楊曉慧(河南大學副教授)

楊曉慧，女，漢族，博士、副教授、碩士生導師、河南省青年骨幹教師。

基本介紹

• 中文名：楊曉慧
• 國籍：中國
• 民族：漢族
• 出生地：河南許昌
• 職業：高校教師
• 畢業院校：西安電子科技大學
• 學位/學歷：博士
• 專業方向：數學
• 職務：河南大學副教授、碩士生導師等

人物簡介

楊曉慧，女，博士、副教授、碩士生導師、河南省青年骨幹教師，中國工業與套用數學學會會員、中國自動化學會會員、河南省數字圖形圖像學會常務理事、河南大學數據分析技術實驗室主任。

主要研究方向為統計模式識別、多模態數據智慧型分析與處理。主持完成1項國家自然科學基金、1項河南省青年骨幹教師項目和1項教育部重點實驗室開放基金，第1參加3項國家自然科學基金 (完成2項、在研1項)，主持在研1項河南省自然科學基金、1項河南省教育廳科技攻關重點項目和1項河南大學新興交叉及特色學科培育計畫項目；發表學術論文38篇（其中SCI/EI檢索27篇）；在科學出版社、高等教育出版社和河南大學出版社共出版3本著作；授權國家發明專利2項和國家計算機軟體著作權4項。

2009年獲得學校青年教師講課比賽一等獎、2015年獲得學校教學質量工程特等獎，作為指導教師帶領學生參加全國大學生數學建模競賽獲得國家獎和美賽二等獎及以上6項、帶領學生參加全國數據挖掘大賽獲得優秀獎，指導本科生獲批3項國家級大學生創新創業計畫項目。

教育/工作經歷

20011.4-至今 河南大學數學與統計學院 副教授

2016.8-2017.8 美國佛羅里達大學 訪問學者 合作導師：Yunmei Chen (陳韻梅)教授

2011.8-2012.6 北京大學 訪問學者 合作導師：馬志明院士、陳大岳教授

2007.12-2011.3 河南大學數學與信息科學學院，校聘副教授

2004.9-2007.12 西安電子科技大學 模式識別與智慧型系統 工學博士 導師：焦李成教授

2001.9-2004.7 河南大學數學與信息科學學院 套用數學 理學碩士 導師：李登峰教授

1997.9-2001.7 河南大學數學系 基礎數學 理學學士

教 學

主要講授課程

本科生：信號與系統、資訊理論、模式識別與圖像處理、小波分析、圖像處理、泛函分析、

高等數學、機率論與數理統計、信息科學導論、數學建模
研究生：數字圖像處理、泛函分析、小波分析、模式識別、機器學習

主要教學獎勵

[1] 2011-2018年指導全國大學生數學建模競賽，獲美賽二等獎3項、國家獎3項、省級獎多項

[2] 2011-2018年指導全國大學生創新性實驗計畫項目（國家級3項、校級3項，其中3項結項優秀）

[3] 2016年獲得省信息技術與課程融合優質課大賽三等獎2項

[4] 2015年獲省教育科學研究優秀成果二等獎1項

[5] 2015年獲校教學質量工程特等獎1項

[6] 2015年指導學生參加全國大學生數據挖掘大賽獲優秀獎

[7] 2012年主持校級重點教學改革項目，結項優秀，獲教學成果二等獎

[8] 2012年獲優秀實習指導教師

[9] 2011年度獲教學優秀獎

[10] 2011年河南大學數學與信息科學學院青年教師講課比賽一等獎

[11] 2011年第2參加完成河南省教學改革項目，獲河南大學教學成果特等獎

[12] 2011年第2參加河南大學校級精品課程“資訊理論”立項

科 研

部分第一或通訊作者論文

[1] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Zhicheng Jiao, Lijun Yang. Deep unlabeled data-driven reinforcement learning model for tumor classification. Submitted to the 22ndInternational Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2019), 2019.

[2] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Licheng Jiao. Deep unlabeled data-driven fusion model of representation learning and classification for robust tumor recognition. Submitted to IEEE Transactions on Image Processing, 2019.

[3] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Xinxin, Limin Su, Liugen Xue. A deep generalized adaptive elastic net constraint-based NMF model and its applications in tumor recognition. Submitted to Pattern Recognition, 2019.

[4] Xiaohui Yang, Xiaoying Jiang, Chenxi Tian, Wenming Wu, Pei Wang. Inverse projection group sparse representation for tumor classification: a low-rank variation dictionary approach. Submitted to IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2019.

[5] Xiaohui Yang, Huan Wu, Wenming Wu, Zheng Wang, Lijun Yang. Low rank and sparse pseudo-full space representation based classification model for robust face recognition. Signal Processing: Image Communications. 2019（revision）

[6] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Yunmei Chen, Xianqi Li, Juna Zhang, Dan Long, Lijun Yang. An integrated inverse spacesparse representationframework for tumor classification. Pattern Recognition.2019, DOI: 10.1016/j.patcog.

