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杨晓慧 (, )，博士，教授、博士生导师。河南省优秀研究生导师团队负责人、开封市科技创新团队负责人、河南大学师带徒标兵重点培育团队负责人，河南省青年骨干教师，河南省人工智能理论及算法工程研究中心主任，北京大学、美国佛罗里达大学、新加坡南洋理工大学访问学者。中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会理事、中国现场统计研究会大数据统计分会理事、河南省数理医学学会理事等。

关注实际问题驱动的人工智能理论、算法及在交叉研究领域的应用。发表学术论文70余篇、主持/第1参加国家基金5项、省重点研发专项1项，骨干成员参加国家重点研发专项和国家jkw项目各1项，授权发明专利9项、计算机软件著作权13项，获河南省科技进步三等奖、河南省教育厅科技成果一等奖、中国(上海)国际发明创新展览会金奖等。

指导学生参加全国大学生数学建模竞赛、中国研究生数学建模竞赛、全国大学生统计建模竞赛、中国国际大学生创新大赛、中国机器人及人工智能大赛、中国大学生计算机设计大赛、 “泰迪杯”数据挖掘挑战赛和全国应用统计专业学位研究生案例大赛等获国家奖多项，指导学生获批国家级大学生创新创业训练计划项目多项。

教育背景：

2004.09-2007.12 博士 西安电子科技大学 模式识别与智能系统 (导师：焦李成)

2001.09-2004.07 硕士 河南大学 数学 (导师：李登峰)

1997.09-2001.07 学士 河南大学 数学

工作经历：

2020.06-至今 河南大学 教授

2024.06-2024.08 北京大学 访问学者 (导师：张志华)

2019.06-2019.09 新加坡南洋理工大学 访问学者 (导师：yap kim hui)

2016.08-2017.08 美国佛罗里达大学 访问学者 (导师：yunmei chen)

2011.08-2012.06 北京大学 访问学者 (导师：马志明、陈大岳)

2011.04-2020.06 河南大学 副教授

2007.12-2011.4 河南大学 (校聘) 副教授

代表性学术论文/论著：

[1] xiaohui yang, haojie liao, peiyu sun, jing ma, bing wang, yan he, liugen xue, limin su, binjie wang. mcd-lightgbm system for intelligent analyzing heterogeneous clinical drug therapeutic effects. ieee journal of biomedical and health informatics, 2024.

[2] xiaohui yang, yetong wang, minghui wu, fan li, chenglong zhou, lijun yang, chen zheng, yong li, zhi li, siyi guo, chunpeng song. slpa-net: a real-time recognition network for intelligent stomata localization and phenotypic analysis. ieee/acm transactions on computational biology and bioinformatics, 2024.

[3] xiaohui yang, jiahui wang, fan li, chenglong zhou, minghui wu, chen zheng, lijun yang, zhi li, yong li, siyi guo, chunpeng song. rotatedstomatanet: a deep rotated object detection network for directional stomata phenotype analysis. plant cell reports. 2024.

[4] xiaohui yang, zijun xi, jieping li, xinlei feng, xiaohong zhu, siyi guo, chunpeng song. deep transfer learning-based multi-object detection for plant stomata phenotypic traits intelligent recognition. ieee/acm transactions on computational biology and bioinformatics, 2023.

[5] xiaohui yang, zheng wang, huan wu, licheng jiao, yiming xu, haolin chen. stable and compact face recognition via unlabeled data driven sparse representation-based classification, signal processing: image communication, 2023.

[6] xue jiao, yonggang chen, xiaohui yang (通讯作者). self-supervised clustering-based 3d meshes segmentation network. computer-aided design, 2023.

[7] lijun yang, lulu yan, xiaoge wei, xiaohui yang (通讯作者). label consistency-based deep semisupervised nmf for tumor recognition, engineering applications of artificial intelligence, 2023.

