讲师，毕业于大连海事大学，计算机应用技术博士，人工智能学院博士后。曾参与国家自然科学基金人工智能应急重点项目、国家自然科学基金面上项目、国自然科学基金青年项目等5项，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics、Neurocomputing等SCI期刊发表文章8篇,申请发明专利4项。
工作经历：
2025.9-至今 北京第二外国语学院 人工智能与语言科学学院 讲师
2022.10-2025.9 大连海事大学 人工智能学院 博士后
教育经历：
2015.9-2022.6 大连海事大学，计算机应用技术，硕博连读
2011.9-2015.6 河西学院，数学与应用数学，学士
主要研究方向：
可信人工智能，动态图网络演化研究、大语言模型鲁棒性研究
教授课程：
人工智能导论
承担项目：
[1] 2024.01.01-2027.12.31，多模态生成式船舶交通流智能预测研究，国家自然科学基金面上项目，参与，在研。
[2] 2022.01.01-2025.12.31，类脑双通路自主强化学习建模方法及其在水下潜航器中的应用研究，国家自然科学基金面上项目，参与，在研。
[3] 2018.01.01-2021.12.31，基于完全图的脑功能时序网络模式及其能量动力学研究，国家自然科学基金面上项目，参与，已结项。
[4] 2018.01.01-2020.12.31，国家自然科学基金人工智能应急重点项目,多源异构数据的决策特征提取与知识发现，参与，已结项。
[5] 2018.01.01-2020.12.31，国家自然科学基金青年项目，基于计算机视觉的复杂场景下行为理解研究，参与，已结项。
代表性学术著作：
[1] Liping Yang, Hongbo Liu, Daoqiang Sun et.al. Robust temporal link prediction in dynamic complex networks via stable gated networks with reinforcement learning[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025,36(4):6095 - 6106 (CCF B, 中科院一区，IF:10.4).
[2] Liping Yang, Xin Jiang, Yiming Ji,et al. Gated graph convolutional network based on spatiotemporal semivariogram for link prediction in dynamic complex network[J]. Neurocomputing,2022, 505: 289-303. (CCF C, 中科院二区，IF:5.719).
[3] Liping Yang, Yu Yang, Gervas Batister Mgaya, et al. Novel fast networking approaches mining underlying structures from investment big data[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021,51(10): 6319-6329. (CCF B,中科院一区, IF:13.451).
[4] Liping Yang, Yingjie Liu, Bo Zhang, et al. Dynamic brain network evolution in major depressive disorder[C]. International Conference on Smart Vehicular Technology, Transportation, Communication and Applications. Springer, Cham, 2018:378-385.
发明专利：
[1]杨丽平, 于琦智, 孙道强, 刘洪波, 江同棒, 林正奎, 一种基于局部匿名时空自注意力网络的船舶轨迹预测方法: 中国,202310941903.9 [P]. 发明专利, 公开日期: 20240202。
[2]刘洪波, 杨丽平, 刘凯, 张博, 冯士刚, 刘英杰, 戴光耀, 林正奎, 一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法: 中国,201911033766.9 [P]. 发明专利, 授权日期: 20230526。
[3] 刘洪波, 张睿, 杨丽平, 江同棒, 张博, 李鹏, 帅真浩, 马茜, 林正奎, 一种复杂场景下行人的多模态轨迹预测方法: 中国, 201911033767.3 [P]. 发明专利, 授权日期: 20230526。
[4] 刘洪波, 岳晓彤, 江同棒, 张博, 马茜, 王乃尧, 杨丽平, 林正奎, 一种基于非监督的卷积神经网络单目场景深度估计方法: 中国, 201910807213.8 [P]. 发明专利, 授权日期: 20230818。
