杨静 邮箱：JingYangTS@163.com
甘肃省飞天学者、天水师范学院教授、硕士生导师
单位机电与汽车工程学院
地址天水师范学院4号实验楼104室
研究方向数据挖掘、机器学习、模式识别、大数据解析与人工智能在智能制造领域的应用，包括智能机械系统与健康管理、面向大型复杂设备的数据分析与处理、系统辨识与状态估计等。
个人简介
杨静，女，1986年出生，工学博士，甘肃省飞天学者，硕士生导师，天水师范学院教授，国家自然科学基金评审专家，国际知名SCI期刊审稿人，中国自动化学会会员。已在权威期刊等发表一作/通讯高水平SCI、EI研究论文30余篇，授权/公开中国发明专利5项。主持国家自然科学基金、甘肃省自然科学基金、甘肃省青年博士基金、甘肃省高等学校科研项目等国家及省部级项目多项，理论结合实际，产学研用深度融合。获中国自动化学会科技进步二等奖、中国自动化学会最佳论文奖、天水师范学院青年教师成才奖、甘肃省妇女联合会提名推荐第十九届中国青年女科学家奖候选人。多次参加重要国内外学术会议并做报告。
科学研究
近期课题：
1.国家自然科学基金《大型数控机床早期振动故障智能诊断关键技术研究》：主持，排名第一；
2.国家自然科学基金面上项目《不确定系统的概率鲁棒与对偶控制研究》：参与，排名第二；
3.甘肃省自然科学基金《旋转机械系统智能运维监测数据处理与分析关键技术研究》：主持，排名第一；
4.甘肃省青年博士基金《面向工业旋转机械的监测数据分析与复杂故障智能诊断关键技术研究》：主持，排名第一；
5.甘肃省高等学校科研项目《基于监测数据的旋转机械智能故障诊断方法研究》：主持，排名第一；
6.天水师范学院产业支撑引导项目《智能制造背景下工业机械轴承故障溯源与风险评估研究》：主持，排名第一。
学术成果
近期作为第1/通信作者发表论文：
1.Jing Yang, etc.Deep model integrated with data correlation analysis for multiple intermittent faults diagnosis.ISA Transactions. 2019. （SCI一区）
2.Jing Yang, etc.An improved ensemble fusion autoencoder model for fault diagnosis from imbalanced and incomplete data.Control Engineering Practice. 2020.（SCI二区）
3.Jing Yang, etc.Diagnosis of Incipient Fault Based on Sliding-scale Resampling Strategy and Improved Deep Autoencoder.IEEE Sensors Journal.2020.（SCI二区）
4.Jing Yang, etc.An Improved Sparse Autoencoder and Multi-level Denoising Strategy for Diagnosing Early Multiple Intermittent Faults.IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems. 2022.（SCI一区）
5.Jing Yang, etc.A key-factor denoising strategy for quasi periodic non-stationary incipient faults diagnosis.Measurement. 2022.（SCI二区）
6.Jing Yang, etc.Fault diagnosis of rotating machinery using denoising-integrated sparse autoencoder based health state classification.IEEE Access. 2023.（SCI二区）
7.Jing Yang, etc.A multilevel recovery diagnosis model for rolling bearing faults from imbalanced and partially missing monitoring data.Mathematical Biosciences and Engineering. 2023.（SCI三区）
8.Jing Yang, etc.An Improved Deep Network for Intelligent Diagnosis of Machinery Faults with Similar Features.IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering.2019.（SCI四区）
9.Jing Yang, etc.A Rotating Machinery Fault Diagnosis Method for High-speed Trains Based on Improved Deep Learning Network. 2018.（EI）
10.Jing Yang, etc.A Data Decorrelation Strategy Based Method for Rolling Bearing Incipient Complex Fault Diagnosis. 2021.（EI）
11.Jing Yang, etc.An Adaptive Data Decoupling Model for Rotating Machinery Multiple Faults Diagnosis. 2021.（EI）
12.Jing Yang, etc.A Resampling Strategy Based Adaptive Diagnosis Method for Industrial Machinery Faults. 2021.（EI）
13.Jing Yang, etc.A diagnostic model for gear complex faults with deficient data. 2022.（EI）
教育教学
近期课题：
1.甘肃省高等教育教学成果培育项目《新工科背景下机电类专业创新创业人才培养模式探索与实践》：主持，排名第一；
2.天水师范学院教育教学改革研究项目《新工科背景下机电类专业创新创业人才培养模式探索与实践》：主持，排名第一。