[8] hexun hou, hengzhe wang, yanhui guo, puyu zhang, lichao peng, xiaohui yang (通讯作者). regression prediction of coupling reaction yield based on attention-driven convolutional neural network. match communications in mathematical and in computer chemistry, 2023.

[9] liugen xue, junshan xie, xiaohui yang. robust estimation and bias-corrected empirical likelihood in generalized linear models with tight censored data. journal of applied statistics, 2023.

[10] xiaohui yang, zheng wang, jian sun, zongben xu. unlabeled-data driven cost-sensitive inverse projection sparse representation-based classification with 1/2 regularization. science china: information sciences, 2022.

[11] lijun yang, lulu yan, xiaohui yang (通讯作者), xinxin, liugen xue. bayesian nonnegative matrix factorization in an incremental manner for data representation, applied intelligence, 2022.

[12] dong jing, lichao peng, xiaohui yang (通讯作者), zelin zhang, puyu zhang. xgboost-based intelligence yield prediction and reaction factors analysis of amination reaction, journal of computational chemistry, 2022.

[13] xuechun mu, jing dong, lichao peng, xiaohui yang (通讯作者). deep forest-based intelligence yield prediciting of buchwald-hartwig coupling reaction, match communications in mathematical and in computer chemistry, 2022.

[14] ronghua shang, jiaming wang, licheng jiao, xiaohui yang, yangyang li. spatial feature-based convolutional neural network for polsar image classification. applied soft computing, 2022.

[15] xiaohui yang, wenming wu, licheng jiao, changzhe jiao, zhicheng jiao. a deep fusion framework for unlabeled data driven tumor recognition. pattern recognition, 2021.

[16] xiaohui yang, wenming wu, xinxin, limin su, liugen xue. adaptive factorization rank selection-based nmf and its application in tumor recognition. international journal of machine learning and cybernetics, 2021.

[17] xiaohui yang, li tian, yunmei chen, lijun yang, shuang xu, wenming wu. inverse projection representation and category contribution rate for robust tumor classification, ieee/acm transactions on computational biology and bioinformatics, 2020.

[18] xiaohui yang, xiaoying jiang, chenxi tian, pei wang, funa zhou, hamido fujita. inverse projection group sparse representation for tumor classification: a low-rank variation dictionary approach. knowledge-based systems. 2020.

[19] xiaohui yang, wenming wu, yunmei chen, xianqi li, juan zhang, dan long, lijun yang. an integrated inverse space sparse representation framework for tumor classification. pattern recognition. 2019.

[20] wenming wu, xiaohui yang (通讯作者), yunmei chen, juan zhang, dan long, lijun yang, chenxi tian. layer-wise pre-training low-rank nmf model for mammograms-based breast tumor classification. journal of the operations research society of china, 2019.

[21] xiaohui yang, fang liu, li tian, haifei li, xiaoying jiang. pseudo-full-space representation based classification for robust face recognition. signal processing: image communication, 2018.

[22] 杨晓慧, 焦李成, 杨利军, 郑晨. 非负矩阵分解建模及学习. 2024，科学出版社.（列入“统计与数据分析”丛书，出版中）

[23] 彭李超, 杨晓慧, 张普玉. 树集成学习在有机合成预测中的应用. 2024, 河南大学出版社.

[24] 杨晓慧等. 反投影稀疏表示模型及应用. 2018, 科学出版社.

