出生年月：1980.12

职称/职务：副教授

学历/学位：博士

所属教研室：应用统计

所属导师组：统计学、应用统计学硕导

电子邮箱：yongquanyan@aliyun.com

主要研究领域：机器学习、深度学习、可信计算

一、 教育背景

从本科开始

1999-2003 太原理工大学

2003-2006 湖南大学

2010-2017 北京理工大学

二、 主要工作经历

2017至今 山西财经大学 教师

三、主要讲授课程

《人工智能概论》

四、代表性科研成果

（一）科研项目/课题

基于人工智能方法的互联网大数据质量评估与修正方法研究，国家统计局，2018年，主持

基于“双一流”建设下的高校内部学科间协同创新机制研究，山西省教育厅，2018年，主持

山西医药物流低碳配送路径优化研究，山西省哲学社会规划课题，2020年，主持

新文科下实践能力体系的构建与应用研究，山西省高等学校教学改革创新项目，2021年，主持

临汾市未成年人口状况分析研究，临汾市统计局，2023年，主持

运城人口受教育状况、文化素质变化状况研究，运城市统计局，2023年，主持

面向实践能力的回归分析与机器学习课程建设，教育部产学研项目，2020年，主持

（二）学术论文

[1] Yan Y, Guo P, Cheng B, et al. An experimental case study on the relationship between workload and resource consumption in a commercial web server[J]. Journal of Computational Science, 2018, 25: 183-192. (JCR1区，中国科学院二区)

[2] Yan Y. Variance analysis of software ageing problems[J]. IET Software, 2018, 12(1): 41-48. (CCF推荐的B类期刊，JCR2区，中国科学院四区)

[3] Yan Y, Guo P. A practice guide of software aging prediction in a web server based on machine learning[J]. China Communications, 2016, 13(6): 225-235. (国内期刊，JCR2区，中国科学院三区)

[4] Yan Y, Guo P. Predicting Software Abnormal State by using Classification Algorithm [J]. Journal of Database Management, 2016, 27(2): 49-65. (CCF推荐的C类期刊，JCR2区，中国科学院四区)

[5] Yan Y. Software ageing prediction using neural network with ridge[J]. IET Software, 2020, 14(5): 517-524. (CCF推荐的B类期刊，JCR2区，中国科学院四区)

[6] 闫永权, 郭平. Predicting resource consumption in a web server using arima model[J]. 北京理工大学学报: 英文版, 2014, 23(4): 502-510. (国内期刊，EI 期刊)

[7] Yan Y. Performance Analysis of Software Aging Prediction[J]. International Journal of Performability Engineering, 2018, 14(11): 2692. (EI 期刊)

[8] Yan Y. Novel method to forecast software aging problems[J]. The Journal of Engineering, 2019, 2019(10): 7237-7243. (EI 期刊)

[9] Yan Y. Software Aging Forecast Using Recurrent SOM with Local Model[J]. Journal of Information Technology Research (JITR), 2020, 13(1): 30-43. (EI 期刊)

[10] Yan Y. Software Aging Forecast Using Recurrent SOM with Local Model[J]. Journal of Information Technology Research (JITR), 2020, 13(1): 30-43. (EI 期刊)

[11] Yan Y. Performance prediction by an SVM with a firefly optimization method[J]. International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering, 2021, 28(03): 2150017. (EI 期刊)

[12] Yan Y, Zhu Y, Li Y. Performance analysis using a deep belief network by a self-organizing map[J]. International Journal of Computational Intelligence and Applications, 2021, 20(01): 2150007. (EI 期刊)

[13] Yan Y, Li Y, Cheng B. Predicting Software Aging With a Hybrid Weight-Based Method[J]. Journal of Information Technology Research (JITR), 2021, 14(4): 58-69. (EI 期刊)

[14] Yan Y. Performance analysis with self-organizing map and recurrent neural network[J]. International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing, 2022, 13(06): 2250059. (EI 期刊)

[15] 闫永权, 郭平. 使用混合模型预测Web服务器中的资源消耗 [J]. 计算机科学, 2016, 43(10): 47-52. (北核)

[16] 闫永权, 郭平. 软件老化与抗衰的研究综述[J]. 武汉大学学报: 工学版, 2017, 50(4): 597-607. (北核)

（三）专著

软件老化分析与抗衰研究，武汉大学出版社，2021年出版

六、社会兼职情况

中国计算机学会专业会员