个人简介
韩新玉,理学博士,现为南京信息工程大学未来技术学院讲师。博士毕业于哈尔滨工业大学(深圳)。在国内外学术期刊上一共发表SCI学术论文11篇,其中第一作者8篇,包括TNNLS、Neural Networks、Neurocomputing、chaos期刊等。2021年获国家留学基金委资助,赴新加坡国立大学数学系联合培养一年。
目前主要研究方向为深度学习模型的可解释性分析、复杂网络分析和时间序列预测,旨在构建深度学习模型的理论基础,分析、可视化深度学习模型的学习路径,为深度学习模型的应用改进提供指导,致力于开发高可信的气象人工智能模型。
2025-2027, 主持国家自然科学青年基金《面向时空图神经网络泛化性的可解释性分析及其应用》一项;
2023、2025年入选香港桂冠论坛全球200青年科学家;
欢迎对深度学习模型及其可解释性、复杂网络分析、时序预测感兴趣的同学与我联系;
2026年招收人工智能专业硕士研究生(目前尚有名额)。
发表学术论文:
[1] Han X, Wang Y, Geng K,et al.A neuron-level interpretation of reservoir computing by its perturbation-based memory capacity[J].Neurocomputing, 2026, 669(c):132427.
[2] Han X, Wang D(指导本科生), Jiang F,et al.A general multi-order feature extractor for reservoir computing via simplicial complexes[J].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2026, 683(c):131222.
[3] Han X, Yang Z, Zhao Y .Interpreting Reservoir Computing Through the Equivalent Visualization of its Loss Landscape[J].Neural Networks, 2025.
[4] Wang Y, Zhao Y, Han X.Optimal transport guided GAN with unpaired data for inertial signal enhancement[J].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2025, 670.DOI:10.1016/j.physa.2025.130620.
[5] Han X, Zhao Y. Interpretable Graph Reservoir Computing with the Temporal Pattern Attention[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024,35: 9198-9212.
[6] Han X, Zhao Y, Small M. A Tighter Generalization Bound for Reservoir Computing[J]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2022, 32:043115.
[7] Han X, Zhao Y. Reservoir Computing Dissection and Visualization Based on Directed Network Embedding[J]. Neurocomputing, 2021, 445: 134-148.
[8] Han X, Zhao Y, Small M. Revisiting the Memory Capacity in Reservoir Computing of Directed Acyclic Network[J]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2021, 31(3):033106.
[9] Han X, Zhao Y, Small M. Identification of Dynamical Behavior of Pseudoperiodic Time Series by Network Community Structure[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2019, 66(11): 1905-1909.
[10] Chen Y, Zhao Y, Han X. Spectral Properties of Hypercubes with Applications[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2021, 394: 113550
- 研究方向
- 社会兼职
- 轻量级时序预测模型
- 网络科学分析
- 神经网络的可解释性分析
暂无内容
- 教育经历
- 工作经历
- 哈尔滨工业大学 | 理学博士学位
暂无内容
团队成员
韩新玉
个人信息
- 教师姓名: 韩新玉
- 性别: 男
- 电子邮箱:
- 入职时间: 2022-12-08
- 所在单位: 人工智能学院(未来技术学院、人工智能产业学院)
- 办公地点:临江楼1709
- 联系方式: hanxy@nuist.edu.cn
- 学历: 博士研究生毕业
- 学位:理学博士学位
- 在职信息: 在岗
- 职称: 讲师(高校)
- 毕业院校:哈尔滨工业大学




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