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杨火根

【来源:杨火根 | 发布日期:2022-07-01 】

江西理工大学太阳成集团tyc234cc古天乐硕士研究生导师简介

姓名

杨火根

性别

出生年月

1975年9月

学位/职称

博士/教授

联系方式

0797-8312531

电子邮箱

yanghuogen@126.com

办公地点

明理楼413

导师简介

学习与研究经历

1、2016.12-2017.12,美国佛罗里达大学,访问学者;

2、2009.09-2014.12,浙江大学,博士;

3、2003.09-2006.06,吉林大学,硕士;

4、1994.09-1998.07,江西师范大学,学士。

学术及社会兼职

1、中国图学学会图学大数据专业委员会委员;

2、中国统计教育学会理事;

3、江西省数学会常务理事;

4、江西省现场统计学会常务理事。

研究方向简介

研究领域为计算机辅助几何设计、智能计算。研究方向为曲面造型中的数学理论与几何优化设计方法,样条曲线曲面的几何理论与应用,智能算法设计及其应用。近些年,主持国家自然科学基金2项、省自然科学基金2项,作为主要成员参与国家自然科学基金和省级自然科学基金4项。在国内外重要刊物上发表学术论文30余篇,其中SCIEI收录20余篇,与他人合作授权国家发明专利10余项,荣获省级教学成果奖三等奖2项,出版教材1部。

所授课程

本科课程

数学分析(一、二、三)、空间解析几何、常微分方程、数学实验、数学建模与数学实验、高等数学(一、二)、概率论与数理统计、线性代数。

研究生课程

图形与图像处理、数理统计、拓扑学、计算机辅助几何设计

科研项目

[1] 国家自然科学基金项目 项目名称:过任意拓扑结构测地三角网的极小三角B-B曲面逼近,项目编号:12161043 2022年1月-2025年12月,32万,主持,在研。

[2] 国家自然科学基金项目项目名称:过网状测地线的样条曲面优化设计,项目编号:61462036, 20151-20181245万,主持,已结题。

[3] 江西省自然科学基金面上项目,项目名称:过测地三角网的极小三角B-B曲面逼近项,项目编号:20192BAB201007, 2019年1-2021年126万,主持,在研。

[4] 江西省自然科学基金项目项目名称:过测地线的极小NURBS曲面逼近,项目编号:20151BAB201015, 20151-2017年125万,主持,已结题(2017),结论为优秀。

[5] 国家自然科学基金项目项目名称:CAD中PH曲线的几何理论与应用研究,项目编号:61272300, 2013.1-2016.12,80万元,参加,已结题(2016年)。

[6] 江西省教育厅重点项目,项目名称:基于交叉引力搜索的稀土矿山水污染控制规划,项目编号:GJJ1704952018.1-2019.12,5万元,参加,已结题。

获奖情况

1、2020年江西理工大学清江教学名师培育计划人选。

2、指导全国大学生数学竞赛(专业组)获省级一、二、三等奖10余项,2012年1月-2021年12月。

3、2015-2018年,3次荣获全国大学生数学竞赛江西赛区优秀指

导教师称号,江西省数学会

4、2014年-2016年连续3次荣获江西理工大学“百优”教师称号。

学术成果

[1] IRLNet: A Short-Time and Robust Architecture for Automatic

Modulation Recognition, IEEE ACCESS, vol. 9, pp. 143661-

143676, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3121762. 1作者。

[2] 关于矩阵乘法问题的人工蜂群优化算法研究,计算机工程与科学,2021,43(12):2131-2138。通信作者。

[3] 过测地线网的组合双三次Bézier曲面优化设计 南昌大学学报(理科版) 2020 44(03)235-241+247。第1作者。

[4] 融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法计算机工程与应用,202056(20)59-66。通信作者。

[5] Constraints for geodesic network interpolation at a vertex, Computer Aided Geometric Design, 20186771-78(SCI),第1作者

[6] Construction of Rational Bézier Surface with Rational Bézier curves as boundary Geodesics, Journal of Residuals Science andTechnology, doi:10.12783/issn.1544-8053/13/8/30, 2016,第1作者

[7] 高斯人工蜂群优化的稀土矿区地下水氨氮浓度预测方法,国家发明专利,授权,专利号:ZL 201610486213.9, 20185月,2/7

[8] 适应性人工蜂群优化的矿岩强度软测量方法,国家发明专利,授权,专利号:ZL 2016100585884.0201810月,2/7