个人简介：

尹伟石（1980-），中共党员，2010年获吉林大学计算数学理学博士学位，长春理工大学数学与统计学院副教授，硕士研究生导师。目前担任中国仿真学会不确定系统分析与仿真专业委员会委员、中国工业与应用学会反问题与成像专业委员会委员、Math Review评论员、Inverse Problems International association会员、中国工业与应用数学会会员以及若干SCI刊物审稿人。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微分方程数值解等。

近些年，发表科研论文30余篇，其中SCI检索论文10余篇(含TOP论文2篇)，主持吉林省科技厅基金1项、吉林省教育厅基金1项、合作主持国家自然科学基金面上项目1项以及参与国家级自然科学基金面上项目2项，具有良好的科研水平。发表教改论文4篇，主持校级教改课题1项，目前主要承担本科生离散数学、数值代数、数值逼近和智能计算，研究生反问题导论的授课工作，授课获得学生和督导专家的好评。常年承担班导师工作，指导学生参加各种比赛，在2016年被评为吉林省创青春优秀指导教师，多组学生获得全国大学生数学建模竞赛国家二等奖、省一等奖等。

学习经历：

1998年09月----2002年07月，延边大学（复旦大学计算数学专业联合培养），理学院，理学学士

2003年09月----2006年06月，延边大学（吉林大学计算数学专业联合培养），理学院，理学硕士

2006年9月----2010年6月，吉林大学，数学学院，计算数学，理学博士

工作经历：

2002年07月----2010年06月，延边大学，理学院，助教

2010年07月----2017年08月，长春理工大学，理学院，讲师

2017年09月----至今，长春理工大学，数学与统计学院，副教授

电子信箱：yinweishi@cust.edu.cn；yinweishi@foxmail.com

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：副教授

学历：博士研究生

主要教学工作：主要讲授本科生课程《离散数学》、《数值代数》、《数值逼近》、《统计机器学习》和《智能计算》，研究生课程《反问题导论》。近年来发表教改论文4篇，主持校级教改项目1项，获得校教学成果三等奖。指导本科生参加全国数学建模竞赛、挑战杯比赛，均有同学获得国奖。

教材或专著：

[1] 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[M]. 长春：吉林人民出版社，2015.

科研项目：

[1] 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，主持.

[2] 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，主持.

[3] 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，合作主持.

[4] 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.

[5] 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] Weishi Yin*, Xingyu Shi, Pinchao Meng. Research on recovering scattering obstacles in inhomogeneous medium based on Bayesian method[J], 2023, submitted.

[2] 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, 15(4):984-1000.

[3] Pinchao Meng*, Yuanyuan Chai, Weishi Yin. Dual-driven solver for reconstructing the point sources of elastic wave based on far-field data[J]. Universe, 2023,9,148.

[4] 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)

[5] 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.

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

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

[8] 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.

[9] Weishi Yin*, Wenhong Yang, Hongyu Liu. A neural network scheme for recovering scattering obstacles with limited phaseless far-field data[J]. Journal of Computational Physics, 2020, 417:109594. (TOP 期刊)

[10] 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.

[11] 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.

[12] Weishi Yin, Fei Xu, Weipeng Zhang, and Yixian Gao*. Asymptotic expansion of the solutions to time-space fractional KURAMOTO-SIVASHINSKY equations[J]. Advances in Mathematical Physics, 2016, 4632163.

[13] 王欣羽, 孟品超, 尹伟石. GRU稳定性研究及在声波反散射中的应用[J].长春理工大学学报(自然科学版),2023,46(02):136-143.

[14] 齐红钰, 尹伟石*, 孟品超. 一种障碍物重构的混合方法[J].长春理工大学学报(自然科学版),2023,46(01):137-143.

[15] 张平,孟品超*,尹伟石. 点源反演问题的神经网络方法研究[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2022, 45(05):117-122.

[16] 吴雨佳,尹伟石*,孟品超. 基于手机信令数据的用户位置预测方法研究[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2022, 45(05):130-137.

[17] 尹伟石*,尹运文,孟品超. 非均匀介质内障碍反散射的Bayes方法[J].吉林大学学报(理学版), 2022, 60(03):729-733.

[18] 莫伟龙,刘佳男,王迪,尹伟石*. 改进YOLO v3的面部口罩佩戴检测算法[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2022, 45(02):107-115.

[19] 刘仁杰,孟品超*,尹伟石. 利用神经网络重构多个障碍物位置[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2021, 44(05):122-128.

[20] 李福坤,周治道,魏源松,孙彤,尹伟石*. 一种基于卷积神经网络的快速识别朱墨时序方法[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2021, 44(04):131-137.

[21] 叶司琪,龙晓,尹伟石*. 基于改进卷积神经网络的藻类分类与识别方法[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2021, 44(04):119-124.

[22] 于春蕾,李梦悦,尹伟石*. 基于PCA-BP组合模型的股价预测分析[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2021, 44(04):125-130.

[23] 尹伟石*,杨文红,曲福恒. 无相位远场数据反演散射障碍的神经网络方法[J].吉林大学学报(理学版), 2020, 58(06):1357-1365.

[24] 尹伟石*,刘晓奇,徐轩. 热源参数识别问题的Bayes遗传算法[J].吉林大学学报(理学版), 2020, 58(04):841-846.

[25] 崔福彬,张茜,雷俞承志,尹伟石*. 基于深度学习的SAR图像目标识别算法[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2019, 42(04):33-36.

[26] 韩涛,尹伟石*,方明. 基于卷积神经网络和XGBoost的情感分析模型[J].复旦学报(自然科学版), 2019, 58(05):560-564.

[27] 尹伟石*,李嘉琦. 基于Bayes微分进化算法的热源识别反问题[J].吉林大学学报(理学版), 2019, 57(03):517-522.

[28] 尹伟石*,韩涛,周旻,张绪财,关先钊. 基于行人出行习惯的元胞自动机混合交通流的研究[J].长春理工大学学报(自然科学版), 2018, 41(03):85-89+94.

社会兼职

不确定系统分析与仿真专委会 委员

反问题与成像专业委员会 委员

Math Review评论员

Inverse Problems International association 会员

中国工业与应用数学会 会员