一 基本信息
岳俊宏、副教授、硕导
科研方向：有限元方法、光滑有限元方法、深度学习
邮箱：yuejunhong@tyut.edu.cn
二 个人经历
教育经历：
(1) 2015-09 至 2018-06, 太原理工大学, 生物医学工程, 博士
(2) 2013-09 至 2015-08, 太原理工大学, 计算数学, 硕士
(3) 2009-09 至 2013-07, 太原理工大学, 信息与计算科学, 学士
工作经历：
(1) 2024-05 至 今, 太原理工大学, 数学学院, 副教授
(2) 2024-08 至 2026.04, 太原理工大学, 人工智能学院, 副教授
(3) 2023-03 至 2024-07, 太原理工大学, 计算机科学与技术学院（大数据学院）, 副教授
(4) 2023-01 至 2023-02, 太原理工大学, 大数据学院, 副教授
(5) 2018-07 至 2022-12, 太原理工大学, 大数据学院, 讲师
三 研究方向、教学课程
主要从事波动方程的偏微分方程数值计算和基于深度学习的医疗数据挖掘等。在国内外刊物上发表30余篇论文；主持国家自然科学基金1项、省级项目3项，教改1项；指导学生参加各类科技竞赛获得奖项30余项。
本科生课程：《高性能计算》、《数据挖掘原理与应用》、《机器学习》、《生物信息学》
研究生课程：《机器学习与实践》、《统计学习方法》部分章节、《反问题与无网格程序设计》
四 科研成果、教学成果
科研项目：
[1] 山西省应用基础研究计划，面上项目，弹性薄板中障碍物弯曲波散射问题的理论与数值算法研究，2024-2026，主持
[2] 国家自然科学基金委员会，青年项目，弹性波正、反障碍物和开腔体散射问题的理论及数值研究，2020-2022，主持
[3] 山西省应用基础研究计划，青年基金，周期结构和开腔体上波散射问题的理论与数值研究，2019-2022，主持
[4] 山西省高等学校科技创新项目，纵向，开腔体上正、反电磁波散射问题的理论与数值研究，2020-2021，主持
教改项目：
[1] 山西省高等学校教学改革创新项目，大数据与统计学类专业建设调研分析(指令性课题), 2022-2023，主持
获奖：
[1] 2020-2025年指导研究生参加“华为杯”中国研究生数学建模竞赛，获全国二等奖4项，全国三等奖1项。
[2] 2019-2025年指导全国大学生数学建模竞赛，获全国二等奖6项，省级一等奖7项，省级二等奖7项，省级三等奖6项。
[3] 2020年指导大学生创新创业计划项目（省级）1项，2024年校级大创1项。
[4] 2020-2021年指导山西省“互联网+”竞赛，获省金奖1项，银奖1项。
[5] 2021-2022年指导美国大学生数学建模竞赛，获M奖（一等奖）1项，F奖（特等奖）1项。
[6] 2021年指导正大杯第十一届全国大学生市场调查与分析大赛，获全国三等奖1项。
[7] 2022年指导第十二届全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛，获省级一等奖1项。
[8] 2020年指导第四届“长风杯”大数据分析与挖掘竞赛，获全国三等奖1项。
主要代表作：
数值计算方向：
[1] Zheng W M, Yue J H*, Niu R P, Li S Q. Spurious eigenfrequencies of coupled boundary integral equation systems for biharmonic wave scattering problems with clamped obstacles, Engineering Analysis with Boundary Elements, 2025, 179(Part B): 106423.
[2] Yue J H, Li P. Numerical solution of the cavity scattering problem for flexural waves on thin plates: linear finite element methods[J]. Journal of Computational Physics, 2024, 497: 112606.
[3] Yue J H, Li P, Yuan X, et al. A diffraction problem for the biharmonic wave equation in one-dimensional periodic structures[J]. Results in Applied Mathematics, 2023, 17: 100350.
[4] Yue J H*, Wang Y., Li Y., et al. A Node-Based Smoothed Finite Element Method with Linear Gradient Fields for Elastic Obstacle Scattering Problems[J]. Advances in Applied Mathematics and Mechanics, 2023, 15(6): 1562-1601.
[5] Xuan G, Yue J H*, Wang Y, et al. An edge-based smoothed finite element method combined with Newmark method for time domain acoustic wave scattering problem[J]. Engineering Analysis with Boundary Elements, 2024, 158: 182-198.
机器学习与深度学习方向：
[1] Jia L Y, Jiang L C, Yue J H*, et al. MLW-BFECF: A Multi-Weighted Dynamic Cascade Forest Based on Bilinear Feature Extraction for Predicting the Stage of Kidney Renal Clear Cell Carcinoma on Multi-Modal Gene Data, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2024, 21(6): 2568-2579.
[2] Jiang L, Jia L, Wang Y, Wu Y F, Yue J H*. Adap-BDCM: Adaptive Bilinear Dynamic Cascade Model for Classification Tasks on CNV Datasets[J]. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2024: 1-19.
[3] Yue H Y, Yue J H*, Guo X J, Wang Y Z, Jiang L C. MA-DBFAN: multiple-attention-based dual branch feature aggregation network for aerial image semantic segmentation[J]. Signal, Image and Video Processing, 2024, 18(5): 4687-4701.
[4] Ren J H, Jia L Y, Yue J H*, et al. Unsupervised domain adaptation using modified cycle generative adversarial network for aerial image classification[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2022, 16(4): 044520-044520.
[5] Nie S C, Li X Q, Yue J H*, Jia L Y, TS-WAEM: A Two-Stage Waveform-Aware Adaptive Ensemble Method for Magnetic Core Loss Prediction[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2026, doi: 10.1109/TMAG.2026.3696518.
五 社会兼职
无
