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- 社会兼职：受邀担任了《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《IEEE Transactions on Mechatronics》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Reliability》、《IEEE Sensors Journal》、《Complex & Intelligent Systems》、《Security and Communication Networks》、《Shock and Vibration》、《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》、《International Journal of Computers and Applications》、《Wireless Communications and Mobile Computing》《Computational Intelligence and Neuroscience》、《Journal of Robotics》、《Journal of Electrical and Computer Engineering》和《Computational Intelligence and Neuroscience》等国际权威SCI期刊的审稿人。
宫文峰，中共党员，博士研究生，双师型教师，中国振动工程学会会员、中国造船学会会员、IEEE Member、中国机械工程学会会员，武汉理工大学与新加坡南洋理工大学联合培养博士研究生。2009年6月本科毕业于山东科技大学机械设计制造及其自动化专业；2014年6月硕士研究生毕业于桂林电子科技大学机械工程专业，获得优秀硕士学位论文；2023年6月博士研究生毕业于武汉理工大学轮机工程专业，获得优秀博士学位论文。2014年7月至2017年8月在桂林电子科技大学海洋信息工程学院工作，历任机械设计制造及其自动化专业负责人、机械与交通工程系负责人、机电工程系主任兼教工党支部书记等职务；2019年10月至2020年10月受国家留学基金委资助公派在新加坡南洋理工大学进行博士联合培养一年，师从新加坡工程院院士、IEEE Fellow、世界著名故障诊断与控制领域专家Wang Danwei教授。
近年来，以第一作在国内外权威学术期刊上发表论文20余篇，其中SCI期刊论文3篇、EI期刊论文8篇、中文核心期刊10余篇、教改论文5篇，授权中国发明专利5项、授权中国实用新型专利30余项。近年来，主持广西自然科学基金1项、主持结题中央高校基本科研经费资助武汉理工大学优秀博士学位论文培育项目1项、主持结题国家留学基金委公派高水平大学博士生联合培养项目1项、主持结题广西教育厅科研项目1项、主持结题广西教育厅本科教学改革项目1项、主要参与国家自然科学基金项目2项；参与获得广西壮族自治区高等教育教学成果奖“特等奖”1项，指导学生参加科技竞赛获广西一等奖2项，二等奖4项，获广西机械创新设计大赛“优秀指导老师”称号等。
船舶机电装备智能故障诊断与状态风险预报技术、无人驾驶汽车导航传感器网络攻击异常诊断技术、机器学习与深度学习、人工智能与模式识别技术、机械振动与模态分析技术、逆向工程与有限元CAE结构优化方法、船舶机械创新设计等。
主讲本科生课程：《机械原理》、《机械设计基础》、《机械制造基础》、《机械原理课程设计》、《机械设计课程设计》等。
主持及参与的科研项目：
[1] 主持研究，广西自然科学基金，基于深度学习的船舶柴油发电机微小故障智能诊断与预测方法研究，项目编号：2020GXNSFBA159058，经费：8万；
[2] 主持结题，中央高校基本科研经费资助武汉理工大学优秀博士学位论文培育项目，基于深度学习的船舶旋转机械微小故障智能诊断与预测方法研究，项目编号：2019-YB-023，经费：3万元；（优秀结题）
[3] 主持结题，2019年国家留学基金委公派领军人才博士研究生联合培养项目，基于深度学习的复杂机电装备智能故障诊断与健康状态监测技术研究，项目编号：CSC2019069500，经费：约15万元；
[4] 主持结题，2019年广西教育厅中青年教师能力提升科研项目，高性能LED贴片机关键部件的振动力学特性及可靠性研究，项目编号：2019KY0216；
[5] 主要参与，国家自然科学基金面上项目：“电力推进船舶机电系统的多尺度耦合与优化控制方法研究”，项目编号：51579200，经费：63万，时间：2017-2020. 主要工作：智能故障诊断方法研究，排名第5；
[6] 主要参与，国家科技部重点研发计划项目（2019YFE0104600）：船舶机舱智能运维系统的人因工程技术研究”，经费：364万，时间：2020/7-2022/12，主要负责研究内容：智能故障诊断与预测方法研究；
[7] 参与完成，“十一·五”国家科技部重大专项02专项子课题，C2W高密度倒装芯片键合机设备开发与产业化，项目编号：2012ZX02601，经费：98万，时间：2012.07-2014.12，结题，主要工作：倒装键合头有限元模型建立、振动测试、模态分析与结构优化。
主持的教学改革项目：
[1] 宫文峰. 广西教育厅高等教育本科教学改革工程项目：基于产业链和就业驱动的“中-高-本”多目标服务的专业群构建探索与实践--以机械工程专业群为例（2016JGB206），2016.04.01-2018.04.01. 主持完成；
[2] 宫文峰. 桂林电子科技大学校级教学改革项目：基于产业链的应用型本科多层次培养体系专业群建设的探索研究--以机械工程专业群为例（JGB201533），2014-2016. 主持完成；
[3] 宫文峰. 桂林电子科技大学校级教学改革培养方案专项：应用型本科模式下机械设计制造及其自动化专业培养方案探索与实践（JGZ201569），2014-2015. 主持完成。
教学成果获奖：
[1] 广西高等教育自治区级教学成果奖“特等奖”：多层次贯通 双体系融合“微企”式引入的应用技术型人才培养模式的研究与实践. 证书编号: 20170001, 排名：10/16, 时间：2017-06-27.
