个人信息姓名：杨逸飞
国籍：中国
性别：男
毕业院校：武汉大学
职称：讲师
学位：博士
职称类别：中级
电子邮件：yifeiyang@ncu.edu.cn
所在单位：软件学院
办公地址：软件楼208室
个人信息个人简介：
杨逸飞，博士，现任职于南昌大学软件学院。2014年至2018年就读于兰州大学电子信息科学与技术基地班，获学士学位；2018年至2021年在武汉大学电磁场与微波技术专业攻读硕士学位；2021年至2024年在武汉大学通信与信息系统专业攻读博士学位，师从美国杜克大学、昆山杜克大学教授、IEEE Fellow 李昕教授。博士期间，他曾在昆山杜克大学进行联合培养，师从邹东勉助理教授。2025年至今在新加坡南洋理工大学进行博士后研究。研究方向聚焦于几何深度学习及其在图数据分析中的应用，在该领域取得了显著成果，已在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Neural Networks等顶级期刊以及ECCV、SIGKDD等国际著名会议上发表多篇高水平论文。
学术兼职：
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Heritage Science 等期刊审稿人
研究领域：
几何深度学习、图数据挖掘
科研项目与资助（部分）：
基于双曲自编码模型的金融欺诈检测研究； 江西省自然科学基金面上项目-平台类（主持）；
基于双曲神经网络的金融风控模型； 数据安全技术江西省重点实验室开放基金课题（主持）；
国家公派博士后项目；国家留学基金委；
双曲空间的散射变换及其应用；国家自然科学青年基金（参与）；
参与发表论文（部分）：
[1] Y. Yang, W. Lee, D. Zou, and G. Lerman. “Improving Hyperbolic Representations via Gromov-Wasserstein Regularization,” ECCV 2024. CCF-B（计算机视觉三大顶级会议之一）。
[2] Y. Yang, D. Zou, and X. He. “Graph neural network-based node deployment for throughput enhancement,” IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., 35, 10, pp. 14810-14824, 2024. IF: 10.4；一区TOP。
[3] Y. Yang, P. Wang, X. He, and D. Zou. “GRAM: An Interpretable Approach for Graph Anomaly Detection using Gradient Attention Maps,” Neural Networks, pp.106463, 2024. IF：7.8；一区TOP。
[4] J. Li, Y. Yang*, D. Zou*, L. Wu, Q. Wu, Z. Lin, Q. Li, "Recognition of Yuan blue and white porcelain produced in Jingdezhen based on graph anomaly detection combining portable X-ray fluorescence spectrometry," Heritage Science, 12(1), 2024. IF：3.9；一区TOP。
获奖及荣誉:
2024年 武汉大学优秀毕业研究生；2023年 武汉大学宽泛自强励志奖学金，武汉大学优秀研究生，武汉大学研究生优秀学业奖学金二等奖，武汉大学中国研究生创新实践系列大赛先进个人，第十九届中国研究生数学建模竞赛二等奖；2021年 第十八届中国研究生数学建模竞赛三等奖；2020年 武汉大学优秀研究生；2019年 第十六届中国研究生数学建模竞赛二等奖；2016年 兰州大学优秀学生三等奖学金；2015年 兰州大学优秀学生三等奖学金。
指导学生：
指导本科生陈卓、吴修锟、孟祥熙、赵子轩、彭博海，获得2025年（第18届）中国大学生计算机设计大赛江西省级赛三等奖
[1] 2021.09-2024.12 博士 博士研究生
[2] 2018.09-2021.06 硕士 硕士研究生
[3] 2014.09-2018.06 本科 本科
[1] 2025.09-至今 博士后 新加坡南洋理工大学
[2] 2022.01-2025.01 研究实习生 昆山杜克大学
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