姓名：杨岳毅

性别：男

职称：讲师

职务：智能感知工程专业负责人

学位：工学博士

学习和研究工作经历：

1.2022.10至今：中原工学院，中原彼得堡航空学院，讲师

2.2017.09-2022.09：北京交通大学，电气工程学院，博士；

3.2014.07-2017.08：郑州铁路职业技术学院，机车车辆学院，教师

4.2011.09-2014.06：西南交通大学，电气工程学院，硕士

研究方向：

1.多模态信息融合的人员姿态估计与动作识别

2.复杂工业系统状态感知与健康管理

主持或参与的学术科研项目：

1.河南省高等学校重点科研项目：基于SDN和深度学习的列车通信以太网健康管理架构及关键技术研究，2024.01-2025.12，主持

2.横向课题：基于时间敏感网络的列车以太网通信技术研究，2023.09-2024.10，主持

3.河南省科技攻关：基于多模态信息融合的化工企业人员不安全生产行为识别关键技术研究，2024.01-2026.12，参与。

4.河南省虚拟仿真实验教学项目：复杂环境下航天飞行器控制系统虚拟仿真项目，2023.07-2024.12,参与

代表性论文:

1. Y.Y.Yang, L.D.Wang, Z.Z.Li, et al. Anomaly detection for controller area network in braking control system with dynamic ensemble selection [J]. IEEE Access, 2019, 7: 95418-95429.

2. Y.Y.Yang, L.D.Wang, H.Chen, et al. An end-to-end denoising autoencoder-based deep neural network approach for fault diagnosis of analog circuit [J]. ANALOG INTEGRATED CIRCUITS AND SIGNAL PROCESSING, 2021, 3:605-616.

3. Y.Y.Yang, L.D.Wang, X.B.Nie, et al. Incipient fault diagnosis of analog circuits based on wavelet transform and improved deep convolutional neural network [J]. IEICE ELECTRONICS EXPRESS,2021,18(13): 20210174.

4. 杨岳毅, 王立德, 陈煌, 王冲.基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法[J].铁道学报,2022,44(01):71-78.

5. 杨岳毅, 王立德, 王冲, 王慧珍, 李烨.基于深度主动学习的MVB网络故障诊断方法[J].西南交通大学学报，2022,57（06）：1342-1348.

联系方式：

Email：yangyy@zut.edu.cn