个人简介：

孟品超，女，长春理工大学数学与统计学院教授，硕士研究生导师，主要研究兴趣是数学物理反问题、机器学习算法的设计与理论分析和偏微分方程数值解法等.近年来主要从事反散射问题数值算法和机器学习方法性质研究，尤其是设计有效的反散射问题求解算法并对其进行相应的理论分析.

发表学术论文30余篇，其中SCI检索论文21篇(含ESI全球高被引论文2篇，Top期刊论文7篇)，EI检索论文11篇；主持军委科技委领域基金子课题1项，吉林省科技厅项目1项，吉林省教育厅项目4项，合作国家自然科学基金面上项目2项；获吉林省自然科学奖三等奖1项.主讲本科生课程复变函数、数值代数、微分方程数值解、智能计算和统计机器学习等，研究生课程矩阵论、有限差分法、统计软件与算法等.指导学生参加全国大学生数学建模竞赛获国家二等奖5项，全国大学生市场调查与分析大赛获国家三等奖1项。

学习经历：

1995年09月----1999年07月，吉林大学，数学学院，计算数学，理学学士

2002年09月----2005年06月，吉林大学，数学学院，计算数学，理学硕士

工作经历：

1999年07月----2006年01月，长春理工大学，理学院，助教

2006年07月----2011年09月，长春理工大学，理学院，讲师

2011年09月----2020年12月，长春理工大学，理学院，副教授

2021年01月----2021年09月，长春理工大学，理学院，教授

2021年09月----至今，长春理工大学，数学与统计学院，教授

行政职务经历：

2014年03月-2021年09月，长春理工大学，理学院，应用数学系副主任

2021年09月-至今，长春理工大学，数学与统计学院，数学实验中心副主任

电子信箱：mengpc@cust.edu.cn

从事专业：计算数学

研究方向：数学物理反问题与智能计算

职称：教授

学历：硕士研究生

主要教学工作：主要讲授本科生课程《复变函数》、《数值代数》、《微分方程数值解》、《统计机器学习》、《智能计算》，研究生课程《矩阵论》、《有限差分法》、《统计软件与算法》、《计算物理》。

教学获奖：《非数学类理工科研究生数学系列课程改革与实践》获吉林省优秀教学成果奖三等奖（第二人），2014年。

教材或专著：

[1]孟品超，姜志侠，矩阵分析学习指导， 清华大学出版社，2015.

[2]姜志侠，孟品超，李延忠，矩阵分析，清华大学出版社，2015.

[3]孟品超，尹伟石，张文丹，姜志侠，张肃，李延忠，基于统计学方法的吉林省软件产业研究，吉林人民出版社，2015.

[4]尹伟石，孟品超，张文丹，姜志侠，李延忠. 若干正反散射问题的数值算法研究. 吉林人民出版社，2015.

 

科研获奖：

《现代非线性优化方法的理论研究及应用》获吉林省自然科学学术成果二等奖（第二人），2014年.

《数据驱动的反问题数值算法研究》获吉林省自然科学奖三等奖（第二人），2024年.

科研项目：

[1] 动态湍流环境下的物理感知图像复原算法研究(20260102233JC),吉林省科技厅自然科学基金面上项目, 2026.01---2028.12, 15万，主持.

[2] 基于动态物理信息感知的湍流退化图像稳健恢复方法研究(JJKH20261450KJ), 吉林省教育厅科学技术研究项目重点项目,  2026.01---2027.12,5万，主持.

[3] 基于深度学习的时域声波障碍反散射问题研究(JJKH20240892KJ), 吉林省教育厅科学技术研究项目,  2024.01---2025.12,2.5万，主持.

[4] 基于空悬XXX测试方法, 军委科技委领域基金,  2023.11---2025.11,100万，子课题4负责人.

[5] 声学和弹性分层介质反散射问题的理论与数值算法 (12371422), 国家自然科学基金面上项目,  2024.01---2027.12, 43.5万，参与.

[6] 随机Helmholtz型传输特征状态问题的数值方法(12271207), 国家自然科学基金面上项目,  2023.01---2026.12,46万，参与.

