教育背景：
2004.09-2007.12 博士， 西安电子科技大学， 模式识别与智能系统
2001.09-2004.07 硕士， 河南大学， 数学
1997.09-2001.07 学士， 河南大学， 数学
工作经历：
2020.06-至今 河南大学，教授
2010.10-2020.06 河南大学，副教授
2019.06-2019.09 新加坡南洋理工大学，访问学者
2016.08-2017.08 美国佛罗里达大学，访问学者
2011.08-2012.06 北京大学，访问学者
2007.12-2010.10 河南大学，讲师
研究领域：
智能信息处理与模式识别。关注问题驱动的数学建模、算法设计，及其在影像、基因等多模态数据的智能挖掘与分析中的应用。
代表性学术论文/论著：
[1] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Licheng Jiao, Changzhe Jiao, Zhicheng Jiao. A deep fusion framework for unlabeled data driven tumor recognition. Pattern Recognition, 2021. (IF: 7.740)
[2] Xiaohui Yang, Zheng Wang, Jian Sun, Zongben Xu. Unlabeled-data driven cost-sensitive inverse projection sparse representation-based classification with 1/2 regularization. Science China: Information Sciences, 2021. (IF: 4.380)
[3] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Xinxin, Limin Su, Liugen Xue. Adaptive factorization rank selection-based NMF and its application in tumor recognition. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2021. (IF: 4.012)
[4] Lulu Yan (研), Xiaohui Yang (通讯作者). L1/2 regularization-based deep incremental non-negative matrix factorization for tumor recognition. The Fifth International Conference on Biological Information and Biomedical Engineering, 2021.
[5] Xiaohui Yang, Li Tian, Yunmei Chen, et al. Inverse projection representation and category contribution rate for robust tumor classification. IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2020. (IF: 3.710)
[6] Xiaohui Yang, Xiaoying Jiang, Chenxi Tian, et al. Inverse projection group sparse representation for tumor classification: a low-rank variation dictionary approach. Knowledge-Based Systems, 2020. (IF: 8.038)
[7] Xiaohui Yang, Wenming Wu, Yunmei Chen, et al. An integrated inverse space sparse representation framework for tumor classification. Pattern Recognition, 2019. (IF: 7.740)
[8] Wenming Wu (研), Xiaohui Yang (通讯作者), Yunmei Chen, et al. Layer-wise pre-training low-rank NMF model for mammograms-based breast tumor classification. Journal of the Operations Research Society of China, 2019.
[9] Xiaohui Yang, Fang Liu, Li Tian, et al. Pseudo-full-space representation based classification for robust face recognition. Signal Processing: Image Communications, 2018. (IF: 3.256)
[10] 杨晓慧, 焦李成, 杨利军, 郑晨. 非负矩阵分解建模及学习. 2021，科学出版社.（列入“统计与数据分析”丛书，出版中）
[11] 杨晓慧, 陈韵梅, 周福娜, 杨利军, 刘芳. 反投影稀疏表示模型及应用. 2018, 科学出版社. ISBN: 978-7-03-057629-3.
主要科研项目：
[1] 国家自然科学基金，60802061，基于多尺度几何分析和SVM的Web图像检索技术研究，2009.01-2011.12，结题，主持
[2] 国家自然科学基金，61071189，基于Bandelet变换的压缩域图像检索技术研究，2011.01-2013..12，结题，第1参加
[3] 国家自然科学基金，41771375，基于深度随机场的高空间分辨率遥感影像多语义分割，2018.01-2022.12，在研，第1参加
