杨程
太阳成集团tyc234cc古天乐，讲师
邮箱：cheng.yang@shiep.edu.cn
地址：上海市浦东新区沪城环路1851号电计楼418室
研究方向：机器学习在电力电子与电子信息领域的应用，图谱信号与信息处理
个人简介
杨程，男，博士，讲师，硕士生导师。研究方向为机器学习在电力电子与电子信息领域的应用。1988年12月出生，2011年7月本科双学位毕业于华北电力大学（北京）与英国思克莱德大学电子与电气工程专业。2017年6月博士（导师: Prof. Vladimir Stankovic）毕业于英国思克莱德大学电子与电气工程专业。2017年5月至 2022年2月先后在日本国家信息研究所（导师：Prof. Gene Cheung，IEEE 会士）、加拿大约克大学（导师：Prof. Gene Cheung，IEEE 会士）、上海交通大学（导师：翟广涛教授，国家杰青）围绕机器学习在高精密视觉方向的应用从事博士后研究。2022年3月至今在太阳成集团tyc234cc古天乐任讲师。
入选上海高等教育人才揽蓄计划B类（2023年度）。主持国家自然科学基金青年项目（2023-2025），中国博士后科学基金特别资助项目（2020-2022），加拿大约克大学VISTA杰出访问学者项目（2023），上海市教育委员会上海高校青年教师培养资助计划专项资金项目（重点推荐，2023-2024），上海市教育委员会“教师专业发展工程”上海高校教师培养计划产学研项目（2023-2024），太阳成集团tyc234cc古天乐教学改革项目（2023-2024）。
在 IEEE TPAMI（一作，CCF A，中国科学院一区top，IF=23.6）、IEEE JIOT（一作，中国科学院一区top，IF=10.238）、IEEE TII（通讯, 中国科学院一区top, IF=12.3）等影响因子10以上的国际SCI期刊发表一作/通讯论文3篇。申请国家发明专利1项。
担任《计算机工程》（北大核心、CSCD）青年编辑委员会委员（2023-2026），AAAI项目委员会成员（2023、2024），IEEE会员（2011-），IET会员（2011-），ACM会员（2014-）。曾获ICME最佳论文提名。
主讲《数字集成电路设计与分析》、《机器学习》、《电子电路设计与制作》、《FPGA 应用课程设计》、以及《集成电路实践》等本科生与研究生课程。主持太阳成集团tyc234cc古天乐校级教改项目1项。获太阳成集团tyc234cc古天乐第十一届青年教师教学竞赛决赛优胜奖。发表核心教改论文1篇。
代表性项目（主持）：
[1] 国家自然科学基金青年项目（62202286）, 2023-2025；
[2] 上海高等教育人才揽蓄计划B类（青年骨干）, 2023-2033；
[3] 太阳成集团tyc234cc古天乐国内名校“上电之星”培养工程，2024-2025；
[4] 上海市教育委员会上海高校青年教师培养资助计划专项资金项目（重点推荐）（ZZ202311004），2024-2025；
[5] 太阳成集团tyc234cc古天乐一般教学改革项目（2023142322），2023-2024；
[6] 中国博士后科学基金第 2 批特别资助（站前）（2020TQ0194），2020-2022。
代表性期刊论文（一作/通讯）：
[1] H. Cui, T. Guo, C. Yang*, Y. Dai, C. Wang, H. Du, L. Qin, and H. Yu, “A New Thermal Management Strategy of IGBT in DFIG for Economic Benefit Maximization,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 20, no. 2, pp. 1335 - 1347, 2024. (中国科学院一区top, IF=12.3)
[2] C. Yang, F. Sun, Y. Zou, Z. Lv, L. Xue, C. Jiang, S. Liu, B. Zhao, and H. Cui, “A Survey of Photovoltaic Panel Overlay and Fault Detection Methods,” Energies, vol. 17, no. 4, pp. 837, 2024. (IF=3.2)
[3] C. Yang, F. Zheng, Y. Zou, L. Xue, C. Jiang, S. Liu, B. Zhao, and H. Cui, “MSGL+: Fast and Reliable Model Selection-Inspired Graph Metric Learning,” Electronics, vol. 13, no. 1, pp. 44, 2024. (IF=2.9)
[4] C. Yang, J. Jia, K. He, L. Xue, C. Jiang, S. Liu, B. Zhao, M. Wu, and H. Cui, “Comprehensive Analysis and Evaluation of the Operation and Maintenance of Offshore Wind Power Systems: A Survey,” Energies, vol. 16, no. 14, pp. 5562, 2023. (IF=3.2)
[5] C. Yang, Y. Sun, Y. Zou, F. Zheng, S. Liu, B. Zhao, M. Wu, and H. Cui, “Optimal Power Flow in Distribution Network: A Review on Problem Formulation and Optimization Methods,” Energies, vol. 16, no. 16, pp. 5974, 2023. (IF=3.2)
[6] C. Yang, G. Cheung, and W. Hu, “Signed graph metric learning via Gershgorin disc perfect alignment,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 44, no. 10, pp. 7219 - 7234, 2022. (CCF A, 中国科学院一区 top, IF=23.6)
[7] C. Yang, M. Hu, G. Zhai, X. P. Zhang, “Graph-based denoising for respiration and heart rate estimation during sleep in thermal video,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 17, pp. 15697 - 15713, 2022. (中国科学院一区 top, IF=10.238)
[8] X. Gong，X. Li, L. Ma, W. Tong, F. Shi, M. Hu, X.-P. Zhang, G. Yu, and C. Yang*, “Preterm infant general movements assessment via representation learning,” Displays, vol. 102308, no. 75, pp. 1 - 8, 2022. (通讯作者, 中国科学院二区)
[9] C. Yang, U. C. Ugbolue, D. McNicol, V. Stankovic, L. Stankovic, A. Kerr, B. Carse, K. Kaliarntas, and P. J. Rowe, “Automation enhancement and accuracy investigation of a portable signal-camera gait analysis system,” IET Science, Measurement & Technology, vol. 13, no. 4, pp. 563-571, Jun. 2019.
[10] C. Yang, G. Cheung, and V. Stankovic, “Estimating heart rate and rhythm via 3D motion tracking in depth video,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 7, pp. 1625-1636, Jul. 2017. (CCF B, 中国科学院一区 top, IF=8.182)
[11] C. Yang, G. Cheung, V. Stankovic, K. Chan, and N. Ono, “Sleep apnea detection via depth video & audio feature learning,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 19, no. 4, pp. 822-835, Apr. 2017. (CCF B, 中国科学院一区 top, IF=8.182)
[12] C. Yang, A. Kerr, V. Stankovic, L. Stankovic, P. Rowe, and S. Cheng, “Human upper limb motion analysis for post-stroke impairment assessment using video analytics,” IEEE Access, vol. 4, pp. 650-659, Jan. 2016.
[13] C. Yang, U. Ugbolue, A. Kerr, V. Stankovic, L. Stankovic, B. Carse, K. Kaliarntas, and P. Rowe, “Autonomous gait event detection with portable single-camera gait kinematics analysis system,” Journal of Sensors, vol. 2016, Jan. 2016.