姓　名：吴丹阳

职　称：教授

办公室：信息工程学院-305

邮　箱：danyangwu.cs@gmail.com

主　页：https://danyangwucs.github.io/

基本信息

吴丹阳，男，工学博士，教授，博士生导师，中国自动化学会智慧生态委员会委员，2013-2022年在西北工业大学本博连读，获计算机科学与技术博士学位，2022-2024年在西安交通大学担任助理教授，2024 年至今在西北农林科技大学担任教授。目前在 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、Advanced Science、IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 等国际顶级期刊及会议上发表学术论文 50 余篇，同时担任多个国际顶级期刊及会议的审稿人；承担和参与多项国家级、省部级项目及企业委托的研发课题。

新闻

· 2026 年 2 月，课题组与西北工业大学合作在多模态图学习方向的研究工作被 CCF-A 类期刊 IEEE TKDE (IF=10.4) 接收！

· 2026 年 1 月，课题组在多模态图学习方向的研究工作被人工智能领域顶级期刊、CCF-A 类期刊 IEEE TPAMI (IF=18.6) 接收！

· 2026 年 1 月，课题组与西安交通大学合作在单细胞空间组学方向的研究工作被交叉领域顶级期刊 Advanced Science (IF=14.1) 接收！

· 2025 年 10 月，课题组吴丹阳教授受邀在 IEEE NTCI 大会分论坛上进行了 Locality in Multigraph Clustering 特邀报告！

· 2025 年 7 月，课题组与华南理工大学合作在多模态图学习方向的 2 项研究工作被 CCF-A 类会议 ACM MM 接收！

· 2025 年 7 月，课题组与华南理工大学合作在多模态图学习方向的研究工作被人工智能顶级期刊 IEEE TCSVT (IF=11.1) 接收！

· 2025 年 4 月，课题组在多模态图学习方向的研究工作被 CCF-A 类期刊 IEEE TKDE (IF=10.4) 接收！

· 2025 年 3 月，课题组与西安交通大学合作在智慧育种框架设计方向的研究工作被自动化领域顶级期刊 IEEE/CAA JAS (IF=19.2)  接收！

研究方向与学生培养

课题组采用联合培养模式，目前与国内外多个头部高校和企业开展了深入的合作，提供前沿的课题选择、一流的学术指导以及充足的科研平台，主要研究方向为人工智能方法设计及在智慧育种与智慧能源领域的应用，具体关注的细分方向如下：

人工智能：多模态学习、图机器学习、表格数据的预训练技术

智慧育种：基因-环境-表型互作机制研究 (G-E-P System)、虚拟细胞（AIVC）

智慧能源：新能源量化交易、Agentic-AI 引导下的软硬件一体化能效管理

招生目录：学术/专业型博士、学术/专业型硕士、本科实习生

我们希望招到什么样的学生？

· 对科学研究有热情、勇气和耐心，同时具备一定的抗压能力和自我疏导能力；

· 热爱运动、热爱生活、积极向上；

· 熟悉机器学习、深度学习领域的相关概念，具备较强的代码能力，能够快速验证想法；

· 加分项：（1）优秀的数学基础 （2）出色的系统级工程能力 （3）育种、能源领域的研究基础和经历

代表性学术成果

期刊

· Penglei Wang, Jitao Lu, Danyang Wu*, Rong Wang, Feiping Nie, Enhance Before Fusion: Multi-View Graph Clustering With Graph Trend Filter, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026. (CCF-A刊，校 G1，IF=18.6)

· Danyang Wu, Zhenkun Yang, Jitao Lu, Jin Xu, Xiangmin Xu, Feiping Nie, EBMGC-GNF: Efficient Balanced Multi-view Gaph Clustering via Good Neighbor Fusion, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2024. (CCF-A刊，校 G1，IF=18.6)

· Feiping Nie, Danyang Wu, Rong Wang, Xuelong Li, Truncated Principle Component Analysis with A General Optimization Framework, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2022. (CCF-A刊，校 G1，IF=18.6)

· Laiyi Fu, Penglei Wang, Gaoyuan Xu, Jitao Lu, Qinke Peng, Danyang Wu*, Hequan Sun*, S3RL: Enhancing Spatial Single-Cell Transcriptomics With Separable Representation Learning, Advanced Science, 2026. (CCF-A刊，校 G1，IF=14.1)

· Danyang Wu, Penglei Wang, Junjie Liang, Jitao Lu, Jin Xu, Rong Wang, Feiping Nie, Adaptive Local Modularity Learning for Efficient Multilayer Graph Clustering, IEEE Transactions on Signal Processing (TSP), 2024. (信号处理三大刊，IF=5.8)

· Danyang Wu, Penglei Wang, Jitao Lu, Hongming Zhang, Feiping Nie, Triangle Topology Enhancement for Multi-view Graph Clustering, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2025. (CCF-A刊，IF=10.4)

· Danyang Wu, Feiping Nie, Jitao Lu, Rong Wang, Xuelong Li, Effective Clustering via Structured Graph Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023. (CCF-A刊，IF=10.4)

· Yidan Ma, Xinjie Shen, Danyang Wu*, Jianfu Cao, Feiping Nie, Cross-view Approximation on Grassmann Manifold for Multi-view Clustering, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2024. (中科院一区，校 G2，IF=8.9)

· Danyang Wu, Xia Dong, Jianfu Cao, Rong Wang, Feiping Nie, Xuelong Li, Bidirectional Probabilistic Subspaces Approximation for Multi-view Clustering, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2023. (中科院一区, 校 G2，IF=8.9)

· Danyang Wu, Feiping Nie, Xia Dong, Rong Wang, Xuelong Li, Parameter-free Consensus Embedding Learning for Multiview Graph-based Clustering, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2022. (中科院一区，校 G2，IF=8.9)

· Penglei Wang, Danyang Wu*, Jin Xu, Feiping Nie, Comprehensive Information Extraction with Separable Representation Learning for Multi-View Clustering, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2025. (中科院一区，IF=11.1)

会议

· Danyang Wu, Xinjie Shen, Jitao Lu, Jin Xu, Feiping Nie, Simple Multigraph Convolution Networks, WWW, Short Paper, 2024. (CCF-A会)

· Danyang Wu, Jitao Lu, Feiping Nie, Rong Wang, Yuan Yuan, EMGC2F: Efficient Multi-view Graph Clustering with Comprehensive Fusion, IJCAI, 2022. (CCF-A会)

· Danyang Wu, Jin Xu, Xia Dong, Meng Liao, Rong Wang, Feiping Nie, Xuelong Li, GSPL: A Succinct Kernel Model for Group-Sparse Projections Learning of Multiview Data, IJCAI, 2021. (CCF-A会)