杨宇，男，博士，讲师，河南工业大学青年教师。
江南大学与麦吉尔大学联合培养博士，长期围绕智能感知计算与复杂数据建模开展研究，聚焦高维谱图数据解析、多源异构信息融合、群智能优化算法及数据驱动决策分析等方向。针对复杂物质体系识别与状态评估问题，构建融合机理约束与数据学习的智能建模方法体系，形成从数据采集、特征工程到模型优化与在线决策的完整技术链条，相关成果已应用于智能检测系统开发与过程监测优化等场景。主持国家自然科学基金项目1项、河南省科技攻关项目1项、河南省人社厅项目1项、河南工业大学（A类）博士基金1项、教育部重点实验室/校级开放课题4项。深度参与河南省重点研发专项项目1项；参与研发植株表型三维成像设备及食品加工智能检测设备3套。发表SCI论文40余篇，其中以第一作者或通讯作者发表中科院一区/二区/TOP期刊论文20余篇，受理/授权发明专利6项。欢迎对智能算法、复杂数据分析与交叉应用研究感兴趣，乐于团队协作、热爱文体活动、具有探索精神与实践能力的同学加入团队。
通讯地址：河南省郑州市莲花街100号
电子邮箱：yangxiangyu1168@haut.edu.cn
教育与工作经历
2013.09-2015.06 河南理工大学 机械设计制造及其自动化 学士学位
2016.09-2019.06 江南大学 控制科学与工程 硕士学位
2019.09-2023.06 江南大学 控制科学与工程 博士学位
2022.01-2023.01 麦吉尔大学 生物资源工程系 联合培养
2023.07-至 今 河南工业大学 讲师
实验室和科研团队简介
所在团队专注于以药食同源中药材为媒介，融合发展传统医学与现代技术，以药材品质智能检测方法和技术研究、检测设备开发以及行业标准制定为发展方向，致力于药食同源中药材大数据库、数据共享与协同、品质高通量测定与分析大模型、智能监测系统等方向的研究。
研究领域与方向
1.药食同源中药材光谱大数据库构建。借鉴显微高光谱成像技术、多光谱成像技术、近红外光谱技术、拉曼光谱技、太赫兹成像技术在食品内外品质和微观结构检测的经验，构建药食同源中药材多维度、多模态（主要为图像和序列模态）谱图大数据库，为快速、无损评估中药材内外品质提供全面和泛化的数据支撑。
2. 多模态信息融合驱动的药食同源中药材“谱-构-效”大模型构建。运用深度大模型等计算机技术，通过多模态信息融合模型的构建高性能、强泛化性、多用途“谱-构-效”大模型，将谱图数据（谱）、中药材的化学成分和组成结构（构）以及药效（效）信息进行有效地融合和整合，揭示不同信息之间的关联性和相互作用，实现对中药材品质特征和药效的全面和快速分析，应用于中药材的品质控制、药效预测等领域，为中药材的质量控制和药效研究提供有力支持。
研究成果
（一）主持的科研项目
1.国家自然科学基金青年科学基金项目（C类），多物理因素耦合下粮堆水分分布的近红外光谱原位检测方法研究，2026/01-2028/12，30万元，主持.
2.河南省科技攻关联合基金项目（应用攻关类），多模态原位测量数据驱动的粮堆内部粮情监测技术研究，2024/01-2025/12，10万元，主持.
3.河南省人力资源和社会保障厅留学人员科研择优资助和创业启动支持项目(启动项目)，2024/8-2026/7, 5万元，主持.
4.河南工业大学博士基金项目，多光谱视觉驱动的粮食干燥过程中水分检测方法研究，2023/12-2026/11, 25万元，主持.
5.河南工业大学复杂性科学研究院开放基金，面向药食同源中药材品质近红外光谱的建模技术研究，2026/1-2026/10, 10万元，主持.
6.河南工业大学复杂性科学研究院开放基金，基于概率扩散模型的少样本中药材活性成分快速检测方法研究，2024/12-2025/9, 10万元，主持.
7.河南工业大学复杂性科学研究院开放基金，药食同源中药材品质在线检测技术研究，2024/5-2024/11, 3万元，主持.
