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毕业院校：大连理工大学
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教育经历Education Background
工作经历Work Experience
2003.92006.6
大连理工大学
计算数学
博士
2001.92003.7
大连理工大学
计算数学
硕士
1997.92001.7
山西大学
计算科学及其应用软件
学士
1994.91997.7
山西省长治市一中
2009.3至今
大理理工大学数学科学学院
讲师
2007.32009.3
大连理工大学电信学院
博士后
2006.62007.3
中国计量学院数学系
讲师
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
机器学习，生物信息计算
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研究领域
论文成果 More>>
Jie Yang,Junhong Zhao,Lu Lu,Tingting Pan,Sidra Jubair.A New Improved Learning Algorithm for Convolutional Neural Networks[J],Processes,2020
Lu Lu,Tingting Pan,Junhong Zhao,Jie Yang.Interpretability for Neural Networks from the Perspective of Probability Density[A],2019,1502 - 1507
Pan, Tingting,Zhao, Junhong,Wu, Wei,Yang, Jie.Learning imbalanced datasets based on SMOTE and Gaussian distribution[J],INFORMATION SCIENCES,2020,512:1214-1233
Li, Feng,Yang, Jie,Yao, Mingchen,Yang, Sibo,Wu, Wei.Extreme learning machine with local connections[J],NEUROCOMPUTING,2019,368:146-152
杨洁,蒋志刚,孙丽君.基于深度学习思维培养的高等数学课堂教学探索[J],教育教学论坛,2019,18:169-170
杨洁,蒋志刚,李正学.加强大学生《高等数学》基础知识培养的探索和研究[J],教育现代化,2018,5(53):209-210,213
专利
暂无内容
著作成果
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科研项目
模糊神经网络的阈值与算法研究, 国家自然科学基金项目, 2009/09/25-2010/12/31, 完成
完全非线性方程的单边全局分歧理论及其应用, 省、市、自治区科技项目, 2015/07/16, 进行
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论文成果
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果[1]Jie Yang,Junhong Zhao,Lu Lu,Tingting Pan,Sidra Jubair.A New Improved Learning Algorithm for Convolutional Neural Networks[J],Processes,2020
[2]Lu Lu,Tingting Pan,Junhong Zhao,Jie Yang.Interpretability for Neural Networks from the Perspective of Probability Density[A],2019,1502 - 1507
[3]Pan, Tingting,Zhao, Junhong,Wu, Wei,Yang, Jie.Learning imbalanced datasets based on SMOTE and Gaussian distribution[J],INFORMATION SCIENCES,2020,512:1214-1233
[4]Li, Feng,Yang, Jie,Yao, Mingchen,Yang, Sibo,Wu, Wei.Extreme learning machine with local connections[J],NEUROCOMPUTING,2019,368:146-152
[5]杨洁,蒋志刚,孙丽君.基于深度学习思维培养的高等数学课堂教学探索[J],教育教学论坛,2019,18:169-170
[6]杨洁,蒋志刚,李正学.加强大学生《高等数学》基础知识培养的探索和研究[J],教育现代化,2018,5(53):209-210,213
[7]Li, Wenyu,Liu, Yan,Yang, Jie,Wu, Wei.A New Conjugate Gradient Method with Smoothing L-1/2 Regularization Based on a Modified Secant Equation for Training Neural Networks[J],NEURAL PROCESSING LETTERS,2018,48(2,SI):955-978
[8]Qin, Yan,Dong, Zhigang,Kang, Renke,Yang, Jie,Ayinde, Babajide O..Detection of honeycomb cell walls from measurement data based on Harris corner detection algorithm[J],MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY,2018,29(6)
[9]Yang, Jie,Wang, Ning,Pan, Tingting.A New Supervised Learning Algorithm Based on Genetic Inheritance for Spiking Neural Networks[A],3RD ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEM AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (ISAI2018),2018,1069
[10]窦同意,杨洁.Visualization of the human serum metabolic data by the t-SNE algorithm[A],The 8th International Conference on Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics,2018
[11]秦炎,康仁科,董志刚,王毅丹,杨洁,朱祥龙.Burr removal from measurement data of honeycomb core surface based on dimensionality reduction and regression analysis[J],Measurement Science and Technology,2018,29(11):115010-115010
[12]Yang, Jie.Robustness of classification ability of spiking neural networks[J],NONLINEAR DYNAMICS,2015,82(1-2):723-730
[13]龚燕,杨洁,吴微.基于蚁群迭代算法的近似测地线计算[J],大连理工大学学报,2015,55(1):115-118
[14]吴微,杨洁.用于神经网络权值稀疏化的L_(1/2)正则化方法[J],中国科学. 数学,2015,45(9):1487-1504
[15]吴微,杨洁.用于神经网络权值稀疏化的L1/2正则化方法[J],中国科学,2015,45(9):1487-1504
[16]Wu, Wei,Yang, Jie.An Algorithm for Motif Discovery with Iteration on Lengths of Motifs[J],IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS,2015,12(1):136-141
[17]Khan, Atlas,Yang, Jie,Wu, Wei.Double parallel feedforward neural network based on extreme learning machine with L-1/2 regularizer[J],International Workshop of Extreme Learning Machines (ELM),2014,128:113-118
[18]杨洁,吴微.Double parallel feedforward neural network based on extreme learning machine with L1/2regularizer[J],Neurocomputing,2014,128(March):113-118
[19]杨洁,吴微.A Modified Gradient-Based Neuro-Fuzzy Learning Algorithm for Pi-Sigma Network Based on First-Order Takagi-Sugeno System[J],Journal of Mathematical Research with Applications,2014,34(1):114-126
[20]Qu, Yanpeng,Shang, Changjing,Yang, Jie,Wu, Wei,Shen, Qiang.Modified gradient-based learning for local coupled feedforward neural networks with Gaussian basis function[J],NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS,2013,22(SUPPL.1):S379-S394
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专利
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著作成果
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科研项目
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 科研项目模糊神经网络的阈值与算法研究, 国家自然科学基金, 2009/09/25-2010/12/31, 完成
完全非线性方程的单边全局分歧理论及其应用, 辽宁省教育厅科学研究一般项目, 2015/07/16, 进行
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