杨超

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杨超

职称： 讲师 学院： 计算机科学与技术学院 电子邮箱： chao.yang@ouc.edu.cn 办公室：
  • 基本信息
  • 项目
  • 获奖
  • 论文
  • 课程
  • 教材或专著
  • 专利
  • Research Fields
  • Achievement
  • Social Appointments
  • Teaching Experience
  • Honor Title
  • Additional Information
  • 基本信息
    姓名： 杨超 出生年月： 最高学位：博士 入职海大时间： 2024
    主要研究方向：深度学习，时序数据分析，智慧渔业，计算行为学 专业技术职务： 导师类别：硕士生导师
    年均课时数： 是否第一学科：是
    国内外重要学术组织任职：
    获得人才称号名称及获得年份：
    其他情况简介： 同学你好！感谢你翻到我的主页。
    我是郭忠文教授团队的青年教师，目前的研究方向有基于深度学习的时间序列分析，例如分类，预测，异常检测等（快脱坑了，卷不动了）。还有计算行为学与智慧渔业（刚刚入坑，AI他就该狠狠地for Science），具体地，我目前与中国海洋大学水产学院的健康养殖实验室的多名教授和副教授合作，利用深度学习方法解决包括精准投喂和行为分析中存在的问题。同时借助郭忠文教授在物联网方面深耕多年的成果，致力于打造智能物联网系统，通过软硬件结合和深度学习模型嵌入的方式替代传统的人工分析模式，推动这些领域的数字化转型（很热门哟！不信去看十五五规划）。这些研究会非常偏向于实际落地，我可能会带学生们经常去水产学院现场部署和测试系统（顺便白嫖养的虾蟹吃）。
    每年计划招收3名硕士。
    研究经费和计算资源还算充足，主要感谢郭老师，嘿嘿：）
    如果有兴趣，欢迎邮件联系chao.yang@ouc.edu.cn
    我看邮箱很勤快的，不出意外三天以内都会答复。
    比心❤


    另外，因为我现在是刚刚入职的“青椒”，其实还是很追求论文发表的。对咱的硕士同学，我会尽心尽力手把手的带。但是如果咱同学很想混个毕业然后考公，那我确实有一点点顶不住，还是希望有一点点学术追求的同学能到我这边。

    2024.11 至今 中国海洋大学 讲师
  • 项目
    • 1. 中华人民共和国科学技术部， 国家重点研发计划， 2024.12 ~ 2027.11， 参加
    • 2. 山东省科技厅， 山东省自然科学基金青年基金， 2026 ~ 2029， 主持
  • 获奖
  • 论文
    • 1. Dyformer: A dynamic transformer-based architecture for multivariate time series classification， Information Sciences， 2024， ，
    • 2. Graph and sequential neural networks in session-based recommendation: A survey， ACM Computing Surveys， 2024， ，
    • 3. Classifying Before Screening: A Data-driven Aggressiveness Analysis Framework for Swimming Crabs (Portunus trituberculatus)， Information Processing in Agriculture， 2026， ，
    • 4. Integrating multi-clusters classification with temporal structure of pulse improves feed consumption prediction across Penaeus vannamei size groups， Aquacultural Engineering， 2026， ，
    • 5. Listwise Preference Alignment Optimization for Tail Item Recommendation， IEEE Transactions on Computational Social Systems， 2025， ，
    • 6. A Sound-based Vehicle Position Localization Dataset and Combined Filtering Strategy， ACM Transactions on Internet of Things， 2026， ，
    • 7. Large language models are few-shot multivariate time series classifiers， Data Mining and Knowledge Discovery， 2025， ，
    • 8. Contrastive representation learning for multivariate time series classification based on temporal-frequency consistency， Applied Soft Computing， 2026.3.19， ，
  • 课程
    • 1. Python程序设计， ， ，
    • 2. 人工智能与Python程序设计， ， ，
    • 3. 人工智能与大数据， ， ，
    • 4. 物联网系统设计与开发， ， ，
  • 教材或专著
  • 专利
  • 成果转化与社会服务
  • Research Fields
  • Achievement
    • 1. 中华人民共和国科学技术部， 国家重点研发计划， 2024.12 ~ 2027.11， 参加
    • 2. 山东省科技厅， 山东省自然科学基金青年基金， 2026 ~ 2029， 主持
  • Social Appointments
  • Teaching Experience
    • 1. Dyformer: A dynamic transformer-based architecture for multivariate time series classification， Information Sciences， 2024， ，
    • 2. Graph and sequential neural networks in session-based recommendation: A survey， ACM Computing Surveys， 2024， ，
    • 3. Classifying Before Screening: A Data-driven Aggressiveness Analysis Framework for Swimming Crabs (Portunus trituberculatus)， Information Processing in Agriculture， 2026， ，
    • 4. Integrating multi-clusters classification with temporal structure of pulse improves feed consumption prediction across Penaeus vannamei size groups， Aquacultural Engineering， 2026， ，
    • 5. Listwise Preference Alignment Optimization for Tail Item Recommendation， IEEE Transactions on Computational Social Systems， 2025， ，
    • 6. A Sound-based Vehicle Position Localization Dataset and Combined Filtering Strategy， ACM Transactions on Internet of Things， 2026， ，
    • 7. Large language models are few-shot multivariate time series classifiers， Data Mining and Knowledge Discovery， 2025， ，
    • 8. Contrastive representation learning for multivariate time series classification based on temporal-frequency consistency， Applied Soft Computing， 2026.3.19， ，
  • Honor Title
    • 1. Python程序设计， ， ，
    • 2. 人工智能与Python程序设计， ， ，
    • 3. 人工智能与大数据， ， ，
    • 4. 物联网系统设计与开发， ， ，
  • Additional Information