導(dǎo)師詳細(xì)信息

姓名：李陽

性別：男

出生年份：？

職稱：副教授

院系：自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院

首次聘任導(dǎo)師時間：2015

現(xiàn)聘任導(dǎo)師一級學(xué)科名稱：控制科學(xué)與工程

現(xiàn)聘任導(dǎo)師二級學(xué)科名稱：模式識別與智能系統(tǒng)

聘任在第二學(xué)科培養(yǎng)博士生專業(yè)名稱：無

聘任在自主設(shè)置學(xué)科培養(yǎng)博士生專業(yè)名稱：無

主要研究方向及特色：復(fù)雜非線性系統(tǒng)辨識、建模及信號處理；計算神經(jīng)科學(xué)；圖像處理及模式識別;腦電信息分析及腦機接口

電子信箱：coq08yl@gmail.com；liyang@buaa.edu.cn

辦公電話：無

辦公地點：北航國際交叉科學(xué)研究院IRC405室

通信地址：北京市海淀區(qū)學(xué)院路37號北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院

個人簡介：

基本情況

李陽副教授、博士生導(dǎo)師。2003至2006年，分別在重慶大學(xué)獲得本科、碩士學(xué)位；2007至2008年，在中國電信重慶分公司企業(yè)信息化部工作，時任項目經(jīng)理；2008至2011年，在英國謝菲爾德大學(xué)獲工學(xué)博士學(xué)位；2012至2013年，在美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校從事博士后研究工作。2013年2月至今，任北京航空航天大學(xué)“卓越百人”副教授，期間多次以Research Fellow身份訪問香港城市大學(xué)。研究方向為非線性復(fù)雜系統(tǒng)建模與信號處理、醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)分析與處理、數(shù)據(jù)挖掘與腦信號處理、腦機接口等，以第一或通訊作者發(fā)表國際SCI期刊論文近20篇。主持國家自然科學(xué)基金、教育部博士點基金、教育部留學(xué)回國基金等縱向課題。曾獲得2009年中國優(yōu)秀海外自費留學(xué)生論文獎、2008年英國謝菲爾德大學(xué)哈里衛(wèi)氏學(xué)術(shù)研究獎等�，F(xiàn)任中國體視學(xué)學(xué)會理事、中國體視學(xué)學(xué)會仿真與虛擬現(xiàn)實分會副秘書長、《BIOINFO Mechanical Engineering》主編、《Advances in Automobile Engineering》及《International Journal of Biomedical Engineering and Science》編委、《中國體視學(xué)與圖像分析》編委。

學(xué)習(xí)經(jīng)歷（按時間順序，從現(xiàn)在往以前排列）

2008.10-2011.09:英國謝菲爾德大學(xué)，自動控制與系統(tǒng)工程系，工學(xué)博士

2004.09-2006.12:重慶大學(xué)，計算機學(xué)院，工學(xué)碩士

1999.09-2003.07:重慶大學(xué)，數(shù)理學(xué)院信息與計算科學(xué)，理學(xué)學(xué)士

工作經(jīng)歷

2013.02–至今：北京航空航天大學(xué)，“卓越百人”副教授

2013.06-2013.09：香港城市大學(xué)電子工程系，ResearchFellow

2012.05-2013.01:美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校，博士后

2007.01-2008.09:中國電信股份有限公司重慶分公司企業(yè)信息化部，項目經(jīng)理

主要研究領(lǐng)域和學(xué)科方向

1.非線性及非平穩(wěn)復(fù)雜系統(tǒng)辨識、建模及信號處理

重點開發(fā)基于NARMAX[Nonlinear Auto Regressive Moving Averagewithe Xogenousinputs]方法論及新型小波自適應(yīng)跟蹤算法，建模、分析、解釋不同類型的真實數(shù)據(jù)如計算神經(jīng)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)成像、心理學(xué)、化學(xué)反應(yīng)機理、飛機環(huán)境建模、飛行員疲勞駕駛等不同應(yīng)用領(lǐng)域，為揭示不同應(yīng)用領(lǐng)域的潛在機理提供定量的理論分析和新的技術(shù)支持。

2.模式識別、機器學(xué)習(xí)及臨床應(yīng)用

基于血氧水平依賴功能磁共振成像(BOLD-fMRI)與神經(jīng)活動中血液動力學(xué)響應(yīng)、電生理數(shù)據(jù)及CT數(shù)據(jù)，開發(fā)新型的模式識別特征提取算法及機器學(xué)習(xí)算法，探索腦區(qū)域間神經(jīng)交互作用及連接異常改變，為腦疾病臨床應(yīng)用診斷提供輔助診斷工具；開展多變量因果建�；�礎(chǔ)理論、多模態(tài)腦效應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò)分析方法以及模式識別分類技術(shù)探索，為具有挑戰(zhàn)性腦疾病的早期發(fā)現(xiàn)、早期干預(yù)及預(yù)后判斷等提供定量的理論分析和新的技術(shù)指導(dǎo)。

