个人简历
毛文涛，男
，1980年4月生，九三学社社员，教授，博士，硕士生导师。2006年毕业于重庆邮电大学计算机应用专业，获工学硕士学位，导师李毅教授与金文标副教授，2006年-2011年，在西安交通大学航天航空学院攻读博士学位，获工学博士学位，导师闫桂荣教授。2011年至今，在betway官方app 大学计算机与信息工程学院从事教学与科研工作。2013年-2016年，在西北工业大学力学与土木建筑学院从事博士后研究，合作导师闫云聚教授。2016年-2017年，在加拿大阿尔伯塔大学机械工程系做访问学者，合作导师Mingjian Zuo教授。主要研究工作包括机器学习理论及在故障预测与健康管理（PHM）领域的应用。在MSSP、IEEE TIM、Measurement、Neurocomputing、自动化学报等国内外权威学术期刊和美国控制会议（ACC）、IJCNN等国际顶级学术会议上发表学术论文50余篇，其中第一作者论文SCI收录35篇、EI收录19篇，其中二区以上19篇，Top期刊8篇，ESI热点论文1篇(2018年Computer Science领域前0.1%）、ESI高被引论文6篇（Computer Science领域和Engineering领域前1%）；获河南省教学成果二等奖1项、自然科学学术奖优秀学术论文一/二等奖4项、西安交通大学校级优秀博士学位论文奖（2012年度）、新乡市青年科技奖（2019）；主持（完成）国家自然科学基金2项，中国博士后科学基金（特别资助）1项，中国博士后科学基金面上项目（一等资助）1项，河南省科技攻关项目1项，河南基础与前沿技术研究项目1项，参与国家自然科学基金面上项目2项；现为河南省高校科技创新人才、河南省高校青年骨干教师、betway官方app 青年骨干教师，博士后工作入选2016年度中国博士后科学基金资助者选介；为IEEE SMC/TIE/TIM、MSSP、KBS、SMEJMS等权威期刊的审稿人。
研究方向
机器学习，故障诊断与健康管理（PHM），工业大数据分析等。
奖项
1.毛文涛,《支持向量回归机模型选择研究及在综合力学环境预示中的应用》，西安交通大学,校级优秀博士学位论文奖,2012年。
2.毛文涛,闫桂荣,董龙雷,论文《ModelSelection for least squares support vector regressions based onsmall-world strategy》,河南省第二届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文一等奖,2013年。
3.毛文涛,田梅,闫桂荣,论文《Researchof load identification based on multiple-input multiple-output SVMmodel selection》,河南省第二届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文二等奖,2013年。
4.毛文涛,徐久成,王川,论文《Afast and robust model selection algorithm for multi-inputmulti-output support vector machine》,河南省第三届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文二等奖,2015年。
5.毛文涛,赵胜杰,穆晓霞,王海成,论文《Multi-dimensionalExtreme Learning Machine》,河南省第四届自然科学学术奖,河南省自然科学优秀学术论文二等奖,2018年。
6.毛文涛，新乡市青年科技奖，2019年。
7.毛文涛，河南省高等教育教学成果奖 二等奖（豫教[2016]24098号）,2016。
主持科研与教学项目
1.国家自然科学基金：基于多任务学习的机械结构小损伤检测方法研究(U1704158)。2018.01-2020.12
2.国家自然科学基金：面向综合力学环境预测的回归多任务学习研究（U1204609）。2013.01-2015.12。
3.中国博士后科学基金特别资助项目：面向结构小损伤检测的不对称多任务学习研究（2016T90944）。2016.06-2018.06。
4.中国博士后科学基金面上项目（一等资助）：基于多任务学习的复杂机体结构小损伤检测关键问题研究（2014M550508）。2014.05-2015.12。
5.2015年度河南省高校科技创新人才支持计划:基于多任务学习的结构振动微损伤识别方法研究(15HASTIT022)。2015.01-2017.12。
6.2014年度河南省高等学校青年骨干教师资助计划：面向载荷识别的回归多任务学习关键问题研究（2014GGJS-046）。2015年。
7.2021年河南省科技攻关项目：基于深度迁移学习的轴承在线健康预警与寿命预测关键技术研究（212102210103）。2021.01-2022.12。
8.2014年度betway官方app 优秀青年科学基金：基于多任务学习的结构微损伤早期检测方法研究（14YQ007）。2015.07-2018.07。
9.2021年河南省专业学位研究生精品教学案例项目“《机器学习》”（YJS2021AL078）。2021.01-2022.12。
10.盾构与掘进技术国家重点实验室开放课题：“面向盾构TBM装备运维过程的智能资源调拨与优化关键技术研究”（SKLST-2021-K04）。2021.07-2024.06。
论文著作
[1]Wentao Mao*(毛文涛)，Jiaxian Chen, Jing Liu, Xihui Liang. Self-supervised Deep Domain-Adversarial Regression Adaptation for Online Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearing under Unknown Working Condition [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022. (DOI: 10.1109/TII.2022.3172704, 中科院一区Top期刊，IF: 11.648)
[2]Wentao Mao*(毛文涛)，Jing Liu, Jiaxian Chen, Xihui Liang. An Interpretable Deep Transfer Learning-based Remaining Useful Life Prediction Approach for Bearings with Selective Degradation Knowledge Fusion[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 71: 3508616, 2022. (SCI: 000776158800013, 中科院二区)
[3]Wentao Mao*(毛文涛), Ling Ding, Yamin Liu, Sajad Saraygord Afshari, Xihui Liang. A new deep domain adaptation method with joint adversarial training for online detection of bearing early fault [J]. ISA transactions, 122: 444-458, 2022. (SCI: 000783324100005，中科院二区)
[1]毛文涛*, 田思雨, 窦智, 张迪, 丁玲. 一种基于深度迁移学习的滚动轴承早期故障在线检测方法[J].自动化学报, 48(1): 302-314, 2022. (EI: 20220611606907,CAA A类期刊)
[4]Wentao Mao(毛文涛)，Jiaxian Chen, Yuejian Chen, Sajad Saraygord Afshari, Xihui Liang*. Construction of Health Indicators for Rotating Machinery using Deep Transfer Learning with Multi-scale Feature Representation[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70: 3511313, 2021. (SCI: 000636274000096，中科院二区)
