个人简介
杨娟，2012年12月毕业于合肥工业大学计算机科学与技术专业，获博士学位，副教授，硕士生导师。2013年1月起在合肥工业大学计算机与信息学院从事教学与科研工作。目前主持国家自然基金青年基金1项，主持多项企业委托项目，参与国家自然科学基金多项，主研人员参加国家重点研发计划3项。完成安徽省自然科学基金青年项目1项，中国博士后基金1项，校学术新人提升计划，校青年教师创新项目，博士专项科研资助基金项目等多项纵向课题。研究成果“多源多模态视频智能处理关键技术及应用”获安徽省科技进步奖二等奖。
主要研究领域
1. 神经网络与深度学习技术：涵盖网络架构创新、高效训练优化、迁移学习与小样本学习等核心方向，重点研究大模型轻量化、跨模态融合及行业落地应用；
2. 智能视频图像处理与分析：聚焦目标检测与跟踪、行为识别、图像分割、视频增强与复原等核心方向，融合深度学习与计算机视觉前沿技术；
3. 多模态融合与智能系统研究：聚焦跨模态表示学习、模态对齐与融合推理，结合深度学习与大模型技术，探索其在人机交互、智能医疗、自动驾驶等领域的创新应用；
4. 知识图谱理论与应用研究：聚焦知识抽取、本体构建、推理补全及表示学习核心方向，融合大模型与深度学习技术，探索其在智能问答、推荐系统、行业知识库构建等场景的落地研究。
招生专业及方向
学术型硕士研究生招收专业方向
——计算机科学与技术(081200)
专业型硕士研究生招收专业方向
——电子信息(085400)
本实验室计算资源方面配备极为充足，支持分布式训练、海量数据并行处理及大模型微调，可满足复杂算法迭代、大规模数据处理、高并发系统测试等各类研究需求。此外实验室经费充足，参加项目的研究生每月可以获得本实验室发放的津贴补助和奖金，优秀的研究生可推荐到腾讯、阿里、数据空间研究院等知名人工智能单位，欢迎广大优秀学子报考。
联系方式： yangjuan6985@163.com
QQ: 36579794
办公地点： 翡翠科教楼A1002
主持项目：
1. 国家自然科学基金青年项目：知识驱动的多模态小样本学习方法研究
2. 安徽省自然科学基金青年项目：基于二进神经网络稀疏编码的视频图像无损压缩理论与方法研究
3. 博士后面上基金项目一等资助：基于二进神经网络的复杂系统可靠性分析
4. 安徽省其他省厅重点实验室开放课题项目：云计算技术在智慧城市建设中的相关研究与应用
5. 安徽省重点实验室创新项目：面向视觉感知的工业安全视频检测与不安全区域定位
6. 事业单位开发课题：基于Hadoop搭建云GIS平台的探索与研究
7. 企业委托项目：智慧安检软件系统、图像处理系统、视频数据平台研发等多项企事业委托项目
主研人员参与项目：
1. 科技部重点研发计划：一体化区域应急运输保障信息平台
2. 科技部重点研发计划：传染病预警与关联分析模型
3. 科技部重点研发计划：重点目标筛查和风险等级预警模型研究
4. 企业创新发展联合基金：面向人工智能应用的异构加速架构编程模型及编译优化研究
5. 电子信息产业发展基金：面向交通和治安安全的视频大数据分析应用于服务系统研发及产业化子课题“视频图像索引与检索”
6. 安徽省重大攻关项目：平安城市虚拟卡口关键技术研究及产业化
部分代表性论文：
1. Juan Yang*, Anbo Liu, Ronggui Wang, Lixia Xue. Dual-stage pixel transformer with enhanced visual context for image captioning[J], Multimedia Systems, 2025(SCI)
2. Juan Yang*, Yuhang Wei, Ronggui Wang,Lixia Xue. VTIENet: visual text information enhancement network for image captioning[J], Multimedia Systems, 2025(SCI)
3. Juan Yang*, Hao Zhang, Ronggui Wang, Lixia Xue, Jiaping Zhang. Semantically Enhanced Dual Visual Fusion Transformer for accurate image captioning[J], The Visual Computer , 2025 (SCI)
4. Lixia Xue, ZiQian Jin, Ronggui Wang, Juan Yang*. BMFNet: Bidirectional Multimodal Fusion Network for image captioning[J], Multimedia Systems, 2025(SCI)
5. Ronggui Wang, Shuo Li, Lixia Xue, Juan Yang*. Enhancing visual contextual semantic information for image captioning[J], International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2025(SCI)
6. Lixia Xue, Jiang Dong, Ronggui Wang, Juan Yang*. MFAFD: a few-shot learning method for cascading models with parameter free attention and finite discrete space[J], International Journal of Multimedia Information Retrieval, 2025(SCI)
7. Ronggui Wang, Xu Chen, Juan Yang*, LiXia Xue. Multi-Directional Transformer Image Super-Resolution Network Based on Information Enhancement[J], IET Image Processing, 2025(SCI)
8. Ronggui Wang, Hong Chen, Juan Yang*, Lixia Xue. Adaptive sparse triple convolutional attention for enhanced visual question answering[J], The Visual Computer, 2025(SCI)
9. Zhiyong Deng, Ronggui Wang, Lixia Xue, Juan Yang*. Adpl: attentive dual modality prompt learning for vision language understanding[J], The Journal of Supercomputing, 2025(SCI)
10. Yang Juan*, Zhou Guanghong, Wang Ronggui, Lixia Xue. Sample-adaptive Classification Inference Network[J]. Neural Processing Letters, 2024(SCI)
11. Dan Jiang, Ronggui Wang, Lixia Xue, Juan Yang*. Multisource hierarchical neural network for knowledge graph embedding[J], Expert Systems With Applications, 2024(SCI)