（二）代表著作与论文
代表性论文:
[1] Yang Yu, Zhang Yu, Qin Yao, Li Peng. Pre-harvest and post-harvest plant-based food quality evaluation based on near-infrared spectroscopy coupled with multiscale deep ensemble learning[J]. Food Chemistry, 2026, 508: 148344.（SCI, 中科院1区TOP）
[2] Yang Yu, Wang Siqi, Qin Yao, Li Peng. GA-OMTL: Genetic algorithm optimization for multi-task neural architecture search in NIR spectroscopy[J]. Expert Systems with Applications, 2025: 128517.（SCI, 中科院1区TOP）
[3] Yang Yu, Wang Siqi, Qin Yao, Li Peng. NIRDiffusion: A diffusion-model-based framework for enhanced quality assessment of industrial plant materials[J]. Industrial Crops and Products, 2025, 232: 121229.（SCI, 中科院1区TOP）
[4] Yang Yu, Sun Shangpeng, Pan Leiqing, Huang Min, Zhu Qibing. Predictions of multiple food quality parameters using near-infrared spectroscopy with a novel multi-task genetic programming approach[J]. Food Control, 2023, 144: 109389.（SCI, 中科院1区TOP）
[5] Yang Yu, Wang Liang, Huang Min, Zhu Qibing. Polarization imaging based bruise detection of nectarine by using ResNet-18 and ghost bottleneck[J]. Postharvest Biology and Technology, 2022, 189: 111916. （SCI, 中科院1区TOP）
[6] Yang Yu, Zhao Xin, Huang Min, Zhu Qibing. Multispectral image based germination detection of potato by using supervised multiple threshold segmentation model and Canny edge detector[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021, 182: 106041.（SCI, 中科院1区TOP）
[7] Yang Yu, Wang Xin, Zhao Xin, Huang Min, Zhu Qibing. M3GPSpectra: a novel approach integrating variable selection/construction and MLR modeling for quantitative spectral analysis[J]. Analytica Chimica Acta, 2021, 1160: 338453.（SCI, 中科院1区TOP）
[8] Yang Yu, Huang Min, Wang Zhenyu, Zhu Qibing. Robust scheduling based on extreme learning machine for bi-objective flexible job-shop problems with machine breakdowns[J]. Expert Systems with Applications, 2020, 158: 113545.（SCI, 中科院1区TOP）
[9] Yang Yu, Zhou Junun, Qin Yao, Li Peng, Zhai Dandan. Non-destructive origin tracing and ginsenoside quantification in American ginseng using hyperspectral imaging and mixed multi-task 1DCNN[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2025, 147: 108063.（SCI, 中科院2区TOP）
[10]Yang Yu, Qiu Chenglong, Qin Yao, Li Peng. NIR-GAN: A spectral data augmentation framework for medicine-food homologous herb identification[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2025, 148: 108328.（SCI, 中科院2区TOP）
[11] Yang Y, Sun S, Huang M, Zhu Q. PEAMATL: A generic framework for improving Near-infrared spectral prediction models under domain shift using self-supervised transfer learning[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 2513912.（SCI, 中科院2区TOP）
[12] Yang Y, Liu Z, Huang M, Zhu Q, Zhao X. Automatic detection of multi-type defects on potatoes using multispectral imaging combined with a deep learning model[J]. Journal of Food Engineering, 2023, 336: 111213. （SCI, 中科院2区TOP）
[13] Yang Yu, Zheng Sihui, Qin Yao, Li Peng. Heterogeneous plant-based food quality evaluation based on near-infrared spectroscopy coupled with graph neural network[J]. Microchemical Journal, 2026, 224: 117510. （SCI, 中科院2区）
[14]Yang Yu, Zhang Hao, Qin Yao, Li Peng. A deep learning-based generative model for NIR spectral data augmentation and herbal medicine-food homologous classification[J]. Infrared Physics & Technology, 2025: 106341.（SCI, 中科院2区）
[15] Yang Yu, Li Miao, Qin Yao, Li Peng. Contrastive learning-based fusion of NIR spectroscopy and visual cues for molecular discrimination of Chinese herbal species[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2025: 127289.（SCI, 中科院2区）
（三）授权发明专利
1.基于监督迁移学习的农产品可溶性固形物预测方法，中国，ZL202310300277.5
2.一种基于有限制稳定配对策略的柔性作业车间调度方法，中国，ZL201810124599.8
3.Constrained stable matching strategy-based flexible job shop scheduling method, Australian, IP Australian-2018407695.
