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楊梅

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基本信息

楊梅,女,1982年10月生,教授

郵件地址:yangmei at swpu dot edu dot cn

個人簡歷

畢業于西南交通大學,現為西南石油大學計算機與軟件學院“機器學習實驗室”教師,碩士生導師。研究方向為:多示例學習、深度學習、人工智能與GIS、能源與人工智能,并從事計算機算法、計算機原理等相關類課程教學教研工作。招收學碩、專碩學生。先后承擔項目37項,其中:主持國家級課程1門,廳部級項目8項;主研國家科技重大專項1項,國家級項目1項,省級項目8項。發表SCI、國際會議等論文20余篇;獲首屆全國高校教師教學創新賽一等獎、第二屆全國高校教師教學創新賽二等獎、省級教學成果一等獎、四川省高校教師教學創新賽一等獎等獎項30余項。

主要研究方向

機器學習(多示例學習)、深度學習、人工智能與GIS、能源與人工智能

代表性成果

(一)論文(英文論文可查閱網址:http://fansmale.com/publications.html)

1)Mei Yang, Tian-Lin Chen, Wei-Zhi Wu, Fan Min. Dual-perspective multi-instance embedding learning with adaptive density distribution mining. Pattern Recognition. SCI-1區TOP(影響因子7.5),2025(01).
2)Mei Yang, Yu-Xuan Zhang, Xizhao Wang, Fan Min. Multi-instance ensemble learning with discriminative bags. Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems, SCI-1區TOP(影響因子13.45), 2022: 5456-5467.
3)Mei Yang, Jing-Yu, Xizhao Wang, Fan Min. Multi-instance embedding space set-kernel fusion with discriminability metric. Applied Intelligence. SCI-Q2(影響因子4.0), 2025(01).
4) Zhang, Yu-Xuan, Meng, Hua, Cao, Xue-Mei, Zhou, Zhengchun, Yang Mei, Adhikary, Avik Ranjan. Interpreting vulnerabilities of multi-instance learning to adversarial perturbations. PATTERN RECOGNITION,2023 SCI-1區TOP(影響因子7.5).
5)Mei Yang, Yu-Xuan Zhang, Zhengchun Zhou, Fan Min. Multi-Embedding Space Set-Kernel and Its Application to Multi-Instance Learning. Neurocomputing. SCI-Q2(影響因子5.779), 2022(10): 339-351.
6) Mei Yang, Wen-Tao Tang, Fan Min. Multi-instance Multi-label Learning Based on Parallel Attention and Local Label Manifold Correlation. The 9th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics. 2022, CCF-C國際會議.
7) Mei Yang, Wen-Xi, Zeng, Fan Min. Multi-Instance Embedding Learning through High-Level Instance Selection. Learning The 26th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2022, CCF-C國際會議.
8)Mei Yang, Yu-Xuan Zhang, Mao Ye, Fan Min. Attention-to-Embedding Framework for Multi-Instance. Learning The 26th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2022,CCF-C國際會議
9)楊梅*,張靖宇,閔帆,方宇. 多示例學習的簇頻繁性分析及雙角度融合嵌入. 南京大學學報(CSCD-C),2025(02).
10)楊梅*,高中杰,陳天霖,張靖宇. 多示例學習的Shapley值去混淆策略及Fisher編碼嵌入. 蘭州大學學報(CSCD-C),2025(02)錄用.
11)楊梅,曾雯喜,方宇,閔帆. 多示例學習的兩階段實例選擇和自適應包映射算法. 南京大學學報(CSCD-C),2022(01):94-102.
12)楊梅,唐文韜,王軒,閔帆. 半監督多示例分類的兩層粒化與空間轉換方法. 模糊系統與數學,2022(01):110-119,北大核心.
13) 楊梅*,柯文靜,王丹東. 多示例嵌入學習的實例關聯性挖掘與強化. 山東大學學報(理學版), 2023(09): 105-113,126,CSCD, 北大核心。
14) 楊梅,鄧雯,張本文,閔帆. 多示例學習的可行域定位及快速因果實例選擇. 山東大學學報(理學版), 2024(1),CSCD, 北大核心.
15) 陳天霖, 楊梅*, 閔帆, 方宇. 多示例學習的自適應密度分布挖掘與三視角嵌入集成. 昆明理工大學學報(自然科學版), 2023(06):54-65,北大核心.
16)Yang Mei, Zhang Yuxuan, Min Fan. Semi-supervised multi-instance learning with density peaks clustering. 山西大學學報(自然科學版). 2020(04): 803-816,DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2020068,北大核心
17)He Chao, Luo Rong, Yang Mei. A Class of Binary Cyclic Codes and Their Weight Distributions. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2020(03):634-637.  SCI, DOI: 10.1587/transfun.2019EAL2132.

(二)主持/參研科研項目

1)中華人民共和國工業和信息化部信息技術發展司:工業軟件內核研發及應用驗證產業基礎共性技術
2)中國科學院空天信息創新研究院:地理時空數字化大模型研發
3)市校科技戰略合作項目:動態環境下多示例自增強嵌入學習及視頻異常檢測應用
4)浙江省海洋大數據挖掘與應用重點實驗室開放課題:圖像分類與檢索的有監督多示例學習
5)西南油氣田數智分公司:管道泄漏預防性運維信息化技術方案可行性分析技術服務合同
6)國家科技重大專項:深井固井設計與分析軟件開發
7)四川省教育廳重點項目:“1 + M + N”人工智能公共課程體系建設及AI賦能教學實踐
8)四川省教育廳重大項目: 面向一流人才培養的計算機類課程虛擬教研室建設與實踐    
9)西南油氣田勘探開發研究院:西南油氣田薄片智能鑒定方法實踐與驗證  
10)中石油川慶鉆探工程有限公司項目:生產安全預警系統服務器遷移及升級對接、性能優化
11)中石油川慶鉆探工程有限公司:施工作業現場安全監管預警系統    
12)中石油渤海鉆探工程有限公司:鉆井液遠程專家決策系統        
13)中石油川慶鉆探工程有限公司:安全監管預警系統

(三)省部級以上獲獎及成果

2024年12月  百度人工智能技術生態年度優秀教師
2024年1月   中國石油和化工自動化行業科技進步獎   二等獎
2023年5月   《C語言程序設計》國家級一流線上線下本科課程
2022年7月   第二屆全國高校教師教學創新大賽   二等獎
2022年5月   四川省高校教師教學創新大賽 一等獎
2022年4月   四川省第九屆高等教育教學成果   一等獎
2021年11月   高校在線開放課程聯盟聯席會 慕課與線上線下混合式教學典型案例
2021年7月   首屆全國高校教師教學創新大賽   一等獎
             首屆全國高校教師教學創新大賽   教學設計創新獎
2021年4月   首屆四川省高校教師教學創新大賽     一等獎
2021年12月  中央電化教育館全國教師教育教學信息化交流活動 信息化教學課程案例創新作品
2021年11月  全國高校混合式教學設計創新大賽  設計之星
2021年4月   《C語言程序設計》四川省一流線上線下本科課程
2020年1月   《計算機與計算思維》國家級一流線上線下本科課程
2019年11月  高校在線開放課程聯盟聯席會基于MOOC的混合式教學優秀案例  一等獎
2018年4月     四川省第八屆高等教育教學成果      一等獎
2017年12月   中國石油教育學會高等教育教學成果  一等獎

更新時間:2025-02-27

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