. 2023. https://github.com/xyk0058/FGBC. （SCI 1区）

[3].  Guo Xiaoyu; Wei Xiang*; Su Qi; Zhao Huiqin; Zhang Shunli; Prompt What You Need: Enhancing Segmentation in Rainy Scenes with Anchor-based Prompting, 2023 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, grand challenges. (CCF-B, 获Seeing Through the Rain (STRAIN): Vision Task Challenges in Real-world Rain Scenes in ICME 2023 Grand Challenges第1名)

[4].  Wang Jingjie, Wei Xiang*,  Lu Siyang, Wang Mingquan, Liu Xiaoyu, Lu Wei. Redesign Visual Transformer For Small Datasets, UIC 2022. （CCF-C）

[5]. Xiangyuan Kong, Xiang Wei*, Xiaoyu Liu, Jingjie Wang, Siyang Lu, Weiwei Xing, Wei Lu. 3LPR: A Three-stage Label Propagation and Reassignment Framework for Class-imbalanced Semi-supervised Learning. Knowledge-based systems. 2022. (SCI 1区)

[6]. Wei Xiang, WANG Jing-Jie, ZHANG Shun-Li, ZHANG Di, ZHANG Jian, WEI Xiao-Tao. ReLSL:基于可靠标签选择与学习的半监督学习算法[J]. 计算机学报，2022. （CCF-A）

[7].  X. Wei, X. Wei, X. Kong, S. Lu, W. Xing, W. Lu, FMixCutMatch for semi-supervised deep learning. Neural Networks. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.10.018. (2020). (SCI 1区)

[8].  Guo X, Wei X*, Guo M, Wei X, Gao L, Xing W, Anomaly Detection of Trackside Equipment based on Semi-Supervised and Multi-Domain Learning. International conference on signal processing. (2020).

[9].  Wei X , Wei X*, Xing W, Lu S, Lu W, An Incremental Self-Labeling Strategy for Semi-supervised Deep Learning Based on Generative Adversarial Networks[J]. IEEE Access, 2020, PP(99):1-1.

[10]. Lu S, Wei X, Rao B, et al. LADRA: Log-based abnormal task detection and root-cause analysis in big data processing with Spark[J]. Future Generation Computer Systems, 2019, 95: 392-403.

[11]. Wei X, Boqing G, Zixia L, Lu W, Liqiang W. Improving the Improved Training of Wasserstein GANs: A Consistency Term and Its Dual Effect. International Conference on Learning Representations (ICLR 2018), Accepted as a conference paper. 

[12]. Siyang Lu, Xiang Wei, Yandong Li, and Liqiang Wang. Anomaly Detection from Big Data System Logs Using Convolutional Neural Network. In 2018 IEEE Cyber Science and Technology Congress (CyberSciTech). Athens, Greece. August 12-15, 2018. 

[13]. Wei X, Lu W, Xing W. Learning Motion Rules from Real Data: Neural Network for Crowd Simulation[J]. Neurocomputing, 2018, 310: 125-134. 

[14]. Wei X, Lu W, Bao P, et al. MGA for feature weight learning in SVM—a novel optimization method in pedestrian detection[J]. Multimedia Tools and Applications, 2018, 77(7): 9021-9037.

[15].  Lu W, Wei X*, Xing W, et al. Trajectory-based motion pattern analysis of crowds[J]. Neurocomputing, 2017, 247: 213-223.

[16].  Wei X, Lu W, Xing W. A rapid multi-source shortest path algorithm for interactive image segmentation[J]. Multimedia Tools and Applications, 2017, 76(20): 21547-21563.

[17].  Xing W, Wei X, Zhang J, Ren C, Lu W. Hybrid motion graph for character motion synthesis[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2014, 25(1): 20-32.

[18].  Xing W, Wei X, Lu W. Weighted time-based global hierarchical path planning in dynamic environment[J]. Transactions of Tianjin University, 2014, 20(3): 223-231. 

专著/译著

专利

[1]. 中国专利，邢薇薇，魏翔，卢苇，刘渭滨，动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法，授权，2014.5.23，ZL201410222902.X

[2]. 中国专利，魏翔，卢苇，邢薇薇，杨宇翔，张顺利，一种基于多源路径最短距离的交互式图像分割方法，申请，2016.11.21,201611039325.6

[3]. 中国专利，邢薇薇，魏翔，卢苇，杨宇翔，张顺利，一种基于支持向量机的行人检测方法及系统，申请，2016.12.26,201611221282.3

软件著作权

获奖与荣誉

社会兼职