教师姓名：杨云
职称：教授（博导）
职务：人工智能学院/软件学院 院长
云南省软件工程重点实验室主任
云南省高校数据科学与智能计算重点实验室主任
昆明市数据科学与智能计算重点实验室主任
系所：人工智能系
研究领域：人工智能，集成学习，时间序列数据挖掘，智慧医养，智慧安防
电子邮件：yangyun@ynu.edu.cn
杨云，中国计算机学会（CCF）杰出会员，中国人工智能学会（CAAI）高级会员,入选国家级“网信优秀人才”，云南省“海外高层次人才引进计划”(现已并入“云岭学者”专项)，云南省“中青年学术和技术带头人”，云南省“杰青”。担任中国侨联特聘专家委员会委员，全国高校人工智能与大数据创新联盟理事，CAAI 智能融合专委常委，CCF人工智能与模式识别专委执行委员，CCF教育专委执行委员、CCF开源发展委员会执行委员，CCF数字医学分会执行委员，CAAI智慧医疗专委会执行委员，云南省软件工程重点实验室主任，云南省高校数据科学与智能计算重点实验室主任，昆明市数据科学与智能计算重点实验室主任，《Neural Networks》编委，《Complex & Intelligent Systems》编委，《云南大学学报（自然科学版）》编委，多个国际学术会议的程序委员会委员，云南大学软件工程学科负责人，云南大学人工智能专业负责人，云南大学智慧医养创新团队负责人。其多年来致力于攻关人工智能与交叉领域的难点问题，主持国家自然科学基金项目4项(面上，青年，地区)，省部级科研项目多项(省重点领域专项、基础重大、重点)，累计项目经费2千余万元， 发表论文百余篇，其代表性研究成果分别发表于TCBY、TNNLS、TIP、TMM、TKDE、TSMC、TCSVT、TII、TAFFC、TBME、JIoT与CVPR、SIGKDD、 AAAI、ACM-MM、MICCAI、 BIBM等相关研究领域的知名学术期刊与会议，在国内外权威学术出版社出版著作4部， 2018年获“云南省自然科学奖”二等奖1项（排名第二），2019年获“全国高校人工智能与大数据学术创新奖”1项（个人），2021年获“云南省自然科学奖”二等奖1项（排名第一），2022年获第九届“中国侨届贡献奖”二等奖1项（个人），2022年获“全国高校人工智能大数据区块链创新人物奖”1项（个人）。其研究成果广泛应用于医疗、康养、安防等领域，授权多项发明专利与软件著作权，开发一系列自主产权智能产品，取得了良好的社会与经济效益。
主要学术及社会兼职
中国侨联特聘专家委员会委员
中国人工智能学会智能融合专委会常委
中国人工智能学会智慧医疗专委会执行委员
中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员
中国计算机学会数字医学分会执行委员
中国计算机学会教育专委执行委员
教育背景
2006 - 2011，博士，计算机科学（机器学习与数据挖掘），英国曼彻斯特大学(Manchester University)
2005–2006，硕士（研究型），信息学（机器学习与数据挖掘），英国曼彻斯特大学(Manchester University)
2004–2005，硕士（授课型），高等计算机科学，英国布里斯托大学(Bristol University)
2001–2004，学士，信息技术与电子通信（荣获一等学位），英国兰卡斯特大学(Lancaster University)
主要获奖成果
2022年，第九届“中国侨届贡献奖”二等奖，个人
2022年全国高校人工智能大数据区块链创新人物奖，个人
2021年云南省自然科学奖二等奖，数据与知识驱动的集成智能研究与应用，排名第一
2019年全国高校人工智能与大数据学术创新奖，个人
2018年云南省自然科学奖二等奖，基于智能学习的系统建模及控制研究，排名第二
2025年云南大学第二十一届本科教育教学成果奖特等奖，新工科背景下“人工智能+”创新人才培养模式探索与实践，排名第一
2025年云南大学研究生教学成果奖一等奖，场景驱动创新、技术扎根边疆、人才服务地方：智能科学与技术研究生培养体系创新，排名第一
专著
[1] 杨云, 滕燕、王菡苑、王耀威、杨鹏 著(2026): 人工智能关键技术及其在心理疾病诊疗中的应用，科学出版社,ISBN 9787030856784
[2] 杨云, 杨成荣, 郭竞, 杜飞, 汪佩 著(2024): 人工智能导论, 科学出版社, ISBN:9787030805165.
