杨晓慧，河南大学教授、博士生导师 (xhyang@henu.edu.cn, xhyanghenu@163.com)

欢迎热爱生活、积极乐观的本科生、硕/博士研究生、博士后、访问学者加入团队 ^_^

北京大学、美国佛罗里达大学和新加坡南洋理工大学公派访问学者。河南省优秀研究生导师团队负责人、河南省科普专家团队负责人、河南省高等学校青年骨干教师，河南省人工智能理论及算法工程研究中心 （AITA中心） 主任，中国工业与应用数学学会（CSIAM）大数据与人工智能专委会副秘书长和青年工作委员会副秘书长等。

关注实际问题驱动的人工智能理论、算法及应用研究。发表学术论文近百篇，出版著作5部，授权发明专利17项，主持国家自然科学青年及面上基金、中国空间技术研究院 (航天五院) CAST创新基金、河南省校企协同创新项目、河南省校企共建核心课程等，主持获河南省研究生高等教育教学成果特等奖、河南省科技进步三等奖等。

指导学生：河南省优秀学士学位论文、河南省优秀硕士学位论文，全国大学生数学建模竞赛国家一等奖、全球校园人工智能算法精英大赛·神思杯国家一等奖等多项国家奖，国家级大学生创新创业训练计划项目多项并结项优秀。

附：晓慧老师AITA小课堂“B站”和“抖音”短视频号，分享发布数字人讲解AI小知识及学生学习成果。

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 (合作导师：张志华)

2019.06-2019.09 新加坡南洋理工大学 访问学者 (合作导师：Yap Kim Hui)

2016.08-2017.08 美国佛罗里达大学 访问学者 (合作导师：Yunmei Chen)

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

2011.04-2020.06 河南大学 副教授

2007.12-2011.04 河南大学 (校聘) 副教授

代表性学术论文/论著：

[1] Y. Song, J. S. Xie, J. Zhang, S. H. Zhang, D. Y. Meng, X. H. Yang (通讯作者), L. L. Yang. CoRe: learning compact representation with prior-guided initialization. Pattern Recognition, 2026.

文章：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320326000038

代码：https://github.com/jingmingliang/CoRe

[2] M. E. Qin, Y. Song, Q. l. Zhao, X. D. Yang, Y. T. Che, X. H. Yang (通讯作者). A³-FPN: asymptotic content-aware pyramid attention network for dense visual prediction. Pattern Recognition, 2026.

文章：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320326007582

代码：https://github.com/mason-ching/A3-FPN

[3] Y. Song, J. Fang, D. Y. Meng, X. H. Yang (通讯作者), L. L. Yang. Adaptive compressed residuals: redundancy-aware mechanism for efficient multimedia representation learning. Submitted to IEEE Transactions on Multimedia, 2026. (Under review)

[4] Y. Song, W. G. Zuo, R. H. Shang, H. X. Zhuang, C. Zheng, Z. Z. Liu, X. H. Yang (通讯作者). WE-DETR: wavelet-enhanced multiscale feature compensation detection transformer for remote sensing small objects. Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2026. (In revision)

[5] X. H. Yang, Q. l. Zhao, W. M. Wu, L. M. Su. An unlabeled data-driven sparse coding fusion framework for tumor classification. Pattern Recognition, 2025.

[6] X. H. Yang, H. J. Liao, P. Y. Sun, J. Ma, B. Wang, Y. He, L. G. Xue, L. M. Su, B. J. Wang. MCD-LightGBM system for intelligent analyzing heterogeneous clinical drug therapeutic effects. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025.

[7] Y. Song, J. S. Xie, R. P. Huang, H. F. Bai, X. H. Yang (通讯作者), L. L. Yang. CSCap: plugging sparse coding in zero-shot image captioning. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, 2025.

[8] J. J. Hou, Z. X. Li, M. J Yang, B. J. Wang, B. Wang, X. H. Yang (通讯作者). DGCA-DTA: a deep graph neural network based on co-attention for drug target affinity prediction. IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2025.

[9] X. H. Yang, Y. T. Wang, M. H. Wu, F. Li, C. L. Zhou, L. J. Yang, C. Zheng, Y. Li, Z. Li, S. Y. Guo, C. P. Song. SLPA-Net: a real-time recognition network for intelligent stomata localization and phenotypic analysis. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2024.

[10] X. H. Yang, Z. J. Xi, J. P. Li, X. L. Feng, X. H. Zhu, S. Y. Guo, C. P. Song. Deep transfer learning-based multi-object detection for plant stomata phenotypic traits intelligent recognition. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2023.

[11] X. H. Yang, Z. Wang, J. Sun, Z. B. Xu. Unlabeled-data driven cost-sensitive inverse projection sparse representation-based classification with 1/2 regularization. Science China: Information Sciences, 2022.

