于四伟

基本信息 中文主页 Publication Research Links 课程信息 学生信息 ... 课程信息 学生信息 新建主栏目 Siwei Yu 名称 Professor, School of Mathematics Harbin Institute of Technology Harbin 150001, China Education 名称 1, 2006-2010, Tsinghua University, B.S. in Aerospace Engineering 2, 2010-2013, Tsinghua University, M.S. in Aerospace Engineering, Supervisor: Prof. Huizhu Yang 3, 2014-2017, Harbin Institute of Technology, Ph.D. in Mathematics, Supervisor: Prof. Jianwei Ma 4, 2014-2016, University of California, Los Angeles, Visiting student in Mathematics Department, Supervisor: Prof. Stanley Osher Work Experience 名称 2021.12 - now, Professor in Harbin Institute of Technology 2019.12 - 2021.12, Associate Professor in Harbin Institute of Technology 2017.05 - 2019.12, Assistant Professor in Harbin Institute of Technology Journal 名称 See '中文主页' for most recent updates. MathGeo download MathGeo2017 is an open-source software package for sparse transform, seismic data processing, and reproducible computational experiments. 13, S. Yu, J. Ma*, Off-the-grid VSP data regularization by a compressive sensing method, Geophysics, 2019, accepted. 12, T. P. Banjade, S. Yu*, J. Ma. Earthquake accelerogram denoising by wavelet-based variational mode decomposition[J]. Journal of Seismology, 2019(5):1-15. 11, S. Yu, J. Ma*, W. Wang, Deep learning for denoising, Geophysics, 2019, 84 (6), V333–V350. (Code) 10, Y. Jia, S. Yu, J. Ma*, Intelligent interpolation by Monte Carlo machine learning. Geophysics, 2018, 83 (2), V83-V97. 9, S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Geometric mode decomposition. Inverse Problems & Imaging, 2018, 12(4), 831-852. (Code) 8, S. Yu, J. Ma*, Complex variational model decomposition for slop-preserving denoising, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(1), 586 - 597. (Code) 7, J. Ma*, S. Yu, Sparsity in compressive sensing, The Leading Edge, 2017, 36 (8), 308-314. (an invited short review). 6, S. Yu, S. Osher, J. Ma*, Z. Shi, Noise attenuation in a low dimensional manifold, Geophysics, 2017, 82 (5), V321-V334. (Code) 5, Y. Jia, S. Yu, L. Liu, J. Ma*, A fast rank-reduction algorithm for three-dimensional seismic data interpolation, Journal of Applied Geophysics, 2016, 132, 137-145. 4, S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Monte Carlo data-driven tight frame for seismic data recovery, Geophysics, 2016, 81 (4), V327-V340. (Code) 3, S. Yu, J. Ma*, X. Zhang, M. Sacchi, Interpolation and denoising of high-dimensional seismic data by learning a tight frame, Geophysics, 2015, 80 (5), V119-V132. (Code) 2, S. Yu, A. S. Khwaja, J. Ma*. Compressed sensing of complex-valued data, Signal Processing, 2012, 92 (2), 357-362. 