[4] 国家社会科学基金，20BXW026, 5G 时代主流媒体智能编辑部建设研究，2020.01-2023.10，在研，第1 参加
[5] 河南省青年骨干教师项目，2013GGJS-027，基于稀疏表示的个性化图像检索，2014.01-2016.12，结题，主持
[6] 河南省科技厅，自然科学基金，162300410061，融合脑电信号的图像识别和检索技术研究，2016.01-2017.12，结题，主持
[7] 教育部重点实验室开放基金，IPIU2019010，深度未标记数据驱动模型及其应用，2019.07-2020.12，结题，主持
[8] 开封市科技攻关项目，基于多源数据关联建模和人工智能的乳腺肿瘤精准诊疗, 2022.01-2023.12，在研，主持
[9] 河南大学新兴交叉及特色学科培育项目，xxjc20170003，基于再生核的深度学习模型及其在乳腺癌早期识别中的应用，2017.09-2019.09，结题，主持
国家发明专利：
[1] 第1，基于深度迁移学习的植物叶面气孔自动检测和识别的方法及系统，
授权号：ZL202010337410.0, 获中国(上海)国际发明创新展览会-金奖
[2] 第1，基于自适应学习区域重要性的交互式图像检索方法及系统，
授权号：ZL 201310749631.9
[3] 第1，基于深度迁移学习的植物气孔密度和开度识别方法及系统，
公开号：CN112949517A
[4] 第1，基于低秩变异字典和稀疏表示分类的人脸伪装检测及伪装类别检测方法，
公开号：CN108171215A
国家软件著作权：
[1] 第1，基于深度迁移学习的植物气孔智能检测与识别方法及系统，2021SR0775134
[2] 第1，基于反投影稀疏表示学习的乳腺肿瘤实时识别系统，2018SR895646
[3] 第1，基于超声图像深层特征分析的宫颈癌前病变检测系统，2018SR921346
[4] 第1，基于深度随机森林的多人动态表情实时识别系统，2018SR855790
[5] 第1，基于联合熵的视频信息跳变检索系统，2018SR762479
主讲课程：
本科生：大数据处理、人工智能数学基础与算法、模式识别与图像处理、信号与系统、概率论与数理统计、数学建模等；
研究生：机器学习与数据挖掘、矩阵论、数字图像处理等。
研究生培养：
毕业27名（学术型硕士研究生26名，应用统计专业硕士研究生1名），在读8名（学术型硕士研究生4名，应用统计专业硕士研究生4名），其中国家奖学金获得者4名，侯镜如奖学金获得者2名。
主要教学成果：
[1] 2011-2021年指导本科生参加大学生数学建模竞赛，获国家二等奖4项、美赛F奖 (特等奖入围奖) 1项等
[2] 2011-2021年指导大学生创新性实验计划项目（其中国家级3项）
[3] 2020年指导本科生参加中国大学生计算机设计大赛，获国家三等奖 (作品类别-人工智能实践赛)
[4] 2019年指导本科生参加全国大学生统计建模竞赛，获国家三等奖
[5] 2016年获得省信息技术与课程融合优质课大赛三等奖
[6] 2015年指导本科生参加全国大学生数据挖掘大赛获优秀奖
[7] 2015年获省教育科学研究优秀成果二等奖
[8] 2015年获校教学质量工程特等奖
[9] 2012年主持校级重点教学改革项目 (结项优秀)
[10] 2009年获河南大学青年教师讲课比赛一等奖
社会兼职：
中国数学会会员
中国工业与应用数学学会会员
河南省人工智能理论及算法工程研究中心主任
河南省数字图形图像学会常务理事
学术交流：
[1] 2021.7.14，郑州，中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，报告题目“小样本环境下的多模态数据智能分析及应用”
[2] 2020.10.29-11.1，长沙，中国工业与应用数学学会年会，报告题目“Unlabeled Data-Driven Cost-Sensitive Inverse Projection Sparse Representation Classification with 1.2 Regularization”
[3] 2020.10.23，上海，华东师范大学，报告题目“未标记数据驱动建模及在影像基因组学智能分析中的应用”
[4] 2020.8.15，“山西省数理医学研讨会”，报告题目“生物医学多模态数据建模与智能分析”
[5] 2019.12.12，太原，太原理工大学，报告题目“多模态生物医学数据智能分析与识别”
[6] 2019.9.19-22，广州，中国工业与应用数学学会年会，报告题目“An integrated inverse space sparse representation framework for tumor classification”
[7] 2019.6.18，北京，北京交通大学，报告题目“深度未标记数据驱动模型及在肿瘤识别中的应用”
[8] 2019.5.12，北京，UMI2019，大会报告题目“Ultrasonic Image-Based Early Diagnosis of Cervical Precancerous Lesions”
[9] 2017.4.7-8，参加国际学术会议“Biostatistics Workshop on Statistical Inference for Biomedical Big Data”, Gainesville, Florida, USA
[10] 2017.3.9-10，参加国际学术会议“Big Learning, Creating Intelligence”, Gainesville, Florida, USA
荣誉与奖励：
[1] 2021年，中国(上海)国际发明创新展览会金奖（证书编号：C0409）（1/5）
[2] 2021年，河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文一等奖（1/1）
[3] 2021年，河南省医学科技奖二等奖 (4/8)
[4] 2019年，河南省教育厅科技成果二等奖 (3/4)
[5] 2019年，河南大学科研优秀奖
[6] 2015年，河南省优秀硕士学位论文指导教师
[7] 2013年，河南省青年骨干教师
