性别：男

籍贯：湖北孝感

民族：汉

学位：博士

联系方式：wenlong@cug.edu.cn

政治面貌：中共党员

出生年月：1988年12月

毕业院校：华中科技大学

职称：教授

办公室：教二楼343

主要经历

q 2019.7至今

q 2016.6-2019.7

q 2015.1~2016.3

q 2010.9~2014.12

q 2006.9~2010.7

中国地质大学（武汉），机械与电子信息学院，教授

华中科技大学 机械学院  博士后

中国船舶重工集团第七二三研究所   工程师

华中科技大学 机械学院 工学博士

华中科技大学  机械学院  工学学士

研究方向

主要从事智能制造、深度学习、自动机器学习、大数据分析与优化方面的研究，发表高水平论文20余篇，其中ESI热点论文1篇、ESI高被引论文2篇。主持国家自然科学基金青年项目和中国博士后科学基金面试项目各1项，参与国家自然科学基金重点项目、重点研发计划等项目共10余项

招生信息

本课题组欢迎热爱科学研究，具有良好编程能力，实验动手能力，机械电子工程、工业工程、自动化、计算机等相关理工科背景的本科生和研究生加入课题组。

科研项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，51805192，基于深度学习的智能车间机器故障状态预测方法研究，2019/01~2021/12，26万，主持

[2] 博士后面上基金，2017M622414，基于深度迁移学习的在轨航天设备故障预测方法研究，5万，主持

[3] 装备预研教育部联合基金，6141A020221，基于深度学习的复杂机电装备系统健康监测与管理，2017/10~2019/10，100万，排名第2

[4] 装备预研重点实验室基金，基于深度学习的XXX故障诊断方法研究，2017/07~2018/06，20万，排名第2

[5] 国家自然科学基金面上项目，51775216，数据-模型混合驱动的车间动态调度理论与方法，2018/01~2020/12，63万，排名第3

[6] 国家自然科学基金重点项目，51435009，大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法研究，2015/01~2019/12，320万，参与

[7] 国家自然科学基金委员会与瑞典科研与教育国际合作基金会合作交流项目，51711530038，基于动态多尺度数据分析的智能车间运行决策方法研究，2017/01~2019/12，40万，参与

发表论文

[1] 高亮，李新宇，文龙，《排序与调度：工艺规划与车间调度的智能算法》，清华大学出版社（书号：978-7-302-51964-5，十三五国家重点图书，排序与调度丛书）

[2] L. Wen, X. Y. Li, L. Gao*, Y. Y. Zhang, “A New Convolutional Neural Network based Data-Driven Fault Diagnosis Method,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(7): 5990-5998, 2018.

[3] L. Wen, L. Gao* and X. Y. Li, “A New Deep Transfer Learning Based on Sparse Auto-Encoder for Fault Diagnosis,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 49(1): 136-144, 2019.

[4] L. Wen, X. Y. Li, L. Gao*, “A New Two-level Hierarchical Diagnosis Network based on Convolutional Neural Network,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2019, doi: 10.1109/TIM.2019.2896370.

[5] L. Wen, X. Y. Li, L. Gao*, “A Transfer Convolutional Neural Network for Fault Diagnosis Based on ResNet-50”, Neural Computing and Applications. 2019, https://doi.org/10.1007/s00521-019-04097-w.

[6] L. Wen, L. Gao, X. Y. Li*, “A New Snapshot Ensemble Convolutional Neural Network for Fault Diagnosis,” IEEE Access, 7: 32037-32047, 2019.

[7] L. Wen, L. Gao, X. Y. Li and L. P. Zhang, “Free Pattern Search for Global Optimization,” Applied Soft Computing, 13(9): 3853-3863, 2013.

[8] L. Wen, X. Y. Li*, L. Gao and W. C. Yi, “Surface Roughness Prediction in End Milling by Using Predicted Point Oriented Local Linear Estimation Method,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 84(9-12): 2523-2535, 2016.

[9] L. Wen, Y. Dong and L. Gao*, “A New Ensemble Residual Convolutional Neural Network for Remaining Useful Life Estimation”, Mathematical Biosciences and Engineering, 16(2): 862-880, 2019.

[10] L. Wen, L. Gao, Y. Dong and Z. Zhu*, “A Negative Correlation Ensemble Transfer Learning Method for Fault Diagnosis based on Convolutional Neural Network,” Mathematical Biosciences and Engineering, 16(5):3311-3330, 2019.

[11] X. Y. Li, C. Lu, L. Gao*, S. Q. Xiao and L. Wen, “An Effective Multi-Objective Algorithm for Energy Efficient Scheduling in a Real-Life Welding Shop,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14(12): 5400-5409, 2018.

[12] L. Wen, L. Gao, X. Y. Li*, L. H. Wang and J. C. Zhu, “A Jointed Signal Analysis and Convolutional Neural Network Method for Fault Diagnosis,” 51st CIRP Conference on Manufacturing Systems, 72:1084–1087, 2018.