[3] 杨云, 王硕, 郭竞, 杜飞, 汪佩 著(2024): 集成学习及其在动态数据挖掘中的应用, 科学出版社, ISBN:9787030791931.
[4] 杨云，杜飞 著 (2018)：深度学习实战，清华大学出版社，ISBN: 9787302491026.
[5] Yang Y.（2016）：Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning, Elsevier, ISBN: 9780128116548.
部分代表性学术论文
[1]. Jia Q., Du F.，Lin Z., Guo J and Yang Y.* (2026). Ensemble Image and Text for Unsupervised Domain Adaptation Using Vision Language Models. IEEE Transactions on Image Processing. 35, 4091-4105.
[2]. Yang Y., Huang C., Wang X., Zhou M., Qi J. and Yang P. (2026). Cycle-Aware Masked Self-Supervised Learning for Parkinson’s Disease Diagnosis Using Wearable Time-Series Data in Daily Activities. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Early Access.
[3]. Li Z., Yang B., Wang Y. and Yang Y.* (2026). Boundary-Aware Multi-Granularity Learning for Depression Severity Estimation. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2026.
[4]. Li Z. and Yang Y.* (2026). Directional Alignment and Adaptive Recalibration for Multimodal Depression Detection. Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia - ACM Multimedia 2026.
[5]. Wang Y., Zhang Y.，Ma Z., Cai L., Yang Y.* (2026). LE-DualNet: A Dual-Stream Network Ensembling Large Vision Model Priors and Temporal Decomposition for Automated Depression Detection. Pattern Recognition. 179,113627.
[6]. Lin Z., Wang Y.，Zhou Y., Du F and Yang Y.* (2025). MLM-EOE: Automatic Depression Detection via Sentimental Annotation and Multi-Expert Ensemble. IEEE Transactions on Affective Computing. 16(4), 2842 - 2858.
[7]. Wang Y., Lin Z.，Yang C., Zhou Y., Yang Y.* (2025). Automatic Depression Recognition with an Ensemble of Multimodal Spatio-temporal Routing Features. IEEE Transactions on Affective Computing. 16(3), 1855 - 1872.
[8]. Liu B., Guo J.，Wang Y., Yang C., Nan F. and Yang Y.* (2025). Intelligent Inspection of Electronic Devices in Specific Environments via a Novel Cascade Network of Combining Mixed Sampling and Non-Strided Convolution. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems. 55(5), 3287-3299.
[9]. Liu B., Yang C., Guo J. and Yang Y.* (2025). A Novel Semi-Supervised Object Detection Approach via Scale ReBalancing and Global Proposal Contrast Consistency. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 35(1),232-244.
[10]. Zhou M., Wang X., Liu T., Yang Y.* and Yang P.* (2024). Integrating Visualised Automatic Temporal Relation Graph into Multi-Task Learning for Alzheimer's Disease Progression Prediction. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 36(10), 5206-5220.
[11]. Peng X., Zhao Y., Li Z., Wang X., Nan F., Zhao Z., Yang Y.* and Yang, P.* (2024). Multi-scale and multi-level feature assessment framework for classification of Parkinson’s disease state from short-term motor tasks. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 72(4)，1211-1224.
[12]. Du F., Yang P., Jia Q., Nan F., Chen X., Yang Y.* (2023): Global and Local Mixture Consistency Cumulative Learning for Long-tailed Visual Recognitions, The IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference - CVPR 2023.