1, L. Kong, S. Yu, L. Cheng, H. Yang, Application of compressive sensing to seismic data reconstruction, ACTA SEISMOLOGICA SINICA, 2012, 34 (5), 659-666 Research Interests 名称 Optimization algoirthm, Compressive sensing, Deep learning Signal processing, Seismic data processing 我的博客 名称 CSDN 各种教程网址 名称 （第一周）Matlab （第二周）python 常用软件工具箱 名称 （第三周）Curvelab： 曲波变换工具箱, C, Matlab （第四周）OMP, Orthogonal matching pursuit， 正交匹配追踪，Matlab （第五周）KSVD: 各种字典学习工具箱，Matlab DDTF：数据驱动紧框架，Matlab VMD：变分模态分解，Matlab SCN : 散射小波网络，Matlab 机器学习顶级会议网址 名称 可以下载文章和代码 CVPR，ICCV: 计算机视觉和图像识别 ICML，NIPS：机器学习 机器学习软件框架： （第六周）Matconvnet， （第七周）Pytorch Tensorflow Caffe 以上框架核心均为C所写，提供各种语言接口（API），上手难度从易到难排序。新版的Matlab也自带深度学习工具箱。 地震数据处理 名称 地震数据处理小组网站 SLIM：UBC，Felix Herrmann SEP: Stanford, Biondo Biondi, Jon Claerbout TCCS：Austin， Sergey Fomel. CWP：Colorado, Paul Sava. 地震数据处理工具包 （第八周）SeismicLab: Matlab工具包， Alberta大学 M D Sacchi的SIAG小组开发。包含基本的地震数据读写，处理程序，很简单稳定。 Madagascar: Linux下的开源工具包。功能强大，稳定，需要linux使用技巧。CWP主要负责。 CREWES: Matlab工具包，Calgary大学CREWES小组开发。功能强大，包含数据处理，正演，反演，但是有些程序有bug。 SU: Linux开源工具包，地震数据处理最早的工具包，由CWP小组维护。 MathGeo，Matlab工具包，哈工大地球物理中心维护 SegyMat, Segy数据读取工具箱，比SeismicLab和CREWES中的数据读取功能更多，更稳定 Links 名称 HIT http://www.hit.edu.cn/ HIT Math Department http://math.hit.edu.cn/ UCLA CAM http://www.math.ucla.edu/applied/cam/ Github personal homepage https://sevenysw.github.io/siweiyu/ 基本信息 名称 于四伟 青年拔尖正教授，博士生导师，哈尔滨工业大学数学学院，地球物理中心 哈尔滨，150001，中国 教育经历 名称 1, 2006-2010, 清华大学，本科，航天航空与工程力学 2, 2010-2013, 清华大学，硕士，航天航空与工程力学 3, 2014-2017, 哈尔滨工业大学，博士，数学 4, 2014-2016, 加州大学洛杉矶分校，访问学生，数学 获奖 名称 2019年10月，马坚伟，于四伟，压缩感知地震波勘探， 黑龙江省科学技术奖一等奖（自然科学类），黑龙江省人民政府 2022年8月，人工智能地震勘探数据处理、反演与解释的关键技术，中国地球物理学会科学技术奖二等奖，中国地球物理学会（排名4/7） 工作经历 名称 2021.12 - 至今， 哈尔滨工业大学，青年拔尖正教授 2019.12 - 2021.12，哈尔滨工业大学，青年拔尖副教授 2017.05 - 2019.12，哈尔滨工业大学，讲师 研究兴趣 名称 优化算法，信号处理，地震数据处理，压缩感知，深度学习 发表论文 名称 投稿论文 1. H. Yue, S. Yu, Seismic registration with a deep neural network constraint. Submitted to GRSL 2. Y. Chen, S. Yu, R. Lin, Self-supervised transfer learning POCS-Net for Seismic Data Interpolation. Submitted to TGRS 3. 陈尧，于四伟，林荣智，基于扩散概率模型的非均一地震数据插值，煤田地质与勘探，在审 4. H. Wang, S. Yu, Regularized full-waveform inversion with shearlet transform and total generalized variation. Submitted to TGRS. 接收/发表论文 1. Y. Xu, S. Yu, L, Dong, J. Ma, Dealiased seismic data interpolation by dynamic matching, Geophysics, 2024, accepted. 2. Z. Liu and S. Yu, "Alternating Direction Method of Multipliers Based on ？2,0 -Norm for Multiple Measurement Vector Problem," in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 71, pp. 3490-3501, 2023, doi: 10.1109/TSP.2023.3315928. 3. Salman Abbasi, Vikram Jayaram, Jubran Akram, Md Iftekhar Alam, Siwei Yu, Using geometric mode decomposition for the background noise suppression on microseismic data, Geophysical Prospecting, 71(8), 1420-1437. 4. Salman Abbasi, Siwei Yu, Jubran Akram, Md Iftekhar Alam, and Bakhtawer Sarosh, (2023), "An adaptive linear-mode decomposition for effective separation of linear and nonlinear seismic events, ground roll, and random noise," GEOPHYSICS 88: V303-V315. 5. X. Zhang, J. Ma, S. Yu, Non-convex tensor completion for five-dimensional seismic data reconstruction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 5904712 6. S. Yu*, J. Ma, Simultaneous off-the-grid regularization and reconstruction for 3D seismic data by a new combined sampling operator, Geophysics, 2023, 88(4): D241-V302. 