杨宇，男，博士，讲师，河南工业大学青年教师。
现主要从事谱图数据模式识别与智能解析、生产过程监测与调度、医农融合交叉等研究工作，具体方向包括计算机视觉、深度学习和中药材“谱-构-效”智能解析等。现主持教育部重点实验室开放课题1项；参与“十四五”国家重点研发子课题1项；在国际知名期刊和会议上发表学术论文20余篇；授权/受理国家/国际发明专利3项。
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
2023/12-2025/11，主持教育部重点实验室开放课题“基于深度神经网络的粮食多品质近红外光谱检测技术”，No. KFJJ2023012，在研.
（二）代表著作与论文
代表性论文:
[1] Yang Y, Huang M, Wang Z Y, et al. Robust scheduling based on extreme learning machine for bi-objective flexible job-shop problems with machine breakdowns[J]. Expert Systems withApplications, 2020, 158: 113545. (中科院分区: 一区 TOP)
[2] 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. (中科院分区: 二区 TOP)
[3] Yang Y, Sun S, Pan L, Huang M, Zhu Q*. Predictions of multiple food quality parameters using near-infrared spectroscopy with a novel multi-task genetic programming approach[J]. Food Control, 2023, 144: 109389. (中科院分区: 一区 TOP)
[4] Yang Y, Zhao X, Huang M, Wang X, Zhu Q*. 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. (中科院分区: 一区 TOP)
[5] Yang Y, Wang L, Huang M, Zhu Q*. Polarization imaging based bruise detection of nectarine by using ResNet-18 and ghost bottleneck[J]. Postharvest Biology and Technology, 2022, 189: 111916. (中科院分区: 一区 TOP)
[6] 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. (中科院分区: 二区 TOP)
[7] Yang Y, Wang X, Zhao X, Huang M, Zhu Q*. M3GPSpectra: a novel approach integrating variable selection/construction and MLR modeling for quantitative spectral analysis[J]. Analytica Chimica Acta, 2021, 1160: 338453. (中科院分区: 二区 TOP)
[8] Yang Y, Huang M, Wang Z Y, Zhu Q*. Dual-information-based evolution and dual-selection strategy in evolutionary multiobjective optimization[J]. Soft Computing, 2020, 24(5): 3193-3221. (中科院分区: 三区)
[9] Yang Y, Wang X, Huang M, Zhu Q*, Guo Y, Xu L. Hyperspectral band selection based on dual evaluation measures and improved nondominated sorting genetic algorithm[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2021, 15(2): 028504. (中科院分区: 四区)
[10] Yang Y, Wang X, Liu Z, Huang M, Sun S*, Zhu Q*. Detection of multi-size peach in orchard using RGB-D camera combined with an improved DEtection Transformer model[J]. Intelligent Data Analysis, 2023, 27(5): 1539-1554. (中科院分区: 四区)
[11] Zhou Z, Yang Y*, Zhang G, Xu L, Wang M. EBM3GP: A novel evolutionary bi-objective genetic programming for dimensionality reduction in classification of hyperspectral data[J]. Infrared Physics & Technology, 2023, 129: 104577. (中科院分区: 三区)
（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.
