江苏特聘教授；IEEE会员，IEEE工业电子学会会员；中国矿业大学“高端人才计划”——“攀登学者”。

在国内外顶级学术期刊/会议上发表论文 30 余篇。其中，作为第一/通讯作者发表中科院一区/Top期刊论文 10 篇，影响因子累加超过 105 ，ESI高被引用论文 1 篇，包括：

IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (影响因子: 14.255)，

IEEE Trans. on Evolutionary Computation (影响因子: 16.497)，

IEEE Trans. on Smart Grid (影响因子: 10.275)，

IEEE Trans. on Industrial Informatics (影响因子: 11.648)，

Information Sciences (影响因子: 8.233)， 

Knowledge-Based Systems (影响因子: 8.139)， 

Energy (影响因子: 8.857) 等。论文被国内外同行引用近 千 次、H-index 12、i10-index 15 （据Google Scholar数据）。专著《Federated Learning: Fundamentals and Advances》 已由Springer Nature Singapore Pte Ltd.出版。

受邀担任通讯领域顶会 IEEE ICC 技术程序委员会委员（TPC Member） 4 年次（2021-2024）；受邀担任 20 余本顶级期刊/会议评审专家，包括：

IEEE Trans. on Evolutionary Computation, 

IEEE Trans. on Cybernetics, 

IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 

IEEE Trans. on Mobile Computing, 

IEEE Trans. on Artificial Intelligence, 

IEEE Trans. on Emerging Topics in Computational Intelligence, 

Knowledge-Based Systems，

Information Sciences 等。

作为项目负责人，所主持的在研项目包括：

国家自然科学基金青年项目，

中国博士后科学基金第73批面上资助，以及省、校级人才项目若干；课题组与国内外众多优秀研究团队长期合作。欢迎具备电气工程、计算机、应用数学背景的同学加盟，开展电力人工智能方面的研究，表现优异者可推荐至国内外顶尖高校深造。

陈杨博士曾获得博士研究生国家奖学金、国家公派联合培养博士生奖学金、Winner of London Climathon 2017（Climate-KIC）、“优秀博士学位论文”、“优秀博士毕业生”、“优秀博士生”，受提名出席第十届全球青年科学家峰会（GYSS 2022）等奖励荣誉。曾作为高级研究员（Senior ResearchFellow），先后在计算机网络与通信、认知与人工智能联合实验室等从事基于联邦学习的知识共享、异常检测（网络入侵检测/制造流程中的缺陷检测）研究。

有意者，请发送邮件至 yangchen777@cumt.edu.cn。

电力人工智能技术

区域综合能源系统

复杂优化问题求解

深度学习、联邦学习及其在异常检测、电力系统中的应用

电力系统（网络）攻击与防御