[7] Wenming Wu, Xiaohui Yang (通信作者), 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.（中國運籌學會會刊）

[8] 楊曉慧, 白欣宇, 喬江華, 陸寓非. 基於一種集成的信息基因選擇方法的乳腺腫瘤識別研究. 中國腫瘤, 2019.

[9] 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 Bioinformatrics, 2018, DOI: 10.1109/TCBB.2018.2886334

[10] Xiaohui Yang, Fang Liu, Li Tian, Haifei Li, Xiaoying Jiang. Pseudo-full-space representation based classification for robust face recognition. Signal Processing: Image Communications. 2018, 60: 64-78.

[11] Xiaohui Yang, Chenxi Tian, Feiya Lv, Jing Zhang, Zhengjun Zha. Particle swarm programming-based interactive content-based image retrieval. The 2018 Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM 2018). September 21-22, Hefei, 2018, 11166, 99-111.

[12] 孫磊, 李祿全, 楊曉慧(通訊作者). 基於決策曲線分析的臨床預後重要影響因素篩選. 中國衛生統計, 35(6): 846-849, 2018. (中國衛生信息學會會刊)

[13] Shuaijie Li, Xiaohui Yang(通訊作者). Novel image inpainting algorithm based on adaptive fourth-order partial differential equation. IET Image Processing, 2017, 11(10): 870-879.

[14] Xiaohui Yang, Feiya Lv, Lijun Cai Dengfeng Li. Adaptive learning region importance for region-based image retrieval. IET Computer Vision, 2015, 9(3):368-377.

[15] Xiaohui Yang, Lijun Cai. Adaptive region matching for region-based image retrieval by constructing region importance index. IET Computer Vision, 2014, 8(2): 141-151.

[16] XiaohuiYang, Licheng Jiao, Dengfeng Li. Directional filter for SAR image based on nonsubsampled Contourlet transform and immune clonal selection. International Journal of Automation and Computing. 2009, 6(3): 246-254.

[17] 楊曉慧, 李登峰. G-框架及其對偶框架的一些等式和不等式. 數學學報. 2009, 52(5):1033-1040.

[18] Xiaohui Yang, Licheng Jiao. Fusion algorithm for remote sensing images based on nonsubsampled Contourlet transform. Acta Automatica Sinica, 2008, 34(3): 41-45.

專著

[1] 楊曉慧，陳韻梅，周福娜，楊利軍，劉芳著. 反投影稀疏表示模型及套用. 2018, 科學出版社. ISBN: 978-7-03-057629-3

[2] 李登峰,楊曉慧. 小波基礎理論和套用實例. 2010, 高等教育出版社. ISBN: 978-7-04-029202-2

[3] 李登峰，楊曉慧，楊利軍. 實變函式簡明教程. 2009, 河南大學出版社. ISBN: 978-7-5649-0059-5.

主持或第一參加的科研項目

[1] 國家自然科學青年基金，60802061，18萬，基於多尺度幾何分析和SVM的Web圖像檢索技術研究，2009/01-2011/12，已結題，主持

[2] 國家自然科學面上基金，61071189， 36萬，基於Bandelet變換的壓縮域圖像檢索技術研究，2011/01-2013/.12，已結題，第2主持

[3] 國家自然科學面上基金，41771375， 63萬，基於深度隨機場的高空間解析度遙感影像多語義分割，2018/01-2022/12，在研，第1參加

[4] 國家自然科學天元基金，11426087， 3萬，信號時頻分析與包絡的數學模型，2015/01-2015/12，已結題，第1參加

[5] 河南省自然科學基金，162300410061， 5萬，融合腦電信號的圖像識別和檢索技術研究，2016/01-2017/12，已結題，主持

[6] 河南省青年骨幹教師項目，2013GGJS-027，4萬，基於稀疏表示的個性化圖像檢索，2014/01-2016/12，已結題，主持

[7] 教育部重點實驗室開放基金，IPIU012011004， 3萬，圖像檢索中的相關反饋技術研究，2011/05-2013/05，已結題，主持

[8] 河南大學新興交叉及特色學科培育項目，xxjc20170003，10萬，基於再生核的深度學習模型及其在乳腺癌早期識別中的套用，2017/09-2019/09, 在研，主持

國家發明專利

[1] 國家發明專利，第1，基於低秩變異字典和稀疏表示分類的人臉偽裝檢測及偽裝類別檢測方法，申請號：CN201810072104.1，公開號：CN108171215A

[2] 國家發明專利，第1，基於自適應學習區域重要性的互動式圖像檢索方法及系統，中國，2017. 2.8，ZL 201310749631.9

[3] 國家發明專利，第2，基於分層特徵和遺傳規劃相關反饋的圖像檢索方法，中國，2018.7.17，ZL2013 1 0119320.4

國家軟體著作權

[1] 第1，基於聯合熵的視頻信息跳變檢索系統，2018SR762479

[2] 第1，基於深度隨機森林的多人動態表情實時識別系統，2018SR855790

[3] 第1，基於反投影稀疏表示學習的乳腺腫瘤實時識別系統，2018SR895646

[4] 第1，基於超聲圖像深層特徵分析的宮頸癌前病變檢測系統，2018SR921346