杨瑞
博士 西浦智能工程学院副教授 r.yang@xjtlu.edu.cn
新加坡国立大学的博士学位，杨瑞老师的主要研究领域是迁移学习（TL）、深度学习（DL）、故障诊断（FD）、脑机接口（BCI）和人机交互（HCI），同时担任《神经计算》（JCR Q1，IF=6.0）和《国际网络动力学与智能杂志》的副主编和智能控制与优化中心（CICO）的主任。
发表文献
    [1] Y. Xue, R. Yang, X. Chen, Z. Tian, Z. Wang. A Novel Local Binary Temporal Convolutional Neural Network for Bearing Fault Diagnosis. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023
    [2] S. Chen, R. Yang, M. Zhong, X. Xi, C. Liu. A Random Forest and Model-Based Hybrid Method of Fault Diagnosis for Satellite Attitude Control Systems. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023
    [3] X. Chen, R. Yang, Y. Xue, M. Huang, R. Ferrero, Z. Wang. Deep Transfer Learning for Bearing Fault Diagnosis: A Systematic Review Since 2016. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023
    [4] S. Chen, R. Yang, M. Zhong. Graph-based Semi-supervised Random Forest for Rotating Machinery Gearbox Fault Diagnosis. Control Engineering Practice, 2021
    [5] Q. Lu, R. Yang, M. Zhong, Y. Wang. An Improved Fault Diagnosis Method of Rotating Machinery using Sensitive Features and RLS-BP Neural Network. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2020
    [6] C. Qin, R. Yang, M. Huang, W. Liu, Z. Wang. Spatial Variation Generation Algorithm for Motor Imagery Data Augmentation: Increasing the Density of Sample Vicinity. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2023
    [7] Y. Chen, R. Yang, M. Huang, Z. Wang, X. Liu. Single-Source to Single-Target Cross-Subject Motor Imagery Classification Based on Multi-Subdomain Adaptation Network. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022
    [8] Z. Wan, R. Yang, M. Huang, W. Liu, N. Zeng. EEG Fading Data Classification based on Improved Manifold Learning with Adaptive Neighborhood Selection. Neurocomputing, 2022
    [9] Z. Wan, R. Yang, M. Huang, F. E. Alsaadi, M. M. Sheikh, Z. Wang. Segment Alignment based Cross-Subject Motor Imagery Classification under Fading Data. Computers in Biology and Medicine, 2022
    [10] Z. Wan, R. Yang, M. Huang, N. Zeng, X. Liu. A Review on Transfer Learning in EEG Signal Analysis, Neurocomputing, 2021
    [11] Y. Zhang, R. Yang, Y. Yue, E. G. Lim, Z. Wang. An Overview of Algorithms for Contactless Cardiac Feature Extraction from Radar Signals: Advances and Challenges. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023
    [12] L. Wang, M. Huang, R. Yang, C. Qin, J. Han, H.-N. Liang. Effect of Reaching Movement Modulation on Experience of Control in Virtual Reality. International Journal of Human-Computer Interaction, 2023
    [13] T. Luo, S. Guan, R. Yang, J. Smith. From Detection to Understanding: a Survey on Representation Learning for Human-Object Interaction. Neurocomputing, 2023
    [14] L. Wang, M. Huang, R. Yang, H.-N. Liang, J. Han, Y. Sun. Survey of Movement Reproduction in Immersive Virtual Rehabilitation. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2023
    [15] N. Yu, R. Yang, M. Huang. Deep Common Spatial Pattern based Motor Imagery Classification with Improved Objective Function, International Journal of Network Dynamics and Intelligence, 2022
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研究领域
迁移学习（TL）
深度学习（DL）
故障诊断（FD）
脑机接口（BCI）
人机交互（HCI）
应用场景
1. 智能控制与优化
2. 迁移学习脑机接口
3. 人机交互
工作经历
2019至今 西交利物浦大学 副教授/助理教授
2015-2019 山东科技大学 副教授/讲师
教育背景
博士 - 新加坡国立大学
本科 - 新加坡国立大学
科研项目
2023，基于深度迁移学习的少发故障诊断
2022，基于深度迁移学习的多模式数据分类
2022-2023，加强设计与工程教育研究性学习的AR材料库
2021-2024，基于深度迁移学习的关键产业技术创新、早期故障预测与诊断(苏州市科技发展规划项目)
2021-2024，工业旋转机械数据驱动间歇故障检测
2021，基于深度迁移学习的不平衡数据故障诊断
2020-2022，江苏省省级创新创业人才项目首席研究员
2020-2021，探索弹幕法互动课堂教学
2020-2022，基于脑机接口的外骨骼控制系统研究
2019-2022，基于运动图像脑机接口的骨骼外控制方法研究
2019-2021，高速列车制动控制系统数据驱动早期故障诊断
产学研合作
2022-2027，人工智能赋能低碳制造产学研合作项目
2021-2022，工业设备数据驱动故障诊断与剩余寿命预测
专利项目
1、ZL 202010298884.9 基于用户生成文本的无监督学习的用户分类方法及装置
2、ZL202111145529.9 脑电信号分类网络训练方法,分类方法,设备及存储介质
3、ZL2022207884272 针对儿童图形认知以及语言训练的交互式故事盒
4、ZL202010330946X 视频弹幕的生成方法,装置,计算机设备及存储介质
5、ZL2019108127272 基于双数字电子显微镜的电喷微纳生物支架制造实时监控装置及方法
6、ZL2020220828612 一种交互式用于儿童手指肌肉锻炼的魔法楼梯积木模块
7、ZL2020220838775 一种儿童交互式益智玩具的过山车式轨道模块
8、ZL2020218172234 用于儿童手指肌肉锻炼的发射积木模块设计

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