3.醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分析與處理,復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)建模及腦疾病診斷

以大數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用圖像配準(zhǔn)及圖像分割算法，深入研究腦效應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò)分析方法和腦疾病早期診斷識別技術(shù)，為腦效應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò)的分析和腦疾病的早期診斷開辟新的技術(shù)途徑。主要目標(biāo)不僅對理解神經(jīng)、精神疾病的病理生理機制和腦功能異常狀態(tài)下的認(rèn)知功能損害提供一種新的技術(shù)或新的思路，而且對神經(jīng)影像學(xué)研究、醫(yī)學(xué)圖像處理方法、多變量時間序列分析、模式識別技術(shù)以及機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的發(fā)展都具有重要的理論意義和實用價值。

4.腦信號分析（EEG、MEG、fMRI）的算法研究及腦機接口

隨著多通道神經(jīng)元信號采集技術(shù)與計算機控制技術(shù)的日益成熟，如何從大腦皮層神經(jīng)元群體活動中提取運動信息的解碼算法是整個腦機接口系統(tǒng)實現(xiàn)腦信號與外界環(huán)境聯(lián)系的關(guān)鍵紐帶。本項目以腦信號為研究對象，開發(fā)系統(tǒng)辨識、模式識別、機器學(xué)習(xí)及信號處理等方面的新算法，建立大腦運動皮層神經(jīng)元信號與肢體運動方向關(guān)系模型的問題。主要研究內(nèi)容包括非線性系統(tǒng)辨識、非線性系統(tǒng)時頻域分析、信號的稀疏表示、有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)等。腦機接口主要從事腦機接口的基本理論算法與實際應(yīng)用研究，深入研究從大腦運動皮層神經(jīng)元脈沖序列信號中提取關(guān)于生物具體運動行為信息的系統(tǒng)辨識與建模算法，以及從時間序列的角度分析神經(jīng)元信號的方法。主要研究內(nèi)容包括基于運動想象的機器人控制、腦機接口在航天飛行員的疲勞駕駛與神經(jīng)功能康復(fù)中的應(yīng)用。

在研科研項目：

1.多模態(tài)磁共振成像的腦效應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò)分析及腦疾病診斷方法研究，國家自然科學(xué)基金，2015.01～2017.12

2.多模態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)連接分析方法研究，教育部博士點基金，2014.01～2015.12

3.基于Bootstrap方法的最優(yōu)稀疏多變量腦效應(yīng)連接網(wǎng)絡(luò)建模及MCI分類識別研究，教育部留學(xué)回國基金，2014.01～2014.12

主要榮譽及獎勵

2012年獲北京航空航天大學(xué)第三批"卓越百人"人才計劃

2009年獲中國優(yōu)秀自費留學(xué)生獎;

2008年獲英國謝菲爾德大學(xué)哈里沃辛頓學(xué)術(shù)研究獎;

2007年獲重慶市優(yōu)秀碩士畢業(yè)論文獎;

2007年獲重慶大學(xué)優(yōu)秀碩士畢業(yè)論文獎;

2007年獲重慶大學(xué)高水平期刊論文獎;

2003年獲重慶大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)生

開授課程

智能信息處理(研究生課程)

Fortier approaches of control science (本科生暑期國際課程)

System Identification (國際留學(xué)生課程)

學(xué)術(shù)兼職

中國體視學(xué)學(xué)會理事

“仿真與虛擬現(xiàn)實”分會委員

BIOINFO Mechanical Engineering 主編

International Journal of Biomedical Engineering and Science編委

Advances in Automobile Engineering 編委

中國體視學(xué)與圖像分析 編委

特邀國際學(xué)術(shù)報告：

1.2011.12.19, Title: Oscillations Characterisation and Causality Analysis: A parametric Modelling Approach, Hosted by Professor Paoloa Avesani, Fondazione Bruno Kessler, Via Sommarive 18, University of Trento, Italy;

2.2011.12.2, Title: The role of oscillations and causality analysis: A systems modelling framework,
Hosted by Dr. Ron Kupers, Institute of Neuroscience & Pharmacology, University of Copenhagen, Denmark;

3.2011.5.30, Title: Time-frequency feature extraction based on time-varying modelling identification from EEG signals, Hosted by Professor Tobias Moser, Department of Otorhinolaryngology, University of Göttingen, Germany;

4.2011.2.14, Title: A time varying model for Disturbance Storm Time (Dst) Index analysis,
Hosted by The Inaugural ACSE Symposium, University of Sheffield, United Kingdom

主要代表性論文：

國際期刊論文

1.Yang Li, Chong-Yaw Wee, Biao Jie, Ziwen Peng, Dinggang Shen: Sparse multivariate autoregressive modeling for Mild Cognitive Impairment Classification, Neuroinformatics, 2014 DOI 10.1007/s12021-014-9221-x（SCI檢索）

2.Yang Li, Paolo Avesani and Emanuele Olivetti (2012): Modeling and Analysis of Time-varying Mechanism With Applications to Neuroimaging Data, Advances in Automobile Engineering, Editorial, 2012, 1:3.

