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

基本信息

吴丹阳，男，教授，博士生导师，2017 年于西北工业大学教育实验学院获得学士学位，2022 年于西北工业大学光电与智能研究院获得博士学位，2022 年入选西安交通大学青年优秀人才计划 A 岗担任助理教授，2024 年入选西北农林科技大学青年拔尖人才 B1 岗担任教授。主要从事图机器学习、图信号处理及相关应用研究，围绕上述方向在国际顶级期刊及会议上发表学术论文 30 余篇，同时担任多个国际顶级期刊及会议的审稿人；承担国家自然科学基金青年项目、陕西省自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目，并作为主要成员参与多项国家级、省部级重点研发项目。课题组理念开放，包容，鼓励合作，致力于做有趣、有用、有温度的研究。

新闻：

1. 2024年3月，课题组与西安交通大学联合成立 AI4BREAD 实验室，围绕人工智能、农业和生物医学开展研究。

2. 2024年10月，AI4BREAD 实验室 承办的 人工智能与生命科学交叉研究学术研讨会 在西安举行。

研究方向

请参考 AI4BREAD 实验室 及 个人学术主页

学生培养

招生目录：

学术型博士、学术型硕士（Opening-2026）、本科实习生

招生要求:

1. 对科研有纯粹的热情，愿意投入时间，对失败具有耐心和勇气；

2. 有扎实的数学基础和编程能力，熟悉机器学习领域相关概念，熟悉常见深度学习框架；

3. 具备较强的英语阅读与写作能力；

4. 数学基础优异者优先、有课题组相关具体领域研究背景者优先、英语表达能力优异者优先、科研竞赛获奖者优先。

注：

1. 博士以学术研究为主，硕士分为学术研究型和项目实践型培养，具体情况根据比例及学生意愿确定。

2. 申请博士、硕士及本科实习生的同学，在发邮件联系前请先阅读招生说明，并按照格式发送邮件，如未按要求，恕不回复。

代表性学术成果

· Danyang Wu(1), Zhenkun Yang(1), 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. [News]

· 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.

· 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. [News]

· Danyang Wu, Xinjie Shen, Jitao Lu, Jin Xu, Feiping Nie, Simple Multigraph Convolution Networks, WWW, Short Paper, 2024.

· Jitao Lu, Danyang Wu, Feiping Nie, Rong Wang, Xuelong Li, Hyperspherical Prototype Node Clustering, Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2024.

· Penglei Wang(1), Danyang Wu(1), Rong Wang, Feiping Nie, Multi-view Graph Clustering via Efficient Global-Local Spectral Embedding Fusion, ACM MM, 2023.

· Rong Wang, Penglei Wang, Danyang Wu(#), Zhensheng Sun(#), Feiping Nie, Xuelong Li, Multi-View and Multi-Order Structured Graph Learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2023.

· 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.

· Feiping Nie, Jitao Lu, Danyang Wu, Rong Wang, Xuelong Li, A Novel Normalized-Cut Solver with Nearest Neighbor Hierarchical Initialization, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2023.

· 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.

· Danyang Wu, Feiping Nie, Jitao Lu, Rong Wang, Xuelong Li, Balanced Graph Cut with Exponential Inter-Cluster Compactness, IEEE Transactions on Artificial Intelligence (TAI), 2022.

· Danyang Wu(1), Jitao Lu(1), Feiping Nie, Rong Wang, Yuan Yuan, EMGC2F: Efficient Multi-view Graph Clustering with Comprehensive Fusion, IJCAI, 2022.

· 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.

· 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.

· Xia Dong(1), Danyang Wu(1), Feiping Nie, Rong Wang, Xuelong Li, Dependence-Guided Multi-view Clustering, ICASSP, 2021.

· Danyang Wu, Feiping Nie, Rong Wang, Xuelong Li, Multi-view Clustering via Mixed Approximation, ICASSP, 2020.