[12] X. H. Yang, W. M. Wu, L. C. Jiao, C. Z. Jiao, Z. C. Jiao. A deep fusion framework for unlabeled data driven tumor recognition. Pattern Recognition, 2021.

[13] X. H. Yang, L. Tian, Y. M. Chen, L. J. Yang, S. Xu, W. M. Wu. Inverse projection representation and category contribution rate for robust tumor classification. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020.

[14] X. H. Yang, W. M. Wu, Y. M. Chen, X. Q. Li, J. Zhang, D. Long, L. J. Yang. An integrated inverse space sparse representation framework for tumor classification. Pattern Recognition. 2019.

[15] 杨晓慧，郑晨，杨利军，苏丽敏，辛欣. 智能数据分析应用实战. 2026，科学出版社.

[16] 杨晓慧, 焦李成, 杨利军, 郑晨. 非负矩阵分解建模及学习. 2025，科学出版社. (“统计与数据分析”丛书)

[17] 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.

[18] 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] 国家自然科学基金 (面上)，基于均衡稀疏表示的深度学习方法，2026.01-2029.12，主持

[2] 国家自然科学基金 (青年)，基于多尺度几何分析和SVM的Web图像检索技术研究，2009.01-2011.12，主持

[3] ZYJKW重点专项，xxx，2023.06-2025.06，第3

[4] 国家自然科学基金 (面上)，基于深度随机场的高空间分辨率遥感影像多语义分割，2018.01-2021.12，第2

[5] 国家自然科学基金 (面上)，基于Bandelet变换的压缩域图像检索技术研究，2011.01-2013.12，第2

[6] 中国空间技术研究院-CAST创新基金，基于盲图像复原的空间小目标检测方法研究，2025.01-2025.12，主持

[7] 河南省校企协同创新项目，基于生成式知识图谱的多模态肿瘤数据智能分析关键技术及应用，2026.01-2026.12，主持

[8] 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，2024.01-2026.6，第2

[9] 河南省自然科学基金 (面上)，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，2022.01-2023.12，主持

主要授权发明专利：

[1] 2026，融合背景引导约束的模糊图像扩散复原方法

[2] 2026，基于ChemCNet的有机合成智能分析方法及系统

[3] 2025，基于拓扑机器学习的有机化学合成智能分析方法

[4] 2025，一种基于CSC和提示学习的零样本图像描述生成方法

[5] 2025，基于高阶梯度约束和扩散生成模型的图像复原方法

[6] 2025，一种基于信息智能补偿和压缩的叶片气孔分析方法

[7] 2025，一种实时多功能病虫害智能识别预警系统

[8] 2024，基于卷积稀疏编码和最优传输的多模态数据整合方法

[9] 2024，基于RepCSC-Net的乳腺肿瘤良恶性识别方法

[10] 2024，基于YOLO-CSC 模型的肺结节CT 图像分析方法

[11] 2024，基于YOLOX的植物气孔多功能实时智能识别系统

[12] 2023，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

[13] 2022，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，

[14] 2022，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

[15] 2021，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

主要学术交流：

[1] 2027.7.17-19，厦门， CSIAM第七届大数据与人工智能科学大会 (CSIAM-BDAI 2026)：主题研讨会“大模型的数学基础”和“深度学习理论与算法” 组织者之一

[2] 2025.6.26-28，成都，中国工业与应用数学学会（CSIAM）青年论坛

[3] 2026.5.22-24，烟台，第三届魅丽数学与交叉应用会议：“基于均衡稀疏表示的深度学习方法及应用”，主题论坛“数学与智能技术”

[4] 2025.10.23-26，长沙，中国工业与应用数学学会第23届年会（CSIAM 2025）：“均衡稀疏表示及深度学习方法”，主题研讨会“数理医学理论、算法及应用”；主题研讨会“人工智能驱动的科学计算前沿论坛”

[5] 2025.10.17-19, 上海，世界生物医药与人工智能大会（ICBAI 2025，科普报告）：“AI赋能生物医药变革——从蛋白质解码到智能制药”

[6] 2025.7.18-20，桂林，CSIAM第六届全国大数据与人工智能科学大会 (CSIAM-BDAI 2025)

[7] 2025.3.20，河南大学“AI时代的人文教育”学术研讨会：“浅谈AI赋能人文学科与人才培养模式转变”

[8] 2024.11.9-10，开封，机器学习理论、算法及应用前沿论坛暨河南省人工智能理论及算法工程研究中心建设研讨会，组织者

[9] 2024.10.24-27，南京，中国工业与应用数学学会第22届年会（CSIAM 2024）：“卷积稀疏编码驱动的深层神经网络设计及应用”，主题研讨会“大数据与人工智能前沿论坛”；主题研讨会“数理医学理论、算法及应用”组织者之一