7. Y. Chen, S. Yu*, J. Ma, A POCS-Net for 3D seismic data interpolation, Geophysics, 2023, 88(3): 1MJ-V289. 8. X. Wang and S. Yu*, Seismic Data Regularization on Nonequispaced Grid via a Joint Sparsity-Promotion Method, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 19, 1-5. 9. S. Yu, J. Ma*, Deep learning for geophysics: current and future trends, Reviews of Geophysics, 2021, 59 (3), e2021RG000742. 10. 于四伟，杨午阳，李海山，王晓静，马坚伟，基于深度学习的地震散射面波智能压制方法，科学通报，2021, 66 (18), 2343-2354 11. Jie Zhang, Huiyu Zhu, Siwei Yu, Jianwei Ma; Constructing the Seismograms of Future Earthquakes in Yunnan, China, Using Compressed Sensing. Seismological Research Letters 2021; 92 (1): 261–274. doi: https://doi.org/10.1785/0220190382 12. S. Yu, J. Ma*, Off-the-grid vertical seismic profile data regularization by a compressive sensing method, Geophysics, 2020, 85(2): V157-V168. 13. T. P. Banjade, S. Yu*, J. Ma. Earthquake accelerogram denoising by wavelet-based variational mode decomposition[J]. Journal of Seismology, 2019(5):649-663. 14. S. Yu, J. Ma*, W. Wang, Deep learning for denoising, Geophysics, 2019, 84 (6), V333–V350. 15. Y. Jia, S. Yu, J. Ma*, Intelligent interpolation by Monte Carlo machine learning. Geophysics, 2018, 83 (2), V83-V97. 16. S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Geometric mode decomposition. Inverse Problems & Imaging, 2018, 12(4), 831-852. 17. S. Yu, J. Ma*, Complex variational model decomposition for slop-preserving denoising, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(1), 586 - 597. 18. J. Ma*, S. Yu, Sparsity in compressive sensing, The Leading Edge, 2017, 36 (8), 308-314. (an invited short review). 19. S. Yu, S. Osher, J. Ma*, Z. Shi, Noise attenuation in a low dimensional manifold, Geophysics, 2017, 82 (5), V321-V334. 20. Y. Jia, S. Yu, L. Liu, J. Ma*, A fast rank-reduction algorithm for three-dimensional seismic data interpolation, Journal of Applied Geophysics, 2016, 132, 137-145. 21. S. Yu, J. Ma*, S. Osher, Monte Carlo data-driven tight frame for seismic data recovery, Geophysics, 2016, 81 (4), V327-V340. 22. S. Yu, J. Ma*, X. Zhang, M. Sacchi, Interpolation and denoising of high-dimensional seismic data by learning a tight frame, Geophysics, 2015, 80 (5), V119-V132. 23. S. Yu, A. S. Khwaja, J. Ma*. Compressed sensing of complex-valued data, Signal Processing, 2012, 92 (2), 357-362. 24. 马坚伟, 徐杰, 鲍跃全, & 于四伟. (2012). 压缩感知及其应用:从稀疏约束到低秩约束优化. 信号处理, 28(5), 15. 25. 孔丽云, 于四伟, 程琳, & 杨慧珠. (2012). 压缩感知技术在地震数据重建中的应用. 地震学报, 34(5), 659-666 会议论文 1. Yue Hu, Siwei Yu, Yi Guo, Seismic registration with a deep neural network constraint, (Poster), IMAGE 2023, Houston USA. 2. Yao Chen, Siwei Yu, Yi Guo, 2023, Self-supervised learning POCS-Net for seismic data interpolation (Oral), IMAGE 2023, Houston USA. 3. Yingjie Xu, Siwei Yu, 2023, Scattering wavelet transform for earthquake signals classification with a small training set (Oral), 84th EAGE Annual, Vienna Austria. 