[5]Wentao Mao*(毛文涛)，Yamin Liu, Ling Ding, Ali Safian, Xihui Liang*. A New Structured Domain Adversarial Neural Network for Transfer Fault Diagnosis of Rolling Bearings[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70: 3509013, 2021. (SCI: 000636274000021，中科院二区)
[6]Wentao Mao*(毛文涛)，Wushi Feng, Yamin Liu, Di Zhang, Xihui Liang. A new deep auto-encoder method with fusing discriminant information for bearing fault diagnosis [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 150: 107233, 2021.(SCI: 000591666400009, 中科院二区Top期刊,ESI高被引论文)
[7]Wentao Mao*(毛文涛)，Siyu Tian, Jingjing Fan, Xihui Liang, Ali Safian. Online detection of bearing incipient fault with semi-supervised architecture and deep feature representation[J]. Journal of Manufacturing Systems, 55: 179-198, 2020. (SCI: 000541121300015, 中科院二区)
[8]Wentao Mao(毛文涛)，Jianliang He, Ming J. Zuo*. Predicting remaining useful life of rolling bearings based on deep feature representation and transfer learning [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69(4): 1594-1608, 2020. (SCI: 000521164300018, 中科院二区,ESI高被引论文)
[9]Wentao Mao*(毛文涛)，Ling Ding, Siyu Tian, Xihui Liang. Online detection for bearing incipient fault based on deep transfer learning [J]. Measurement, 152: 107278, 2020. (SCI: 000508908600019，中科院三区)
[10]Wentao Mao*(毛文涛)，Jiaxian Chen, Xihui Liang, Xinming Zhang. A new online detection approach for rolling bearing incipient fault via self-adaptive deep feature matching[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69(2): 443-456, 2020. (SCI: 000506605800013，中科院二区，ESI高被引论文)
[11]Wentao Mao*(毛文涛)，Wushi Feng, Xihui Liang. A novel deep output kernel learning method for bearing fault structural diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 117(2): 293-318, 2019.(SCI: 000447480400018, 中科院二区Top期刊,ESI高被引论文)
[12]Wentao Mao*(毛文涛)，Yamin Liu, Ling Ding, Yuan Li. Imbalanced fault diagnosis of rolling bearing based on generative adversarial network: A comparative study[J]. IEEE Access, 7: 9515-9530, 2019. (SCI: 000457957900001, 中科院二区,ESI高被引论文)
[13]毛文涛*，蒋梦雪，李源，张仕光. 基于异常序列剔除的多变量时间序列结构化预测[J].自动化学报, 44(4): 619-634, 2018.（EI：20182805531354,CAA A类期刊, 刊用类型：长论文）
[14]Wentao Mao*(毛文涛)，Ling He, Yunju Yan, Jinwan Wang. Online sequential prediction of bearings imbalanced fault diagnosis by extreme learning machine[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 83(1): 450-473, 2017.(SCI: 000385209000026, 中科院二区Top期刊,ESI高被引论文)
[15]Wentao Mao*(毛文涛)，Jinwan Wang, Ling He, Yangyang Tian. Online Sequential Prediction of Imbalance Data with Two-Stage Hybrid Strategy by Extreme Learning Machine [J]. Neurocomputing, 261, 94-105, 2017.( SCI: 000406730000011, 中科院二区)
[16]Wentao Mao*(毛文涛)，Jinwan Wang，Zhanao Xue. An ELM-based model with sparse-weighting strategy for sequential data imbalance problem[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 8(4), 1333-1345, 2017. (SCI: 000405297300021, 中科院三区,ESI热点论文)
[17]毛文涛*, 田阳杨, 王金婉, 何玲. 面向贯序不均衡分类的粒度极限学习机研究[J]. 控制与决策, 31(12): 2147-2154, 2016. (EI：20165103149959,入选中组部领跑者5000高影响力论文)
[18]Wentao Mao*(毛文涛), Jiucheng Xu, Chuan Wang, Longlei Dong. A fast and robust model selection algorithm for multi-input multi-output support vector machine[J]. Neurocomputing, 130: 10-19, 2014.( SCI:000333233200003)
[19]陈佳鲜,毛文涛*, 刘京, 张新明. 基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法[J].控制与决策, 36(7): 1699-1706, 2021.（EI: 20212810622649,CAA B类期刊）
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