主要科研项目：

[1] 国家重点研发计划专项，典型天然植物化合物绿色制造关键技术研究，2022.12-2026.12，参加

[2] 国家jkw项目，xxx，2023.6-2025.6，第2参加

[3] 国家自然科学基金，基于多尺度几何分析和svm的web图像检索技术研究，2009.1-2011.12，主持

[4] 国家自然科学基金，基于bandelet变换的压缩域图像检索技术研究，2011.1-2013.12，第1参加

[5] 国家自然科学基金，基于深度随机场的高空间分辨率遥感影像多语义分割，2018.1-2021.12，第1参加

[6] 国家社会科学基金，5g 时代主流媒体智能编辑部建设研究，2020.1-2023.10，第1参加

[7] 河南省重点研发专项，农作物种质资源高通量多组学智能分析关键技术及应用，2024.1-2026.12，第1参加

[8] 河南省自然科学基金(面上项目)，基于未标记数据驱动深层表示学习和多模态关联分析的乳腺癌智能诊疗，2022.1-2023.12，主持

[9] 河南省自然科学基金(基础与前沿项目)，融合脑电信号的图像识别和检索技术研究，2016.1-2019.12，主持

[10] 河南省青年骨干教师项目，基于稀疏表示的个性化图像检索，2014.1-2016.12，主持

[11] 河南省高校重点科研项目，基于深度迁移学习的方向性植物气孔自动定位及表型性状研究，2022.1-2023.12，主持

授权发明专利：

[1] 基于卷积稀疏编码和最优传输的多模态数据整合方法，2024

[2] 基于yolo-csc 模型的肺结节ct 图像分析方法，2024

[3] 基于yolox的植物气孔多功能实时智能识别系统，2024

[4] 基于低秩变异字典和稀疏表示分类的人脸伪装检测及伪装类别检测方法，2023

[5] 基于深度迁移学习的植物气孔密度和开度识别方法及系统，2022

[6] 小样本环境下基于xgboost的化学反应产率智能预测与分析方法，2022

获中国(上海)国际发明创新展览会-银奖

[7] 基于深度迁移学习的植物叶面气孔自动检测和识别的方法及系统，2021

获中国(上海)国际发明创新展览会-金奖

[8] 基于自适应学习区域重要性的交互式图像检索方法及系统，2018

[9] 基于分层特征和遗传规划相关反馈的图像检索方法，2017

主要学术交流：

[1] 2024.8.14，北京，中国科学院数学与系统科学研究院，“信息瓶颈原理驱动的深层神经网络设计及应用”

[2] 2024.7.12-14，银川，第五届全国大数据与人工智能科学大会 (csiam-bdai 2024)，“pr-fpn: progressive spatial and channel feature-refined pyramid network for object detection”

[3] 2024.6.28-30，武汉，2024国际泛华统计协会中国会议 ()，“revisiting resnet: a convolutional sparse coding-based interpretation for residual architecture”

[4] 2024.3.24，上海校友会浦江大河论坛-人工智能系列报告之三，“基于人工智能的多模态数据分析及应用”

[5] 2024.2.15-19，三亚，清华三亚国际数学论坛-数学、图像科学与人工智能（misai）研讨会，“revisiting resnet: a convolutional sparse coding-based interpretation for residual architecture”

[6] 2024.1.5-18，哈尔滨，首届魅丽数学基础前沿论坛，“repcsc: a plug-and-play structurally reparametrized convolutional sparse coding module for convolutional neural network”

[7] 2023.10.12-15，昆明，中国工业与应用数学学会第21届年会，“repcsc: a plug-and-play structurally reparametrized convolutional sparse coding module”，主题研讨会“大数据与人工智能论坛”；主题研讨会“数理医学理论、算法及应用”组织者之一

[8] 2023.10.14，昆明，云南民族师范大学附属中学（科普报告），“浅谈机器学习的数学基础与哲学思想”

[9] 2022.11.17-20，广州，中国工业与应用数学学会第20届年会，“小样本环境下多模态医学肿瘤数据智能分析”，主题研讨会“数理医学理论及应用”

[10] 2021.10.7-10，合肥，中国工业与应用数学学会第19届年会，“a deep representation learning classification fusion framework for unlabeled data driven tumor recognition”，主题研讨会“大数据与人工智能”

[11] 2020.10.29-11.1，长沙，中国工业与应用数学学会第18届年会，“unlabeled data-driven cost-sensitive inverse projection sparse representation classification with 1/2 regularization”，主题研讨会“大数据与人工智能”

