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事实揭露 揭密真相
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杨宇轩
西南财经大学

杨宇轩,女,西南财经大学讲师。

人物简历

教育背景

2019.10-2020.12 University of Rhode Island 国家公派联合培养博士

2017.09-2021.06 天津大学 博士

2014.09-2017.01 天津大学 硕士

2010.09-2014.07 安徽大学 学士

职业经历

2021.09-至今 西南财经大学 经济信息工程学院 讲师

研究领域

人工智能、深度学习复杂网络、多元时间序列分析

荣誉奖励

2019年 天津市工程专业学位硕士研究生优秀学位论文奖

2017年 中国电子学会优秀硕士学位论文奖,天津大学优秀硕士学位论文奖

2016年 研究生国家奖学金

讲授课程

本科 计算机与大数据基础

研究成果

论文

[1] Yuxuan Yang, Zhongke Gao, Yanli Li, Qing Cai, Norbert Marwan, and Jürgen Kurths. A complex network-based broad learning system for detecting driver fatigue from EEG signals [J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(9): 5800-5808. (SCI一区,Top期刊)

[2] Yuxuan Yang, Zhongke Gao, Yanli Li and He Wang. A CNN identified by reinforcement learning-based optimization framework for EEG-based state evaluation [J]. Journal of Neural Engineering, 2021, 18: 046059. (SCI二区)

[3] Yuxuan Yang, Zhongke Gao. A multivariate weighted ordinal pattern transition network for characterizing driver fatigue behavior from EEG signals [J]. International Journal of Bifurcation and Chaos, 2020, 30(8): 2050118. (SCI二区)

[4] Yuxuan Yang, Zhongke Gao, et al. A recurrence quantification analysis-based channel-frequency convolutional neural network for emotion recognition from EEG [J]. Chaos, 2018, 28: 085724.

[5] Zhongke Gao, Yuxuan Yang, et al. Characterizing slug to churn flow transition by using multivariate pseudo Wigner distribution and multivariate multiscale entropy [J]. Chemical Engineering Journal, 2016, 291: 74-81.

[6] Zhongke Gao, Yuxuan Yang, et al. A four-sector conductance method for measuring and characterizing low-velocity oil-water two-phase flows [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2016, 65(7): 1690-1697.

科研项目

[1]国家自然科学基金面上项目,基于复杂网络多元信息融合的油井两相流流型演化机制研究,项目编号:61473203,2015.01-2018.12,参与。

[2]国家自然科学基金面上项目,基于复杂网络和深度学习的两相流可视化与动力学建模研究,项目编号:61873181,2019.01-2022.12,主研。

[3]天津市自然科学基金面上项目,基于复杂网络的两相流多源异构传感器信息融合研究,项目编号:16JCYBJC18200,2016.04-2019.03,主研。[1]

参考资料