[10] 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”

[11] 2024.6.28-30，武汉，2024国际泛华统计协会中国会议 (ICSA 2024 China Conference) ：“Revisiting ResNet: a convolutional sparse coding-based interpretation for residual architecture”

[12] 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”

[13] 2024.1.5-8，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”

[14] 2023.10.12-15，昆明，中国工业与应用数学学会第21届年会（CSIAM 2023）：“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

[15] 2022.11.17-20，广州，中国工业与应用数学学会第20届年会（CSIAM 2022）：“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”

[16] 2021.10.7-10，合肥，中国工业与应用数学学会第19届年会（CSIAM 2021）：“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”

[17] 2020.10.29-11.1，长沙，中国工业与应用数学学会第18届年会（CSIAM 2020）：“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”

[18] 2019.9.20-22，佛山，中国工业与应用数学学会第17届年会（CSIAM 2019）：“An integrated inverse space sparse representation framework for tumor classification”，主题研讨会“数理医学理论及应用”

[19] 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] 2026，河南省研究生高等教育教学成果奖，特等奖，第1

[2] 2026，河南省科普专家团队，第1

[3] 2025，河南省优秀学士学位论文指导教师

[4] 2025，全球校园人工智能算法精英大赛·神思杯优秀指导老师

[5] 2025，河南省高校科技创新团队，第2

[6] 2024，第七届全国应用统计专业学位研究生教育教学成果奖，三等奖，第1

[7] 2023，河南省科学技术进步奖，三等奖，第1

[8] 2023，河南省优秀研究生导师团队，第1

[9] 2023，河南省优秀硕士学位论文指导教师

[10] 2023，全国大学生统计建模竞赛优秀指导教师

[11] 2015，河南省优秀硕士学位论文指导教师

[12] 2013，河南省高等学校青年骨干教师

主讲课程：

大数据处理、机器学习与数据科学、人工智能理论及算法应用实战等

主要教学改革项目：

[1] 2026，中国专业学位案例中心案例培育专项（推荐省级），第1

[2] 2026，高等学校大学数学教学研究与发展中心教学改革项目，第1（结项）

[3] 2025，河南省专业学位研究生校企 (产) 共建核心课程，第1

[4] 2025，河南省研究生教育改革与质量提升工程项目 (案例项目)，第3

[5] 2024，河南省研究生教育改革与质量提升工程项目 (案例项目)，第3

[6] 2022，河南省研究生教育改革与质量提升工程项目 (案例项目)，第3

[7] 2021，河南省高等教育教学改革研究与实践项目，第2

指导学生主要获奖或获批项目：

[1] 2026，全国大学生统计建模竞赛（推荐国家级）

[2] 2026，大学生创新创业训练计划项目，国家级（结项，优秀）

[3] 2026，全国大学生市场分析与调查大赛，国家一等奖

[4] 2025，全球校园人工智能算法精英大赛·神思杯，国家一等奖

[5] 2025，中国研究生数学建模竞赛，国家二等奖

[6] 2025，全国大学生统计建模竞赛，国家二等奖

[7] 2024，全国大学生数学建模竞赛，国家一等奖

[8] 2024，大学生数据要素素质大赛，优秀奖（全国第4）

[9] 2024，大学生创新创业训练计划项目，国家级（结项，优秀）

[10] 2024，中国研究生数学建模竞赛，国家二等奖

[11] 2024，中国机器人及人工智能大赛，国家二等奖

[12] 2024，“泰迪杯”数据挖掘挑战赛，国家二等奖

[13] 2024，全国应用统计专业学位研究生案例大赛，国家三等奖

[14] 2023，中国研究生数学建模竞赛，国家二等奖

[15] 2023，全国大学生统计建模竞赛，国家二等奖

[16] 2023，中国国际大学生创新大赛，国家铜奖

[17] 2022，中国研究生数学建模竞赛，国家三等奖

[18] 2022，全国大学生统计建模竞赛，国家三等奖

[19] 2021，全国大学生统计建模竞赛，国家三等奖

[20] 2021，大学生创新创业训练计划项目，国家级 (结项，优秀)

[21] 2020，全国大学生数学建模竞赛，国家二等奖

[22] 2020，美国大学生数学建模竞赛， F奖 (特等奖入围奖)

[23] 2020，中国大学生计算机设计大赛，国家三等奖

研究生培养：

博士后3名，访问学者2名，毕业研究生56名；

国家奖学金获得者6名，侯镜如奖学金获得者6名，省优秀硕士学位论文获得者2名。