12. Lixia Xue, Wenhao Wang, Ronggui Wang, Juan Yang*. Modular Dual-Stream Visual Fusion Network for Visual Question Answering[J] . Visual Computer, 2024(SCI)
13. Lixia Xue, Awen Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang*. PSNet: position-shift alignment network or image caption[J], International Journal of Multimedia Information Retrieval[J], 2023(SCI)
14. Ronggui Wang, Cong Yang, Juan Yang*, Lixia Xue. FPIseg: Iterative segmentation network based on feature pyramid for few-shot segmentation[J], IET Image Processing, 2023(SCI)
15. Lixia Xue, Junhui Shen, Ronggui Wang, Juan Yang*. MFFN: Multi-path feedback fusion network for lightweight image super resolution[J], IET Image Processing, 2023(SCI)
16. Dan Jiang, Ronggui Wang, Lixia Xue, Juan Yang*. Multiview feature augmented neural network for knowledge graph embedding[J], Knowledge-Based Systems,2022(SCI)
17. Juan Yang*, Xu Sun, Ronggui Wang, Lixia Xue. PTPGC: Pedestrian Trajectory Prediction by Graph Attention Network with ConvLSTM[J], Robotics and Autonomous Systems, 2022 (SCI)
18. Qianjin Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang * , Lixia Xue. Knowledge graph embedding by reflection transformation[J]. Knowledge-Based Systems, 2022(SCI)
19. Qianjin Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang* , Lixia Xue. Structural context-based knowledge graph embedding for link prediction, Neurocomputing, 2022 (SCI)
20. Qianjin Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang* , Lixia Xue. Knowledge graph embedding by reflection transformation, Knowledge-Based Systems, 2022(SCI)
21. Qianjin Zhang, Ronggui Wang, Juan Yang*, Lixia Xue. Knowledge graph embedding by translating in time domain space for link prediction, Knowledge-Based Systems, 2021(SCI)
22. Juan Yang*, Wenjing Li, Ronggui Wang, Lixia Xue, Min Hu. Enhanced Two-phase Residual Network for Single Image Super-Resolution[J],Journal of Visual Communication and Image Representation,2019 (SCI)
23. Mingxi Li , Ronggui Wang , Juan Yang* , Lixia Xue , Min Hu. Multi-domain few-shot image recognition with knowledge transfer, 2021(SCI)
24. Dan Jiang, Ronggui Wang, Juan Yang*, Lixia XueKernel multi-attention neural network for knowledge graph embedding,Knowledge-Based Systems, 2021(SCI)
25. 杨娟，曹浩宇，汪荣贵，薛丽霞. 基于语义 DCNN 特征融合的细粒度车型识别模型[J],计算机辅助设计与图形学学报，2019（EI)
26.杨娟，李文静，汪荣贵，薛丽霞. 融合感知损失的生成式对抗超分辨率算法[J], 中国图象图形学报,2019 (校定核心）
27.杨娟，曹浩宇，汪荣贵，薛丽霞. 区域建议网络的细粒度车型识别[J],中国图象图形学报,2018 (校定核心）
28. 杨娟，李永福，汪荣贵，薛丽霞.基于双广义高斯模型和多尺度融合的纹理图像检索方法[J]，电子与信息学报，2016（EI)
29. 杨娟，陆阳，黄镇谨.基于二进神经网络的0/1分布系统可靠性分析[J]，自动化学报，2014（EI)
30. Lu Yang, Yang Juan, Wang Qiang, Huang Zhenjin. The upper bound of the minimal number of hidden neurons for the parity problem in binary neural networks. Science China Information Sciences, 2012 (SCI）
31. 陆阳，杨娟，王强，黄镇谨. 二进神经网络表达奇偶校验问题的隐元最小数目上界. 中国科学: 信息科学, 2012 (SCI）
32 .杨娟, 陆阳, 黄镇谨, 王强. 二进神经网络中的汉明球突及其线性可分性. 自动化学报, 2011（EI)
33. 杨娟, 陆阳, 俞磊, 方欢. 二进神经网络中汉明球突的判定及其逻辑表达. 自动化学报, 2012(EI)
授权专利：
1. 一种知识图谱的预测方法、系统、设备及介质, 专 利 号：ZL 202210381630.2，授权公告号： CN 116561328 B
2. 待测对象与群体关联度的推理方法、装置、设备及介质, 专 利 号： ZL 202311258615.X， 授权公告号： CN 117312853 B
本科生教学：离散数学、计算方法、人工智能通识
编写教材（副主编）：
1. 离散数学及其应用，机械工业出版社，2017
2. 算法设计与应用，机械工业出版社，2016
3. 机器学习机器应用，机械工业出版社，2019