基本信息：宋威，博士、教授、博士生导师。毕业于韩国全北国立大学(Jeonbuk National University)计算机工学专业（硕士2006年、博士2009年），2009年8月获工学博士学位。

研究领域：计算智能、机器学习、数据挖掘、模式识别。

硕士研究生招生：

招生专业：计算机科学与技术（学术学位硕士研究生）

研究内容：①智能优化理论、方法及应用；②机器学习理论、方法及应用；③自然语言处理；④图像分析与机器视觉。

招生专业：计算机技术、人工智能（专业学位硕士研究生）

研究内容：①智能优化方法及应用；②机器学习方法及应用；③自然语言处理；④图像分析与机器视觉。

博士研究生招生：

招生专业：软件工程（学术学位博士研究生）

研究内容：计算智能、机器学习、数据挖掘、模式识别的理论、方法及应用。

个人简介：宋威（1981-），现担任beat365中文官方网站副院长、计算机系教工党支部书记、计算智能与机器学习团队负责人、国家自然科学基金委信息学部会评专家、教育部学位与研究生教育发展中心评议专家、国研平台评审专家。

主要从事计算智能、机器学习、数据挖掘、模式识别领域的研究工作，以及算法分析与设计(本科)、数据挖掘（研究生）等课程的教学工作。聚焦包含群体智能、演化计算在内的优化方法，包含神经网络、深度学习在内的学习与决策方法，属于人工智能的核心，是使计算机拥有智能的重要途径。近年来在国内外学术期刊及会议上发表论文90余篇，其中以第一/通讯作者发表SCI检索论文30余篇，含中科院工程技术/数学二区以上论文19篇，TOP期刊论文17篇，授权国家发明专利10项。主持国家自然科学基金项目3项（面上项目两项、青年基金项目1项），以及江苏省自然科学基金面上、中国博士后科学基金面上，教育部博士点新教师基金等各类纵向项目10余项。入选江苏省高层次双创人才引进计划“科技副总”。获中国商业联合会科学技术奖一等奖两项、二等奖1项。作为指导教师，获美国大学生数学建模竞赛MCM一等奖、ICM二等奖，中国大学生服务外包创新创业大赛二等奖，ACM国际大学生程序设计竞赛（ICPC）铜奖，出版教材4部，获华为奖教金、荣智权奖教金，以及院、校“优秀班主任”、“优秀毕业设计（论文）指导教师”、“优秀共产党员”等称号。

现任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、大数据专委会委员，无锡市数据科学与应用学会理事、无锡市机器人与智能制造协会理事。长期担任国际学术期刊《Research Reports on Computer Science》 (RRCS， Universal Wiser Publisher)编委，《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》、《Information Sciences》等10余个国际权威学术期刊审稿人，担任多个国际学术会议的程序委员会委员。

通信地址：江苏省无锡市蠡湖大道1800号beat365中文官方网站

邮编：214122

E-mail：songwei@jiangnan.edu.cn

近期录用/发表的论文：

[1] Wei Song*, Weishuai Gu, Fuxin Zhu, et al., Interaction and response network for distantly supervised relation extraction, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Early Access, 2022. (IF: 14.255, TOP期刊)

[2] Wei Song*, Wei Li, Ziyu Hua, et al., A new deep auto-encoder using multiscale reconstruction errors and weight update correlation, Information Sciences, 559: 130-152, 2021. (IF: 8.233, TOP期刊)

[3] Wei Song, Zijian Wen, et al., Semantics perception and refinement network for aspect-based sentiment analysis, Knowledge-based Systems, 214: Article 106755, 2021. (IF: 8.139, TOP期刊)

[4] Wei Song*, Shiyu Zhang, Zijian Wen, et al., A novel adaptive learning deep belief network based on automatic growing and pruning algorithms, Applied Soft Computing, 104: Article 107248, 2021. (IF: 8.263, TOP期刊)

[5] Wei Song, Yuxuan Zhang*, Wei Li, et al., A novel deep auto-encoder considering energy and label constraints for categorization, Expert Systems With Applications, 176: Article 114936, 2021. (IF: 8.665, TOP期刊)