[7] 基于数据驱动与模型驱动的时域反源问题研究（20220101040JC），吉林省科技厅，2022.07---2025.07，10万元，参与 .

[8] 农作物种子内虫卵的无损检测研究（JJKH20210797KJ)，吉林省教育厅，2021.01---2022.12，2.5万元，参与.

[9] 声学和电磁学中某些多频反源问题的数值分析与计算（11671170），国家自然科学基金面上项目，2017.01---2020.12，48万元，参与.

[10] 基于可靠性的综合客运枢纽内部大客流组织方法研究（51378076），国家自然科学基金面上项目，2014.01---2017.12，70万元，参与.

[11] 基于行人流线网络的轨道交通枢纽客流-设施协同管控方法研究（51278221），国家自然科学基金面上项目，2013.01---2016.12，83万元，参与.

学术论文：

[1] Longqiang Xu, Weishi Yin*, Pinchao Meng, Zhengxuan Shen, Hongyu Liu. An online interactive physics-informed diffusion-adversarial network for solving mean field games. Journal of Computational Physics, 2026, 552: 114700. (Top期刊)

[2] Pinchao Meng, Zhaobin Xu, Xianchao Wang, Weishi Yin, Hongyu Liu. A novel method for solving the inverse spectral problem with incomplete data[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics,2025.(Top期刊，高被引)

[3]Jiabao Zhuang, Pinchao Meng*, Weishi Yin. A stable neural network for inverse scattering problems with contaminated data[J]. Knowledge-Based Systems.2025.(Top期刊)

[4] Ya Xiao, Zhixia Jiang, Pinchao Meng, Weishi Yin, Dong Qi, Linhua Zhou*. Local manifold approximation of dynamical system based on neural ordinary differential equation. Physica D: Nonlinear Phenomena, 2025: 134688.

[5] Ze Yuan, Pinchao Meng, Weishi Yin, Linhua Zhou*. Turbulence mitigation in optical imaging using pyramid attention GAN. Optics and Laser Technology, 2025(188):112880. (Top期刊)

[6] Pinchao Meng*, Jiabao Zhuang, Linhua Zhou, Weishi Yin, and Dequan Qi. Efficient synchronous retrieval of OAM modes and AT strength using multi-task neural networks. Optics Express, 2024, 32(5):7816. (Top期刊)

[7] Yue Tai, Xiuli Wang, Pinchao Meng*, Weishi Yin. Weak Galerkin method for the Navier-Stokes equation with nonlinear damping term. Networks and Heterogeneous Media,  2024, 19(2): 475-499.

[8]Weishi Yin*, Xingyu Shi, Pinchao Meng, Fuheng Qu. Research on recovering scattering obstacles in inhomogeneous medium based on Bayesian method. Applicable Analysis,2024, 103 (17):3197-3212.

[9] Weishi Yin*, Baoyin Zhang, Pinchao Meng, Linhua Zhou, Dequan Qi. A Neural Network Method for Inversion of Turbulence Strength. Journal of Nonlinear Mathematical Physics, 2024, 31:22.

[10] Weishi Yin*, Zhaobin Xu, Pinchao Meng, Hongyu Liu. On a Hybrid Method for Inverse Transmission Eigenvalue Problems. Annals of Applied Mathematics, 2024, 40(2) :139-160.

[11] Weishi Yin*, Zhengxuan Shen, Pinchao Meng, Hongyu Liu. An online interactive physics- informed adversarial network for solving mean field games, Engineering Analysis with Boundary Elements, 2024, 169(B):106002.

[12] Weishi Yin*, Hongyu Qi, Pinchao Meng. Broad Learning System with preprocessing to Recover the Scattering Obstacles with Far-field Data[J]. Advances in Applied Mathematics and Mechanics,2023.

[13] Pinchao Meng*, Yuanyuan Chai, Weishi Yin. Dual-Driven Solver for Reconstructing the Point Sources of Elastic Wave Based on Far-Field Data[J]. Universe,2023.

