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杨程


杨程

上海电力大学,讲师

邮箱:cheng.yang@shiep.edu.cn

地址:上海市浦东新区沪城环路1851号电计楼418

研究方向:机器学习在电力电子与电子信息领域的应用,图谱信号与信息处理

个人简介

杨程,男,博士,讲师,硕士生导师。研究方向为机器学习在电力电子与电子信息领域的应用。198812月出生,20117月本科双学位毕业于华北电力大学(北京)与英国思克莱德大学电子与电气工程专业。20176月博士(导师: Prof. Vladimir Stankovic)毕业于英国思克莱德大学电子与电气工程专业。20175月至 20222月先后在日本国家信息研究所(导师:Prof. Gene CheungIEEE 会士)、加拿大约克大学(导师:Prof. Gene CheungIEEE 会士)、上海交通大学(导师:翟广涛教授,国家杰青)围绕机器学习在高精密视觉方向的应用从事博士后研究。20223月至今在上海电力大学best365英国体育在线任讲师。

入选上海高等教育人才揽蓄计划B类(2023年度)。主持国家自然科学基金青年项目(2023-2025),中国博士后科学基金特别资助项目(2020-2022),加拿大约克大学VISTA杰出访问学者项目(2023),上海市教育委员会上海高校青年教师培养资助计划专项资金项目(重点推荐,2023-2024),上海市教育委员会教师专业发展工程上海高校教师培养计划产学研项目(2023-2024),上海电力大学教学改革项目(2023-2024

 IEEE TPAMI(一作,CCF A,中国科学院一区topIF=23.6)、IEEE JIOT(一作,中国科学院一区topIF=10.238)、IEEE TII(通讯, 中国科学院一区top, IF=12.3)等影响因子10以上的国际SCI期刊发表一作/通讯论文3篇。申请国家发明专利1项。

担任《计算机工程》(北大核心、CSCD)青年编辑委员会委员2023-2026),AAAI项目委员会成员(20232024),IEEE会员(2011-),IET会员2011-),ACM会员(2014-。曾获ICME最佳论文提名。

主讲《数字集成电路设计与分析》、《机器学习》、《电子电路设计与制作》、《FPGA 应用课程设计》、以及《集成电路实践》等本科生与研究生课程。主持上海电力大学校级教改项目1项。获上海电力大学第十一届青年教师教学竞赛决赛优胜奖。发表核心教改论文1篇。  

代表性项目(主持):

[1]      国家自然科学基金青年项目(62202286, 2023-2025

[2]      上海高等教育人才揽蓄计划B类(青年骨干), 2023-2033

[3]      上海电力大学国内名校上电之星培养工程,2024-2025

[4]      上海市教育委员会上海高校青年教师培养资助计划专项资金项目(重点推荐)(ZZ202311004),2024-2025

[5]      上海电力大学一般教学改革项目(2023142322),2023-2024

[6]      中国博士后科学基金第 2 批特别资助(站前)(2020TQ0194),2020-2022  

代表性期刊论文(一作/通讯):

[1]      H. Cui, T. Guo, C. Yang*, Y. Dai, C. Wang, H. Du, L. Qin, and H. Yu, “A New Thermal Management Strategy of IGBT in DFIG for Economic Benefit Maximization,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 20, no. 2, pp. 1335 - 1347, 2024. (中国科学院一区top, IF=12.3)

[2]      C. Yang, F. Sun, Y. Zou, Z. Lv, L. Xue, C. Jiang, S. Liu, B. Zhao, and H. Cui, “A Survey of Photovoltaic Panel Overlay and Fault Detection Methods,” Energies, vol. 17, no. 4, pp. 837, 2024. (IF=3.2)

[3]      C. Yang, F. Zheng, Y. Zou, L. Xue, C. Jiang, S. Liu, B. Zhao, and H. Cui, “MSGL+: Fast and Reliable Model Selection-Inspired Graph Metric Learning,” Electronics, vol. 13, no. 1, pp. 44, 2024. (IF=2.9)

[4]      C. Yang, J. Jia, K. He, L. Xue, C. Jiang, S. Liu, B. Zhao, M. Wu, and H. Cui, “Comprehensive Analysis and Evaluation of the Operation and Maintenance of Offshore Wind Power Systems: A Survey,” Energies, vol. 16, no. 14, pp. 5562, 2023. (IF=3.2)

[5]      C. Yang, Y. Sun, Y. Zou, F. Zheng, S. Liu, B. Zhao, M. Wu, and H. Cui, “Optimal Power Flow in Distribution Network: A Review on Problem Formulation and Optimization Methods,” Energies, vol. 16, no. 16, pp. 5974, 2023. (IF=3.2)

[6]      C. Yang, G. Cheung, and W. Hu, “Signed graph metric learning via Gershgorin disc perfect alignment,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 44, no. 10, pp. 7219 - 7234, 2022. (CCF A, 中国科学院一区 top, IF=23.6)

[7]      C. Yang, M. Hu, G. Zhai, X. P. Zhang, “Graph-based denoising for respiration and heart rate estimation during sleep in thermal video,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 17, pp. 15697 - 15713, 2022. (中国科学院一区 top, IF=10.238)

[8]      X. GongX. Li, L. Ma, W. Tong, F. Shi, M. Hu, X.-P. Zhang, G. Yu, and C. Yang*, “Preterm infant general movements assessment via representation learning,” Displays, vol. 102308, no. 75, pp. 1 - 8, 2022. (通讯作者, 中国科学院二区)

[9]      C. Yang, U. C. Ugbolue, D. McNicol, V. Stankovic, L. Stankovic, A. Kerr, B. Carse, K. Kaliarntas, and P. J. Rowe, “Automation enhancement and accuracy investigation of a portable signal-camera gait analysis system,” IET Science, Measurement & Technology, vol. 13, no. 4, pp. 563-571, Jun. 2019.

[10]   C. Yang, G. Cheung, and V. Stankovic, “Estimating heart rate and rhythm via 3D motion tracking in depth video,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 7, pp. 1625-1636, Jul. 2017. (CCF B, 中国科学院一区 top, IF=8.182)

[11]   C. Yang, G. Cheung, V. Stankovic, K. Chan, and N. Ono, “Sleep apnea detection via depth video & audio feature learning,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 4, pp. 822-835, Apr. 2017. (CCF B, 中国科学院一区 top, IF=8.182)

[12]   C. Yang, A. Kerr, V. Stankovic, L. Stankovic, P. Rowe, and S. Cheng, “Human upper limb motion analysis for post-stroke impairment assessment using video analytics,” IEEE Access, vol. 4, pp. 650-659, Jan. 2016.

[13]   C. Yang, U. Ugbolue, A. Kerr, V. Stankovic, L. Stankovic, B. Carse, K. Kaliarntas, and P. Rowe, “Autonomous gait event detection with portable single-camera gait kinematics analysis system,” Journal of Sensors, vol. 2016, Jan. 2016.

 


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