[13]. Zhou M., Zhang Y., Yang Y.*, Liu T., Yang P.* (2023): Robust Temporal Smoothness in Multi-Task Learning, Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI 2023.
[14]. Wang P., Yang Y.*, Xia Y., Wang K., Zhang X. and Wang S. (2022): Information Maximizing Adaptation Network with Label Distribution Priors for Unsupervised Domain Adaptation, IEEE Transactions on Multimedia，25，6026-6039.
[15]. Yang Y.，Hu Y., Zhang X., Wang S. (2021): Two-Stage Selective Ensemble of CNN via Deep Tree Training for Medical Image Classification, IEEE Transactions on Cybernetics, 52（9），9194-9207.
[16]. Yang P., Qi J.*, Yang Y.*, Zhang S., Bi G.(2020): Rolling Interventions for Controlling COVID-19 Outbreaks in the UK to Reduce Healthcare Demand, ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining-KDD.
[17]. Yang Y. and Jiang J. (2019): Adaptive Bi-weighting towards Automatic Initialization and Model Selection for HMM-based Hybrid Meta-clustering Ensembles, IEEE Transactions on Cybernetics, 49(5), 1657-1668.
[18]. Yang Y. and Jiang J. (2018): Bi-weighted ensemble via HMM-based approaches for temporal data clustering, Pattern Recognition，76，391-403.
[19]. Yang Y. and Jiang J. (2016): Hybrid sampling-based clustering ensemble with global and local constitutions, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，27(5), 952-965.
授权发明专利与软件著作权
1. 基于自监督学习与自训练机制的跨域长尾图像分类方法（发明专利），ZL2023111371911
2. 基于深度树状训练策略的分段式选择集成图像分类方法(发明专利),ZL20191027454
3. 一种基于空时网络聚类约简集成的极端多标签学习方法(发明专利), ZL202210260959.3
4. 一种基于混合神经网络的自动睡眠分期方法(发明专利), ZL202210275390.8
5. 基于零样本学习与对比学习的睡眠阶段分期方法(发明专利), ZL202211113291.6
6. 基于半监督多任务学习的医疗数据分类模型的构建方法(发明专利), ZL201810737538.9
7. 一种结合快速表示学习和语义学习的睡眠阶段分期系统(发明专利),ZL202010090052.8
8. 基于多粒度卷积降噪自动编码器技术的医疗图像分类方法(发明专利),ZL201811181783.2
9. 基于半监督的纠错学习的桥梁健康等级确定方法(发明专利),ZL201811307692.9
10. 基于迁移学习技术的面部表情识别方法(发明专利)，ZL201810309575.X
11. 一种基于多特征集成的行人再识别方法（发明专利），ZL201710120986.X
12. 一种基于感受野集成的神经网络图像分类器的优化方法（发明专利），ZL201910378614.6
13. 基于特征补偿的单目标跟踪方法（发明专利），ZL201910258571.8
14. 一种基于像素对比学习的直肠癌病理图像分割方法（发明专利），ZL202210371764.6
15. 基于图神经网络的人体口服生物利用度预测方法(发明专利)，ZL202210306054.5
16. 基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断方法(发明专利)，ZL202310210248.X
17. 一种利用多分支特征提取的运动想象分类方法(发明专利)，ZL202211176731.2