近年来发表的学术论文：
[1] Wenfeng Gong, Yuanzhe Wang, Meiling Zhang, Ehsan Mihankhah, Hui Chen and Danwei Wang. A Fast Anomaly Diagnosis Approach Based on Modified CNN and Multi-Sensor Data Fusion [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2022, 69(12): 13636-13646.（SCI/EI双收录，中科院一区Top期刊、JCR-Q1区、IF: 8.236，引用次数：15次）
[2] Wenfeng Gong, Hui Chen, Zehui Zhang, et al. A novel deep learning method for intelligent fault diagnosis of rotating machinery based on improved CNN-SVM and multichannel data fusion [J]. Sensors, 2019, 19(7), 1693: 1-37. （SCI/EI双收录，JCR-Q1区、IF: 3.576，引用：116次）
[3] Wenfeng Gong, Hui Chen, Zehui Zhang, et al. A Data-Driven-Based Fault Diagnosis Approach for Electrical Power DC-DC Inverter by Using Modified Convolutional Neural Network With Global Average Pooling and 2-D Feature Image [J]. IEEE ACCESS, 2020, 8(1): 73677-73697.（SCI/EI双收录，JCR-Q1区、IF: 4.096，引用：45次）
[4] Wenfeng Gong, Meifa Huang, et al. Dynamic characteristics analysis of the flip chip bonding head based on multiple working conditions [C]. International Conference on Electronic Packaging Technology. IEEE, 2014: 732-737. (SCI/EI双收录)
[5] Zhehui Zhang, Xiaobin Xu, Wenfeng Gong, et al. Efficient federated convolutional neural network with information fusion for rolling bearing fault diagnosis [J]. Control Engineering Practice. 2021, 116: 104913. （SCI收录，JCR-Q1区、IF: 3.475）
[6] Ruihan Wang, Hui Chen, Cong Guan, Wenfeng Gong, Zehui Zhang. Research on the fault monitoring method of marine diesel engines based on the manifold learning and isolation forest [J]. Applied Ocean Research, 2021, 112: 102681. （SCI收录，JCR-Q1区、IF: 2.979）
[7] Zhehui Zhang, Cong Guan, Hui Chen, Xiangguo Yang, Wenfeng Gong, et al. Adaptive Privacy Preserving Federated Learning for Fault Diagnosis in Internet of Ships [J]. IEEE Internet of Things Journal, 2021, 9(9): 6844-6854.（SCI收录，中科院一区Top期刊、JCR-Q1区、IF: 9.471）
[8] 宫文峰, 陈辉, 张美玲, 张泽辉. 基于深度学习的电机轴承微小故障智能诊断方法[J]. 仪器仪表学报, 2020, 41(01): 195-205. （国内顶级EI期刊，引用次数：112，高被引论文，EI Accession number: 20202108694073）
[9] 宫文峰, 王元哲, 陈辉, Wang Danwei. 基于深度学习的无人驾驶汽车导航传感器异常诊断方法[J]. 机械工程学报, 2021, 57(24): 268-278.（国内顶级EI期刊）
[10] 宫文峰, 陈辉, 张泽辉, 等. 基于改进卷积神经网络的滚动轴承智能故障诊断研究[J]. 振动工程学报, 2020, 33(2): 400-413.（国内振动领域权威EI期刊，引用次数：97，高被引论文）
[11] 宫文峰, 陈辉, Wang Danwei. 基于改进LSTM-SVM的多传感器船舶推进系统机电装备快速故障诊断方法[J]. 船舶力学, 2021, 25(09): 1239-1250.（国内船舶领域权威EI期刊）
