唐永川科研成果

个人经历 personal experience 工作经历 教育经历 2022.04– 至今     西北工业大学，微电子学院，助理教授、硕士生导师（2022.07起）2019.07–2022.04 重庆大学，大数据与软件学院，讲师、硕士生导师（2020.09起）2014.03–2015.08 广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院, 研发工程师 2015.09–2019.06 西北工业大学，电子科学与技术专业, 博士研究生，工学博士2017.10–2018.04 香港理工大学，工业及系统工程学系, 博士研究生（公费访学）2011.09–2014.06 西南大学, 计算机应用技术专业, 硕士研究生，工学硕士2007.09–2011.06 西南大学, 自动化(控制方向)专业, 大学本科，工学学士 内容来自集群智慧云企服 软件产品登记测试全国受理

教育教学

教育教学 Education and teaching 教育教学 招生信息 1.承担课程本科生课程：《集成电路创新创业》，《集成电路先进技术实践》（太仓智汇港）研究生课程：《微纳电子与集成电路前沿技术专题》，《科学研究与科技论文撰写》2.指导硕博研究生指导2023级硕士研究生2名指导2021级硕士研究生2名协助指导2022级博士研究生1名3.培养本科生拔尖创新人才指导2020级本科生获全国大学生可再生能源优秀科技作品竞赛奖1项指导2017级~2021级本科生发表国际期刊/会议论文数十篇（SCI/EI收录）指导陕西省大学生创新创业训练计划项目等本科生大创项目多项指导本科生参加美国数学建模竞赛（MCM/ICM）获二等奖（H）以上多项 1. 研究生招生学科、专业代码及名称：018 微电子学院080900 电子科学与技术 （03 智能微系统）085410 人工智能2. 本科生每年选拔并培养本科生拔尖创新人才多名即时联系、即时选拔并开展科研创新训练

荣誉获奖

荣誉获奖 Awards Information 2021年：重庆大学“优秀青年工作者”; 重庆大学大数据与软件学院“优秀共产党员”“上海同振奖教金”2020年：重庆大学2020年度“重庆大学向上向善好青年”；重庆大学大数据与软件学院年度考核“优秀”

科学研究

科学研究 Scientific Research 科研方向：信息融合; 智能信息处理; 智能微系统; 智能控制系统科研项目：1.主持国家自然科学基金青年项目等国家级和省部级纵向项目3项（项目负责人，排名第1）2.参加国家自然科学基金、国家重点研发计划等国家级项目4项（排名前3）

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学术成果

学术成果 Academic Achievements 近年部分学术期刊论文：（*通讯作者）[1].    Tang, Y.*, Dai, G., Zhou, Y., Huang, Y., & Zhou, D. (2023). Conflicting evidence fusion using a correlation coefficient-based approach in complex network. Chaos, Solitons & Fractals, 176, 114087.  [2].    Tang, Y.*, Sun, Z., Zhou, D. et al. Failure mode and effects analysis using an improved pignistic probability transformation function and grey relational projection method. Complex Intell. Syst. (2023). [3].    Tang, Y.*, Tan S, Zhou D. An improved failure mode and effects analysis method using belief Jensen–Shannon divergence and entropy measure in the evidence theory[J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2023, 48(5): 7163-7176.[4].    Liu, Y., Tang, Y.*, Yang, Z. et al. Improved fuzzy evidential DEMATEL method based on two-dimensional correlation coefficient and negation evidence. Soft Comput 27, 11177–11192 (2023).[5].    Li, L., Tang, Y.*. A New Method of Human Reliability Analysis Based on the Correlation Coefficient in the Evidence Theory and Analytic Hierarchy Process Method. Arab J Sci Eng 48, 10713–10726 (2023). [6].    Li Rongfei, Chen Zhiyuan, Li Hao, Tang Yongchuan*. A new distance-based total uncertainty measure in Dempster-Shafer evidence theory[J]. Applied Intelligence. 2022, 52(2):1209-37. [7].    Tang Yongchuan*, Wu Dongdong, Liu Zijing. A new approach for generation of generalized basic probability assignment in the evidence theory [J]. Pattern Analysis and Applications, 2021, 24(3): 1007-1023.[8].    Jing Ming, Tang Yongchuan*. A new base basic probability assignment approach for conflict data fusion in the evidence theory[J]. Applied Intelligence, 2021, 51: 1056–1068.[9].    Wu Dongdong, Liu Zijing, Tang Yongchuan*. A new classification method based on the negation of a basic probability assignment in the evidence theory[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020, 96: 103985.[10]. Wu Dongdong, Tang Yongchuan*. An improved failure mode and effects analysis method based on uncertainty measure in the evidence theory[J]. Quality and Reliability Engineering International, 2020, 36(5): 1786-1807.

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综合介绍

学术文献 Academic Literature