杨静（合肥工业大学）查看源代码讨论查看历史
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杨静，女，合肥工业大学计算机与信息学院副教授。
人物履历
CCF会员、IEEE 会员、中国人工智能学会会员。分别于2004和2013年获合肥工业大学硕士和博士学位，2014年10月-2015年10月以合肥工业大学青年骨干教师赴美国哈佛大学访问12个月，主要研究领域为人工智能、因果发现、生物信息学等。
社会任职
担任IEEE TKDD、TKDE、TNNLS、KBS、IS、PR等多个国际顶级期刊审稿人，国家自然科学基金函评专家
研究方向
科研项目
1.国家自然科学基金委员会,国家自然科学基金面上项目，62176082，面向动态非欧数据的因果结构学习关键问题研究，2022/01-2025/12；
2.安徽省科学技术厅重点研究与开发计划面上攻关项目，201904a05020073，数据驱动的燃机状态分析和故障预测关键问题研究，2019/01-2021/12；
2. 合肥工业大学平台A类项目科学前沿创新专项，PA2018GDQT0011，加性噪声模型的因果结构学习关键问题研究，2018/01-2020/12；
3. 国家自然科学基金青年项目，61305064，面向非线性非高斯数据的因果结构学习算法研究，2014/01- 2016/12；
4. 科技部国家高技术研究发展计划（863计划）子课题，2012AA011005，多源异构数据集成与挖掘的关键技术研究，2012/12-2013/12；
5. 安徽省科技厅科技攻关计划项目子课题，1001130612，公安应急管理和指挥调度辅助决策系统关键技术研究，2010/01-2012/12；
6. 合肥工业大学科学研究发展基金，062101f，基于粗糙集理论的聚类分析研究，2006/01-2007/12。
获奖情况
1.2002年获院青年教师讲课比赛三等奖
2.2004年获院青年教师讲课比赛三等奖
3.曾获“2009年度学生评教个人优秀奖”
4.06年指导合肥工业大学学生创新项目1项，指导学生参加“斛兵杯”大学生课外学术科技作品竞赛，获得三等奖。
5.带队参加2009年“红旗杯全国大学生开源软件技术竞赛”，荣获“团队特等奖”的佳绩，学生个人也获得了金奖，银奖，铜奖等优异成绩，本人也荣获“最佳指导老师”的称号
学术成果
论著
(1) Jing Yang(#), Liufeng Jiang(*), Kai Xie, Qiqi Chen, Aiguo Wang. Causal Structure Learning Algorithm Based on Partial Rank Correlation under Additive Noise Model. Applied Artificial Intelligence. In press.
(2) Jing Yang(#), Liufeng Jiang(*), Anbo Shen and Aiguo Wang, Online streaming features causal discovery algorithm based on partial rank correlation, Journal of IEEE Transactions on artificial intelligence. In press.
(3) Jing Yang(#), Gaojin Fan(*), Kai Xie, Qiqi Chen, Aiguo Wang,Additive noise model structure learning based on rank correlation,Information Sciences, 2021, 571: 499-526. (JCR 1区，计算机学会(CCF-B)级期刊)
(4) Jing Yang(#), Na Li, Shuai Fang(*), Kui Yu, Yu Chen, Semantic Features Prediction for Pulmonary Nodule Diagnosis Based on Online Streaming Feature Selection, IEEE Access, 2019, 7:61121-61135. (JCR 2区)
(5) Jing Yang(#), Anbo Shen, Kui Yu, Yu Chen, Predicting the Semantic Characteristics of Pulmonary Nodules using Feature Selection Based on Maximum-relevance Minimum-redundancy, 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine Workshop(BIBM’2019), pp.1318-1323, San Diego, CA, USA, 2019.11.18-21. (CCF B)
(6) Jing Yang(#), Gaojin Fan(*), Kai Xie, Qiqi Chen and Aiguo Wang, Additive Noise Model Structure Learning Based on Rank Statistics. 2021 IEEE International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management(KSEM’2021) KSEM 2021. Lecture Notes in Computer Science, pp. 128-139, Tokyo, Japan, 2021.8.14-16. (CCF C)
(7) Jing Yang, Gaojin Fan, Anbo Shen and Aiguo Wang, Causal structure learning of nonlinear additive noise model based on streaming feature, 2021 IEEE International Conference on Data Ming Workshop, (ICDM’2021), Auckland, New Zealand, 2021,12.07-10. (CCF B)
(8) Jing Yang(#), Xiaoxue Guo, Ning An(*), Aiguo Wang, Kui Yu, Streaming feature-based causal structure learning algorithm with symmetrical uncertainty, Information Sciences, 2018, 467: 708-724.（JCR1区，计算机学会(CCF-B)级期刊)
(9)Jing Yang(#), Na Li, Ning An(*), Yu Chen, Gil Alterovitz, An efficient causal structure learning algorithm for linear arbitrarily distributed continuous data, The Journal of Supercomputing, 2020, 76，3355-3363.
(10) Jing Yang(#), Ning An(*) and Gil Alterovitz, A Partial Correlation Statistic Structure Learning Algorithm Under Linear Structural Equation Models, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE), 2016, 28(10): 2552-2565.（JCR 2区，计算机学会(CCF-A)级期刊)
(11) Jing Yang(#), Lian Li(*), Aiguo Wang, A partial correlation-based Bayesian network structure learning algorithm under linear SEM, Knowledge-Based Systems(KBS), 2011, 24(7): 963-976. (JCR 2区，计算机学会(CCF-C)级期刊)
(12) Jing Yang(#), Ning An, Kunxia Wang(*), Aiguo Wang, Lian Li, An efficient causal algorithm based on recursive simultaneous equations models for causal structure learning, Chinese Journal of Electronics, 2013, 22(3): 553-557.
(13) Na Li(#), Jing Yang(*), Shuai Fang, Semantic Characteristic Prediction of Pulmonary Nodules Using the Causal Discovery Based on Streaming Features AlgorithmSemantic Characteristic Prediction of Pulmonary Nodules Using the Causal Discovery Based on Streaming Features Algorithm，2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM’2018), pp.1009-1012, Madrid, Spain, 2018.12.03-12.06.（计算机学会(CCF-B)会议）
(14) Jing Yang(#) Ning An, Gil Alterovitz, Lian Li, Aiguo Wang, Causal Discovery based on Healthcare Information, 2013 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM’2013), pp.71-73, Shanghai, P.R. China, 2013.12.18-12.21.（计算机学会(CCF-B)会议）
(15) Jing Yang(#), Lian Li(*), A partial correlation-based Bayesian network structure learning algorithm under SEM, Proc. of the 15th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD’11), pp.63-74, Shenzhen, P.R. China, 2011.5.24-5.27 (计算机学会(CCF-C)级会议)[1]