4. Siwei Yu, Yao Chen, 2023, Positional encoding for nonuniform seismic data reconstruction (Oral), 84th EAGE Annual, Vienna Austria. 5. Siwei Yu, Jianwei Ma, 2018, Deep learning for attenuating random and coherence noise simultaneously (Poster), 80th EAGE Annual, Copenhagen Denmark. 6. 于四伟, & 马坚伟. (2018). 基于深度学习的地震噪声压制. CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览. 7. 于四伟, & 马坚伟. (2017). 基于低维流形的地震强噪声衰减. 2017中国地球科学联合学术年会. 8. Ma*, J. , & Yu, S. . (2016). Seismic data interpolation with Polar Fourier transform. SPG/SEG 2016 International Geophysical Conference, Beijing, China, 20-22 April 2016. 9. 贾永娜, 于四伟, 刘丽娜, & 马坚伟. (2015). 基于快速矩阵降秩的三维地震数据重建. 中国石油学会2015年物探技术研讨会论文集. 马坚伟, & 于四伟. (2014). 基于数据驱动紧框架的高维地震数据重构. 2014年中国地球科学联合学术年会——专题18:油藏地球物理. 科研项目 名称 10. 国家重点研发计划，大型遥感卫星在轨机电性能退化的压缩感知及预测方法，2021YFA1003500，2022/05-2025/04，900万，参与（50万），所属课题《卫星在轨多源异构不完备数据压缩感知的数学建模与算法》，在研 9. 国家自然科学基金面上项目，模型与数据驱动联合的地震数据重构，42074156，2021/01-2024/12，59万，在研，主持； 8. 中国博士后科学基金特别资助，基于深度学习的地震随机噪声压制，2019T120259，2019/07-2021/06，18万，结题，主持； 7. 国家重点研发计划，高精度地球物理场观测设备研制，2018YFC1503700，2018/12-2021/12，2466万，结题，参与（71万），子课题《高精度地球物理场信息提取新技术》负责人； 6. 国家自然科学基金青年基金，基于压缩感知的三维非规则VSP数据重建算法研究，41804102，2019/01-2021/12，26万，结题，主持； 5. 中国博士后科学基金面上一等资助，基于三维深度学习的地震数据随机缺失重建，2018M630346，2018/07-2019/12，8万，结题，主持； 4. 国家重点研发计划，面向E级计算的能源勘探高性能应用软件系统与示范，2017YFB0202900，2017/07-2021/06，732万，结题，参加； 3. 国家自然科学基金重大研究计划培育项目，91330108，基于低秩约束矩阵恢复的高维地震数据重建，2014/01-2016/12，70万元，已结题，参加； 2. 国家自然科学基金面上项目，41374121，基于数据驱动紧框架小波稀疏约束优化的地震数据重建，2014/01-2017/12, 90万元，已结题，参加； 1. 国家自然科学基金科学仪器基础研究专款，61327013，动态可配置的压缩感知成像系统，2014/01-2017/12, 300万元，已结题，参加。 杂志评审 名称 编委： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，副主编 (Associate editor) 《煤田地质与勘探》，青年编委 审稿人： Geophysics Computers and Geosciences IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing Geoscience and Remote Sensing Letters International Journal of Geo-Information Digital Signal Processing 学术组织： 中国地球物理学会智能地球物理专业委员会首届委员 招生信息 名称 每年招收硕士生1-2名，博士生1名，专业：应用数学、地球物理、计算机、机械电子、生物信息 微积分B，2020年秋 名称 上课时间，周一，3-4节，周二，1-2节，周四，3-4节， 第一节：8：00-8:50，第二节：8：55-9:45，第三节：10:15-11:05，第四节：11:10-12:00 线上答疑，qq群，511944256，周五中午12:00-13:30。 教材：《工科数学分析》，第六版 参考资料：《工科数学分析学习指导与习题解答》，《工科数学分析做业集》 微积分B，2019年秋 名称 微积分B，2019秋季学期 上课时间：周二和周四，晚上6:30-7:20，7:25-8:15,8:20-9:10，格物楼201 第一次作业：第八周周二（10月22日）13:00-16:00，格物楼812。作业内容为作业本上第一章和第二章，撕下来交。 第二次作业：第十周周二（11月5日），周四（11月7日）13:00-16:00，格物楼812。作业内容为作业本上第三章，撕下来交。 第三次作业：第十三周周二（11月26日），周四（11月28日）13:00-16:00，格物楼812。作业内容为作业本上第四章，撕下来交。 第四次作业：第十五周周二（12月10日），周四（12月12日）13:00-16:00，格物楼812。作业内容为作业本上第五章，撕下来交。 第五次作业：第十六周周二（12月17日），周四（12月19日）13:00-16:00，格物楼812。作业内容为作业本上第六章，撕下来交。 教学日历 校历 博士生 名称 2021.09 胡悦 硕士生 名称 2020.09-2022.07，胡琪昕 2021.09-2023.07，张昕 2021.09-2023.07，徐英杰 本科生 名称 本科生： 2019级毕业生：李家宏（PDE for Deep Learning） 2020级毕业生：许睿（Deep Learning Slope Estimation） 2021级毕业生：庄子彧（智能问答），刘尧（知识图谱）