3.Yang Li, Hua-Liang Wei, Stephen A. Billings and Xiao-Feng Liao (2012): Time-Varying Linear and Non-linear Parametric Model for Granger Causality Analysis, Physical Review E 001900 (SCI檢索、EI檢索)

4.Yang Li, Hua-Liang Wei, Stephen A. Billings and Sarrigiannis, P. (2011): Time-varying model identification for time-frequency feature extraction from EEG data. Journal of Neuroscience Methods 196, 151-158 （SCI檢索）

5.Yang Li, Hua-Liang Wei and Stephen A. Billings (2011): Identification of time-varying systems using multi- wavelet basis functions. IEEE Transactions on Control Systems Technology 19, 656-663 （SCI檢索、EI檢索）

6.Yang Li, (2011): Some less conservative criteria for impulsive synchronization of a hyper -chaotic Lorenz system based on small impulsive signals. Nonlinear Analysis: Real World Applications 11, 713-719 （SCI檢索、EI檢索）

7.Yang Li, Kwok-Wo Wong, Xiao-Feng Liao and Chuan-Dong Li (2009): On impulsive control for synchronization and its application to the nuclear spin generator system. Nonlinear Analysis: Real World Applications 10, 1712-1716 （SCI檢索、EI檢索）

8.Yang Li, Kwok-Wo Wong and Zhong Zhang (2009): Less Conservative Conditions for Asymptotic Stability of the nuclear spin generator via Impulsive Control. Dynamics of Continuous, Discrete and Impulsive Systems Series A: Mathematical Analysis 16, 183-191

9.Zhi-Jun Peng, Yang Li, Xiao-Feng Liao and Chuan-Dong Li (2008): Impulsive synchronization of Lu chaotic system based on small impulsive signal. International Journal of Theoretical Physics 47, 797-804 (Corresponding author) （SCI檢索）

10.Yang Li, Xiao-Feng Liao, Chuan-Dong Li and Yong Wang (2007): On impulsive control for synchronization and its application to Massumoto-Chua-Kobayashi (MCK) circuit. Communications in Theoretical Physics 48, 275-278 （SCI檢索）

11.Yang Li, Xiao-Feng Liao, Chuan-Dong Li, Ting-Wen Huang and De-Gang Yang (2007): Impulsive synchronization and parameter mismatch of the three-variable auto-catalator model. Physics Letters A 366, 52-60 （SCI檢索）

12.Yang Li, Xiao-Feng Liao, Chuan-Dong Li and Guo Chen (2007): Impulsive synchronization of laser plasma system. Communications in Theoretical Physics 47, 1067-1072 （SCI檢索）

13.Yang Li, Xiao-Feng Liao, Chuan-Dong Li and Guo Chen (2006): Impulsive control for synchronization of nonlinear Rosser chaotic systems. Chinese Physics 15, 2890-2893 （SCI檢索、EI檢索）

14.Fei Chen, Xiao-Feng Liao, Kwok-Wo Wong, Qi Han, and Yang Li (2012): Period distribution analysis of some linear maps, Communications in nonlinear science and numerical simulation, 17, 3848-3856（SCI檢索、EI檢索）

15.Yong Wang, Kwok-Wo Wong, Chang-bing Li, and Yang Li (2012): A novel method to design S-box based on chaotic map and genetic algorithm. Physics Letters A,376, 827-833 （SCI檢索）

國際會議論文：

1.Chong-Yaw Wee, Yang Li, Biao Jie, Zi-wen Peng, and Dinggang Shen, Identification of MCI Using Optimal Sparse MAR Modeled Effective Connectivity Networks", MICCAI 2013, Nagoya, Japan, Sep. 22-26, 2013 (EI檢索、ISTP檢索) (共同第一作者，醫(yī)學(xué)圖像處理和輔助診斷領(lǐng)域頂級會議).

2.Yang Li, Hua-Liang Wei and Stephen A. Billings (2011): A time-varying model for EEG Granger Causality analysis. The 4th Biennial Neuroscience Conference, Göttingen, Germany, 25th – 28th May, 2011

3.Yang Li, Hua-Liang Wei, Stephen A. Billings, Balikhin, M. A. and Walker, S. A. (2009): A Time-Varying Model for Disturbance Storm-Time (Dst) Index Analysis. 9th UK CARE Annual General Meeting, Proceeding, Manchester, United Kingdom, September 2009.

歡迎具有數(shù)學(xué)、信號處理、模式識別與生物醫(yī)學(xué)工程等相關(guān)專業(yè)背景的人員報讀實驗室的博士、碩士研究生。