个人简介
翁伟，男，博士，副教授，硕士生导师，近年来发表学术论文20余篇，其中SCI收录十余篇。获得厦门市优秀教师称号（2010年），福建省高等教育教学成果奖特等奖（第2，2017年）和三等奖（第四，2014），厦门理工学院首届说课程竞赛专业实践课课程组三等奖（2017年）。
教育背景：
2015/09 - 2019/12，厦门大学，航空航天学院自动化系，系统工程，博士
2002/09 - 2005/07，厦门大学， 信息科学与技术学院、计算机应用， 工学硕士
1998/09 - 2002/07，湘潭大学， 信息工程学院、计算机科学与技术，工学学士
工作经历：
2015/07-至今， 厦门理工学院，计算机与信息工程学院，副教授；
2008/10 – 2015/06， 厦门理工学院，计算机与信息工程学院，讲师，软件工程教研室主任，系副主任；
2005/08 - 2008/09，厦门理工学院，计算机科学与技术系，助教
讲授课程(本科)：
数据结构与算法
工程素质养成
讲授课程(研究生)：
矩阵理论与算法
深度学习基础
科研项目：
福建省自然科学基金项目“融合标记关系和类属特征的多标记分类方法研究”（2021J011187），经费7万，2021.11-2024.11，主持；
国家社科基金一般项目“复杂网络视角下投入产出数据的应用研究”（21BTJ011），经费20万，2021.06-2024.06，参与。
厦门理工学院高层次人才科研启动项目“高维多模态多标记数据分类关键问题研究”，2020.07-2022.06,主持；
福建省自然科学基金项目“复杂网络社团挖掘技术研究及在位置推荐中的应用”（2018J01572），2018.04-2021.04，主持；
厦门市科技计划项目“APT攻击检测取证”（3502Z20183058），2018.03-2020.02，主持；
国家自然科学基金面上项目子课题 “面向微博的实时事件深度挖掘研究”（ 61472335），2013.08-2016.06，第一合作者；
厦门市科技计划高校创新项目“本地移动Web搜索关键技术研究与应用平台”（ 3502Z20133041），2013.08-2015.06，负责人；
福建省教育厅A类科技计划项目“基于海量Web数据的社区发现关键技术研究与应用”（JA13238），2013.05-2016.04，负责人；
厦门理工学院对外科技合作交流专项“云计算架构下垂直搜索引擎关键技术研究”（ E201301300），2013.12-2016.12，负责人；
发明专利：
翁伟, 朱顺痣, 曾志强, 张念,肖蕾, 马樱. 一种基于局部相似度的社区挖掘方法，专利号ZL201410167205.9，2017年2月22日.
出版专著（教材）
高级语言程序设计, ISBN 9787561550786.厦门大学出版社.主编（吴芸，翁伟），2014.07
高级语言程序设计学习与实验指导，ISBN 9787561532560.厦门大学出版社.副主编，2009.06.
软件工程综合实践案例教程—图书馆借阅数据分析系统，ISBN 9787561567463，厦门大学出版社，主编。
相关获奖
“亲产业”的计算机类应用创新型人才培养模式探索与实践，高等教育省级教学成果奖特等奖，福建省教育厅，2017（第2）
厦门理工学院首届说课程竞赛专业实践课课程组三等奖，2017年
《软件服务外包人才培养体系构建与实践》获得“福建省第七届高等教育教学成果奖”二等奖，福建省教育厅，2014.4（第4）
“软件服务外包人才培养体系构建与实践”获厦门理工学院教学成果奖特等奖（第3）（2013年）
《应用型软件工程教学团队建设方案》获得“第六届福建省高等教育科学研究优秀论文”三等奖，福建省高等教育学会，2011.12（第1）
2007-2010年度厦门市优秀教师，厦门市教育局，厦门市人事局，2010.09。
教研教改
省级一流线上课程“工程素质养成”，负责人，福建省教育厅，2020.12.
福建省精品在线开放课程《工程素质养成》，2018年，负责人；
“软件和信息服务专业群基础课程”教学团队，2017年，负责人。
厦门理工学院教育教学改革与建设重点项目“工程教育认证视角下培养解决复杂工程问题能力人才的教学设计”（JGZ201602），2016.11-2018.12，负责人。
2010厦门理工学院教学改革与建设项目“以职业能力为导向的软件工程教学内容优化研究”（JG200939），2010.01-2011.06，项目负责人；
研究领域
机器学习、复杂网络、区块链技术、人机决策
包括机器学习、复杂网络、区块链技术和人机决策等方面
近期论文
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l Yu-Ling Fan, Jing-Hua Liu, Wei Weng, Bai-Hua Chen, Yan-Nan Chen, Multi-label feature selection with local discriminant model and label correlations,Neurocomputing, 2021, accepted.
l Yan-Nan Chen, Wei Weng, Shun-Xiang Wu, Bai-Hua Chen, Yu-Ling Fang, Jing-Hua Liu. An efficient stacking model with label selection for multi-label classification. Appl Intell 51, 308–325 (2021). https://doi.org/10.1007/s10489-020-01807-z.
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l Yuwen LI, Yaojin Lin, Jinghua Liu, Wei Weng, Zhenkun Shi, Shunxiang Wu, Feature selection for multi-label learning based on kernelized fuzzy rough sets. Neurocompting 318 (2018) 271-286（JCR 2#）.
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