个人信息


姓 名
杨静
性 别
女

出生年月
1979-08-01
最终学位
博士

毕业学校
合肥工业大学



从事专业
计算机
职务


所属院系
计算机科学与技术系



所在部门
软件所
职称
副教授


　联系方式

办公电话
**

E-mail
jsjyj0801@163.com

通讯地址
合肥工业大学计算机与信息学院

邮编
230009


　简历

杨静：女，汉族，1979年8月出生，安徽涡阳人，合肥工业大学计算机学院副教授，分别于2004和2013年获合肥工业大学硕士和博士学位，主要研究领域为人工智能、数据挖掘、生物信息学。近年来主持的若干科研项目，已在国内外主要学术期刊和学术会议上发表论文多篇高质量论文

　研究方向

人工智能，数据挖掘，生物信息学

1.主持项目：
（1）安徽省科学技术厅重点研究与开发计划面上攻关项目“数据驱动的燃机状态分析和故障预测关键问题研究”（201904a**）；
（2）合肥工业大学平台A类项目科学前沿创新专项“加性噪声模型的因果结构学习关键问题研究”（PA2018GDQT0011）；
（3）国家自然科学基金青年项目“面向非线性非高斯数据的因果结构学习算法研究”（**）；
（4）科技部国家高技术研究发展计划（863计划）子课题“多源异构数据集成与挖掘的关键技术研究”（2012AA011005）；
（5）合肥工业大学校科研发展基金“基于粗糙集理论的聚类分析研究”（062101f）。

2.参加项目：
（1）国家自然科学基金面上项目“风沙环境中基于机会通信的无线传感器网络组网问题的基础研究与示范性应用”（**）
（2）安徽省自然科学基金“基于云计算的企业文档管理关键技术研究”
（**M152）
（3）安徽省高校省级自然科学研究项目“基于虚拟化的物联网服务自适应性研究”（重大项目）（KJ2011ZD06）
（4）973前期研究课题“普适个性化信息处理基础理论和方法研究”(2009CB326203)；
（5）国家自然科学基金-重大研究计划“计算化学E-SCIENCE研究与示范应用”(**)；
（6）国家自然科学基金（青年）“恶劣天气条件下图像复原算法的研究”（**）；
（7）安徽省自然科学基金“基于贝叶斯网技术的智能Agents自组织和学习的研究”（**）；
（8）安徽省自然科学基金“基于动态影响图的多Agent建模与决策研究”）；
（9）合肥工业大学校科研发展基金“贝叶斯网络推理算法的并行化研究”（070504F）；
（10）合肥工业大学校科研发展基金“基于动态影响图的多智能体决策问题研究”（2007GDBJ047）；
（11）校基金“国家级教学名师奖人才培育”（2010HGXJ0020）；　

3.参加横向项目：
　（1）“气象预报预警智能化系统”（09-923）；
　（2）“关于电力客户信用评级模型及其实用化研究”（08-763）；
　（3）“供电企业MIS系统(V2)框架”（07-17）。

　教学工作

1.面向本科生讲授了面向对象程序设计、程序设计基础课程，指导计算机基础实践、程序设计基础实践课程设计

2.对程序设计教学工作进行积极探索，发表了1篇教改论文“程序设计课程教学改革探讨”；主持合肥工业大学教研项目“基于开源技术的学生实践与创新能力培养研究”1项，参加教育部项目“本科专业规范研制”（01）1项，参加安徽省教育厅重点教研项目“高校信息类专业程序设计能力培养模式的探索与实践”（2008jyxm050）1项；参加国家精品课程项目“程序设计基础”1项，参加校精品课程项目“程序设计基础”1项，参加省精品课程项目“程序设计基础”1项，参加合肥工业大学“程序设计技术”教学团队1项。
获奖情况

　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

　主要论著

1.JingYang(#), Na Li, Shuai Fang(*), Kui Yu, Yu Chen, Semantic FeaturesPrediction for Pulmonary Nodule Diagnosis Based on OnlineStreaming Feature Selection, IEEE Access, 2019, 7:61121-61135.
2.Jing Yang(#), Xiaoxue Guo, Ning An(*), Aiguo Wang, Kui Yu,Streaming feature-based causal structure learning algorithmwithsymmetrical uncertainty, Information Sciences, 2018, 467:708-724.
3.J. Yang, N. An* and Gil Alterovitz, A Partial Correlation
StatisticStructure Learning Algorithm Under Linear Structural EquationModels, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Vol.28, No.10, pp.2552-2565, 2016.(2016年影响因子2.476,中国计算机学会A类期刊)
4.J. Yang, L. Li, “A partial correlation-based Bayesian networkstructure learning algorithm under linear SEM”, Knowledge-BasedSystems, Vol.24, No.7, pp.963-976, 2011. ( 2012年影响因子4.104)
5.J. Yang, N. An, K.X. Wang, A.G. Wang, L. Li, “An efficientcausal structure learning algorithm based on recursivesimultaneous equations model”, Chinese Journal of Electronics,Vol.22, No.3, pp.553-557, 2013.
6.J. Yang, N. An, G. Alterovitz, L. Li, A.G. Wang, “CausalDiscovery Based on Healthcare Information”, Proc. of IEEEInternational Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM),pp.71-73, Shanghai, China, 2013.12.18-21, Poster Paper.计算机学会国际学术会议B类.
7.J. Yang, L. Li, “A partial correlation-based Bayesian networkstructure learning algorithm under SEM”, Proc. of the 15thPacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and DataMining(PAKDD), pp.63-74, Shenzhen, 2011.5. long presentation.(计算机学会国际学术会议C类，录用率：9.7%long presentation +17.5% short presentation out of 331submissions)
8.J. Yang, A.G. Wang, K.X. Wang, N. An, L. Li, “Discovering causalrelations from cross-sectional data”, Proc. of the 5thInternational Conference on Computer and ElectricalEngineering(ICCEE), HongKong, 2012.10.
9.J. Yang, H. Wang, X.G. Hu, B.F. Fang, “A new classificationalgorithm based on rough set and entropy”, Journal ofComputational Information Systems, Vol.3, No.5, pp.1443-1449,2007.
10.H. Wang, J. Yang , X.G. Hu, B.F. Fang, “ A New ClassificationAlgorithm based on Entropy and Relative Reduced Extended ConceptLattice”, Proc. of IEEE the Third International Conference onMachine Learning and Cybenetics(ICMLC), pp.1224-1228, Shanghai,2004.8.
11.J. Yang , H. Wang ,X.G. Hu, Z.H. Hu, “A new classificationalgorithm based on rough set and entropy”, Proc. of IEEE theSecond International Conference on Machine Learning andCybenetics(ICMLC), pp.364-368，Xi’an,2003.11.
12.杨静、王浩、胡学钢，决策规则的约简，计算机科学，第28卷第5期专刊，2001.