[12] 2019.9.20-22，佛山，中国工业与应用数学学会第17届年会，“an integrated inverse space sparse representation framework for tumor classification”，主题研讨会“数理医学理论及应用”

[13] 2019.5.10-12，北京，中国数学图像联盟 (umi) 2019大会，“ultrasonic image-based early diagnosis of cervical precancerous lesions”

主要荣誉与奖励：

[1] 2024年，开封市科技创新团队，负责人

[2] 2024年，中国研究生创新实践大赛，优秀指导教师

[3] 2024年，河南大学优秀毕业论文(本科)，指导教师

[4] 2023年，河南省科学技术进步奖，三等奖

[5] 2023年，河南省优秀研究生导师团队，负责人

[6] 2023年，河南省优秀硕士学位论文，指导教师

[7] 2023年，全国大学生统计建模竞赛，优秀指导教师

[8] 2023年，河南大学师带徒标兵重点培育团队，负责人

[9] 2023年，河南大学优秀研究生指导教师

[10] 2023年，河南大学科研优秀奖、教学优秀奖、优秀工会女工干部

[11] 2022年，河南省教育厅科技成果奖，一等奖

[12] 2022年，开封市科技创新人才

[13] 2021年，中国(上海)国际发明创新展览会，金奖

[14] 2021年，河南大学教学优秀奖

[15] 2019年，河南大学科研优秀奖

[16] 2015年，河南省优秀硕士学位论文，指导教师

[17] 2015年，河南大学教学质量工程，特等奖

[18] 2013年，河南省高校青年骨干教师

[19] 2009年，河南大学青年教师讲课比赛，一等奖

主讲课程：

本科生：大数据处理、机器学习基础、数学建模、统计学导论等

研究生：机器学习与数据挖掘、人工智能理论及算法应用实战、研究生综合素质教育等

主要教学成果：

[1] 2024年，高等学校大学数学教学研究与发展中心教学改革项目，主持

[2] 2023年，河南省高等教育教学改革研究与实践项目(重点)，参加

[3] 2022年，河南省专业学位研究生精品教学案例项目，参加

[4] 2022年，河南大学研究生教育教学改革研究与实践项目，主持

[5] 2021年，河南省高等教育教学改革研究与实践项目，参加

[6] 2021年，河南大学非标准答案试题及学生优秀答案案例，二等奖

[7] 2012年，河南大学教学改革项目(重点)，主持（结项，优秀）

指导学生主要获奖或获批项目：

[1] 2024年，全国应用统计专业学位研究生案例大赛，入围国奖

[2] 2024年，中国机器人及人工智能大赛，国家二等奖

[3] 2024年，大学生创新创业训练计划项目，国家级（结项，优秀）

[4] 2024年，“泰迪杯”数据挖掘挑战赛，国家二等奖

[5] 2023年，中国研究生数学建模竞赛，国家二等奖

[6] 2023年，全国大学生统计建模竞赛，国家二等奖

[7] 2023年，中国国际大学生创新大赛，国家铜奖

[8] 2022年，中国研究生数学建模竞赛，国家三等奖

[9] 2022年，全国大学生统计建模竞赛，国家三等奖

[10] 2021年，全国大学生统计建模竞赛，国家三等奖2项

[11] 2021年，大学生创新创业训练计划项目，国家级 (结项，优秀)

[12] 2020年，全国大学生数学建模竞赛，国家二等奖

[13] 2020年，美国大学生数学建模竞赛， f奖 (特等奖入围奖)

[14] 2020年，中国大学生计算机设计大赛，国家三等奖

欢迎热爱生活、积极乐观，有科研热情并坚定、坚持的优秀本科生、硕/博士研究生、博士后、访问学者加入团队 ^_^

博士后3名、访问学者2名；毕业研究生47名，在读研究生17名（博士1名）；

国家奖学金获得者4名，侯镜如奖学金获得者3名，省优秀硕士学位论文获得者2名等。