[14] Ping Zhang, Pinchao Meng*, Weishi Yin, Hongyu Liu. A neural network method for time-dependent inverse source problem with limited-aperture data[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics,2023(421): 114842. (Top期刊，高被引)

[15] Weishi Yin*, Ziyuan Yang, Pinchao Meng. Solving Inverse Scattering Problem with a Crack in Inhomogeneous Medium Based on a Convolutional Neural Network[J]. Symmetry,2023, 15(1), 119.

[16] Yin Yunwen, Yin Weishi*, Meng Pinchao and Liu Hongyu. On a hybrid approach for recovering multiple obstacles[J].Communications in Computational Physics, 2022, 31(3)：869-892. (Top期刊)

[17] Yin Yunwen, Yin Weishi*, Meng Pinchao and Liu Hongyu. The interior inverse scattering problem for a two-layered cavity using the Bayesian method[J]. Inverse Problems and Imaging, 2022, 16(4):673-690.

[18] Pinchao Meng*, Xinyu Wang, Weishi Yin. ODE-RU: a dynamical system view on recurrent neural networks[J]. Electronic Research Archive, 2022, 30(1): 257-271.

[19] Weishi Yin*, Jiawei Ge, Pinchao Meng, Fuheng Qu. A neural network method for the inverse scattering problem of impenetrable cavities[J]. Electronic Research Archive, 2020,28(2):1123-1142.

[20] Pinchao Meng*, Lin Su, Weishi Yin, Su Zhang. Solving a kind of inverse scattering problem of acoustic waves based on linear sampling method and neural network[J]. Alexandria Engineering Journal,2020,59:1451-1462.

[21]孟品超，李学源，贾洪飞，李延忠.基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测[J].吉林大学学报(工学版)，2018,48(02):  448-453.

[22]Pinchao Meng, Xueyuan Li, Hongfei Jia, Yanzhong Li, Short-time Rail Transit Passenger Flow Prediction Based on Wavelet Threshold Denoising and Support Vector Machine, Revista de la Facultad de Ingeniera,2017,32(04): 292-302.

[23]Lan Ao，Liu Siyuan，Wang Xin，Zeng Guojing,Guo Wei, Meng Pinchao*,Li Yanzhong. Study on the Evacuation Model in Public Places - considering Pedestrian Density and Multi-Exit Factors[J].C e Ca. 2017,42(03):1129-1134.  

[24]Pinchao Meng，Weishi Yin，Zhixia Jiang. Indexing DNA Sequence k-mer based on LNDM Algorithm[J]，Advances in Modelling and Analysis A .2016,53(2): 34-47.

[25]Pinchao Meng, Weishi Yin, Zhixia Jiang, Yanzhong Li*. Data Fitting Based on Genetic Programming and Least Square Method[J]，CHEMICAL ENGINEERING TRANSACTIONS . 2015,  46 (01): 1303-1308.

[26]Zhixia Jiang，Pinchao Meng，Yanzhong Li，Weishi Yin. Collaborative optimization algorithm based on the penalty function[J]. Applied mechanics and materials ,2014,538(2014):447-450.

[27]Weishi Yin，Pinchao Meng，Yanzhong Li*. Application of improved grey Prediction model in Jilin Province of the software industry[J]. Advanced Materials Research. 998-999 (2014): 1079-1082

[28]Pinchao Meng, Weishi Yin, Yanzhong Li,Evaluation of the Software Industry Competitiveness in Jilin Province Based on Factor Analysis[J].CYBERNETICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES , 2014,14(04):101-108.

[29]Pinchao Meng, Weishi Yin, Yanzhong Li*, Data fitting based on improved genetic programming[J]. COMPUTER MODELLING & NEW TECHNOLOGIES ,2014 ,18(12A):129-136.

[30]Pinchao Meng, Weishi Yin, Zhixia Jiang, Yanzhong Li*, Track Routing Optimization Model based on Fuzzy Clustering Method[J], Applied Mechanics and Materials. 2014, 670-671 (2014) : 1540-1544.

社会兼职：

吉林省运筹学会理事

中国仿真学会-不确定系统分析与仿真专委会委员