个人简历
北京航空航天大学“卓越百人计划”副教授、博士生导师欢迎有兴趣的同学加入！
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【教育背景】
? 2010.09 – 2014.08 博士 澳大利亚莫纳什大学
博士论文: Event detection, classification and analysis on atmospheric time series
导师: Kate Smith-Miles 教授；Danijel Belusic教授
? 2009.09 – 2010.07 统计学研究生 中国人民大学
? 2005.09 – 2009.07 统计学本科 山东财经大学
【研究兴趣】
? 统计计算
? 统计预测
? 时间序列分析
? 大数据与机器学习
【工作经历】
? 2016.11 –今 北京航空航天大学 经济管理学院 副教授、博士生导师
? 2015.08 – 2016.08 百度大数据部 大数据高级研发工程师
参与项目:大数据企业征信项目；零售企业大数据分析项目；互联网+量化投资项目
? 2014.08 – 2015.07 澳大利亚莫纳什大学 博士后
合作导师: Rob Hyndman 教授；Kate Smith-Miles 教授
【科研项目】
? 2018 年 – 2020 年，基于实例空间的时间序列预测研究，国家自然科学基金青年项目, 负责人
? 2017 年 – 2019 年，北京航空航天大学 “卓越百人计划” 基金，负责人
? 2017年 – 2018 年， 大数据理论及应用研究，北京航空航天大学基本科研业务项目，主要参与者
? 2014 年 – 2015 年，Stress-testing algorithms: generating new test instances to elicit insights，funded by Australian Research Council, 主要参与者
【近五年学术论文】
(所列均为第一作者)
1. Kang, Y. (2012). Real-time change detection in time series based on growing feature quantization. In: Proceedings of the 2012International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, pp.1–6, EI.
2. Kang, Y., K.Smith-Miles, and D. Belu?i? (2013). How to extract meaningful shapes from noisy time-series subsequences? In: Proceedings of the 2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM). IEEE, pp.65–72, EI.
3. Kang, Y., D. Belu?i?, and K. Smith-Miles (2014). Detecting and Classifying Events in Noisy Time Series. Journal of the Atmospheric Sciences 71(3),1090–1104, SCI.
4. Kang, Y., D. Belu?i?, and K. Smith-Miles (2014). A note on the relationship between turbulent coherent structures and phase correlation. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 24(2), 023114, SCI.
5. Kang, Y., D. Belu?i?, and K.Smith-Miles (2015). Classes of Structures in the Stable Atmospheric Boundary Layer. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 141 (691), 2057––2069, SCI.
6. Kang, Y., D. Belu?i?, and K.Smith-Miles (2015). Detection, Classification and Analysis ofEvents in Turbulence Time Series. Bulletin of the Australian Mathematical Society 91 (3), 521–522, SCI.
7. Kang, Y., R. J. Hyndman, and K. Smith-Miles (2017). Visualising forecasting algorithm performance using time series instance spaces. International Journal of Forecasting 33(2), 345–358.
【学术兼职】
? 美国国家自然科学基金（NSF）匿名评审人
? International Journal of Forecasting, Journal of Statistical Software, Proceedings of the Royal Society A 等国际期刊审稿人
【学术会议报告】
1. 2017年国际预测大会（The 2017 International Symposium on Forecasting），分会场主席，澳大利亚
2. 2017年计量经济学与统计学国际会议（The 2017 International Conference on Econometrics and Statistics），邀请报告，香港
3. 2016年国际贝叶斯大会（International Society for Bayesian Analysis World Meeting 2016），分组报告，意大利
4. 2014年地球数学会议（The 2014 Conference – Mathematics of Planet Earth），邀请报告，澳大利亚
5. 2013年IEEE计算机智能与数据挖掘大会（The 2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining），分组报告，新加坡
6. 2012年IEEE神经网络大会（The 2012 International Joint Conference on Neural Networks），邀请报告，澳大利亚
【所授课程】
? 2016 年，计量经济学(留学生)，北航航空航天大学
? 2016 年，数据处理与统计分析，北京航空航天大学
? 2014 年，统计计算 (最优化与数值方法)，澳大利亚莫纳什大学
? 2011 年 – 2013 年，高级工程数学，澳大利亚莫纳什大学
【所获奖励】
? 2017.06，第十一届北京航空航天大学青年教师教学业务培训基础班 “优秀学员”
? 2016.11，入选北京航空航天大学 “卓越百人” 计划
? 2012.05，澳大利亚数学科学学院寒假学校旅行奖
? 2010.05，国家公派留学奖学金
? 2009.09，中国人民大学硕士入学一等奖学金
? 2008.10，国家奖学金
【主要合作者】
? Prof. Kate Smith-Miles, The University of Melbourne
? Prof. Rob J. Hyndman, Monash University
? Dr. Danijel Belusic, Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI)
? Dr. Feng Li, Central University of Finance and Economics
研究领域
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科研项目
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论文
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