18. 一种病理图像分割方法、系统、存储介质、设备及终端(发明专利)，ZL202211181196.X
19. 一种数据高效的多尺度病理图像分类方法，ZL2023101921309
20. 基于表征数据增强和损失再平衡的长尾图像识别方法(发明专利)，ZL202310019861.3
21. 一种基于背景解耦的异常行为检测方法(发明专利)，ZL202310290182.X
22. 基于零次学习的自适应跨模态特征映射图像识别方法(发明专利)，ZL202310326484.8
23. 一种基于高分辨率网络与边界增强的MRI图像分割方法(发明专利)，ZL2023103709108
24. 一种室内电子设备检测方法(发明专利)，ZL202310843359.4
25. 基于多模态数据的心理状况识别方法，ZL2024114070840
26. 通用多边贸易交易系统 [简称：贸易交易系统]V1.0（软著），2016SR129592
27. 基于迁移学习技术的面部表情识别工具 V1.0（软著）,2018SR613652
28. AI监控预警云平台V1.0 （软著）,2020SR0341193
29. 基于终身学习的远程智能医疗影像分析系统V1.0(软著）,2020SR1871931
30. 脑电摩托游戏平台V1.0(软著）,2021SR0866945
31. 神经病理学特色案例检索系统V1.0(软著），2021SR0987759
32. 导师双选系统V2.0.5(软著)，2021SR0437294
33. 深度学习模型中间件平台V1.0(软著), 2021SR1509993
34. 智能监控—异常行为分析管理系统V1.0(软著), 2022SR0283062
35. 基于多视角学习的复杂场所异常行为分析平台V1.0（软著）,2022SR0283022
36. 基于图神经网络的在线分子性质模型测试平台V1.0（软著）, 2022SR0724800
37. 脑肿瘤辅助诊疗系统V1.0（软著）, 2023SRO538965
38. 病理图像病灶自动标注与管理系统V1.0（软著），2023SR0538966
39. 肝脏肿瘤自动化分割及可视化平台V1.0（软著），2023SRO146417
40. 医语——抑郁症面部表情特征采集系统V1.0（软著），2023SRO538967
41. 基于终身学习的智慧实验室安防系统V1.0（软著），2023SRO154068
国家自然科学基金项目
1. 2024.01-2027.12，基于自适应迭代模式的终生学习研究（62366055），国家自然科学基金地区项目，32万（直接经费），主持人
2. 2019.1-2022.12，多源域集成迁移学习的研究 （61876166），国家自然科学基金面上项目，62万（直接经费），主持人
3. 2017.1-2020.12，针对时间序列聚类问题的特征学习与集成学习研究（61663046），国家自然科学基金地区项目， 40万（直接经费），主持人
4. 2015.1-2017.12，混合式聚类集成算法的研究（61402397），国家自然科学基金青年项目， 26万，主持人
教改项目
1. 2021.08-2023.8，人工智能专业新工科建设，教育部产学合作协同育人项目，5万，主持人
2. 2023.9-2024.8，人工智能导论线上实践课程建设，教育部产学合作协同育人项目，5万，主持人
3. 2017.1-2020.12，人工智能专业新工科建设研究，云南省2023年本科教育教学改革研究项目（一流专业建设）， 6万，主持人
4. 2023.10-2025.9，智能计算与数据科学，云南省研究生导师团队建设项目，10万，主持人
5. 2021.9-2023.8，新工科背景下人工智能专业教学改革研究，云南大学2021年教育教学改革研究重点项目， 4万，主持人
指导学生获奖
1. 2026年中国国际大学生创新大赛，国家级铜奖（1项目）
2. 第二十七届中国机器人及人工智能大赛，国家级一等奖（3项目），二等奖（1项目）
3. 2024年中国国际大学生创新大赛，国家级铜奖（2项目）
4. 2023年云南省优秀硕士学位论文，基于动量对比学习的数字病理图像弱监督分类方法研究-王耀威，指导教师
5. 2023年第九届互联网+大学生创新创业大赛，国家级铜奖（2项目）
6. 2022年第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛，全国银奖
7. 2022年第二十四届中国机器人及人工智能大赛，全国一等奖
8. 2020年微信小程序应用开发赛，全国二等奖
9. 2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛，全国二等奖
10. 2020年大学生网络安全知识竞赛，全国二等奖
11. 2020年第十一届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛，全国二等奖
12. 2020年第十一届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛，全国三等奖
13. 2020年“创客中国”新冠肺炎中小企业创新创业大赛，全国三等奖
常年招收博士后