[12] 宫文峰, 陈辉, WANG Danwei. 基于深度学习的船舶机械微小故障快速诊断方法[J]. 计算机集成制造系统, 2022, 28(09): 2852-2864. （国内权威EI期刊）
[13] 宫文峰, 陈辉, Wang Danwei, 等. 基于改进CNN-GAP-SVM的船舶电力变换器快速故障诊断方法[J]. 计算机集成制造系统, 2022, 28(05): 1370-1384.（国内权威EI期刊，高被引论文）
[14] 宫文峰, 黄美发, 张美玲, 等. 基于灵敏度及层次分析法的键合头多目标结构优化[J]. 振动与冲击, 2015, 34(16): 128-134. （国内权威EI期刊）
[15] 宫文峰, 张美玲, 陈辉. 基于深度学习的旋转机械大数据智能故障诊断方法[J/OL]. 计算机集成制造系统, 2022-06-14: 1-21.（国内权威EI期刊，在线发表）
[16] 宫文峰, 张美玲, 陈辉, 王鑫. 基于参数识别的贴片机键合臂约束工况模态提取与特征分析[J]. 中国测试, 2019, 45(04): 29-34. （北大核心期刊）
[17] 宫文峰，黄美发，张美玲，唐亮. 倒装芯片键合头静态力学特性研究与结构优化[J]. 机械设计, 2016, 33(4):72-77. （北大核心期刊）
[18] 宫文峰，黄美发，张美玲. 倒装芯片键合机模态特性研究与实验验证[J]. 中国测试，2016, 42(11):119-125. （北大核心期刊）
[19] 宫文峰，黄美发. 倒装键合机支撑板模态参数提取与实验验证[J]. 中国测试，2014，40（5）:145-148，152.（北大核心期刊）
[20] 宫文峰，黄美发，邱彪，陈磊磊，唐亮. 倒装键合机复杂钣金件试验模态分析[J]. 机械设计与制造，2014，2：203-205，208. （北大核心期刊）
[21] 宫文峰，黄美发，张美玲，叶乐志，唐亮. 基于ANSYS Workbench的倒装键合机钣金件模态分析与实验研究[J]. 机械设计，2014，31（8）：101-105. （北大核心期刊）
[22] 宫文峰，黄美发. 逆向工程技术的应用与研究[J]. 机械设计与制造，2013（1）：110-112. （北大核心期刊）
近年来授权的部分国家专利：
[1] 陈辉，宫文峰，张泽辉，管聪，高海波. 基于深度学习的旋转机械故障诊断与状态监测系统及方法[P]. 中国发明专利，专利号：ZL201810447212.2，授权公告日：2021-05-04. （导师第一）
[2] 陈辉，宫文峰，张泽辉，管聪，高海波. 船舶柴油发电机故障预测与健康状态在线评估系统及方法[P]. 中国发明专利，专利号：ZL201810447193.3，授权公告日：2020-05-05. （导师第一）
[3] 宫文峰，张美玲，吴常林. 物流包裹智能分捡自助查收系统装置[P]. 中国发明专利，专利号：ZL 2015 1 051 5128.6，专利授权日：2017-07-11.
[4] 宫文峰，张美玲，黄美发，等. 直线滑道自平衡式物料传送装置[P]. 中国发明专利，专利号：ZL 2014 1 034 5427.5，授权公告日：2016-01-13．
[5] 宫文峰，黄美发，钟艳如，等. 随动导向式环形导轨送料装置[P]，中国发明专利，专利号：ZL 201310129222.9， 授权公告日：2014-12-17．
[6] 宫文峰，等. 基于深度学习的船舶旋转机械时变转速微小故障诊断方法[P]. 中国发明专利，申请号：202210588361.7，专利申请日：2022-05-26. （实质审查中）
[7] 宫文峰，等. 自动驾驶无人船传感器网络攻击异常检测系统及方法[P]. 中国发明专利，申请号：202111456680.4，专利申请日：2021-12-02. （实质审查中）
[8] 宫文峰，等. 基于集成深度学习的船舶柴油发电机故障诊断方法[P]. 中国发明专利，申请号：202210578127.6，专利申请日：2022-05-26. （实质审查中）
[9] 宫文峰，黄美发，陈磊磊，等. 滑动杆转动导向式连接装置[P]. 中国实用新型专利，专利号：ZL2012 2 0457 966.4，授权公告日：2013-05-01．
[10] 宫文峰，等. 机械传动式自关闭半自动门[P]. 中国实用新型专利，专利号：ZL2011 2 002 4869.1，授权公告日：2011.01.21.
[11] 宫文峰，黄美发. 斜置滑道悬挂式自关闭平开门[P]. 中国实用新型专利，专利号：ZL 2013 2 012 9059.1， 授权公告日：2013.08.14.
[12] 宫文峰，等. 可移动直线式物料传送装置[P]. 中国实用新型专利，专利号：ZL2014 2 040 8327.8，授权公告日：2014.12.10.
[13] 宫文峰，等. 倾覆式滑动轮物料传送装置[P]. 中国实用新型专利，专利号：ZL2014 2 039 9232.4，授权公告日：2014.11.26.
[14] 宫文峰，等. 可伸缩式压力冲击锤头[P]. 中国实用新型专利，专利号：ZL 2017 2 094 9243.9，授权日：2018.03.02.
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