个人简介

段珊珊，中共党员，博士研究生，研究方向为：智能信号处理，大数据处理，机器学习及深度学习等；发表学术论文10余篇，曾获河南省教育厅优秀科技论文一等奖，主持河南省科技厅自然科学项目一项，主持粮食信息与处理教育部重点实验室校级项目及博士基金项目，作为主要参与人参与多项国家自然科学基金项目。

主要经历

2021.07至今，河南工业大学信息科学与工程学院，讲师

2016-09 至 2021-06, 河南工业大学食品科学与工程专业，博士研究生

2013-09 至 2016-07, 河南工业大学信号与信息处理专业, 硕士研究生

2007-09 至 2011-07, 河南科技学院信息工程专业，本科生

讲授课程

本科生课程：计算机网络

研究方向

信号与信息处理，大数据分析

主要科研项目

1．河南省科技厅自然科学项目，232103810083，基于深度时空模型的仓储粮温精准预测技术研究，2023/09-2025/12，10万元，主持。

2．河南工业大学校属学科平台开放课题，KFJJ2022010，仓储粮温精准预测关键技术研究，2022/12-2024/12，3万元，主持。

3． 河南工业大学博士基金项目， 2022BS063，基于气象大数据的仓储粮情预警模型研究，2022/12-2025/12，6万元，主持。

代表性成果

论文

[1]Duan Shanshan, Yang Weidong, Wang Xuyu, Mao Shiwen, Zhang Yuan. Temperature forecasting for stored grain: A deep spatiotemporal attention approach[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2021, 8(23): 17147-17160.（中科院 1 区，TOP 期刊）

[2]Duan Shanshan, Yang Weidong, Wang Xuyu, Mao Shiwen, Zhang Yuan. Forecasting of grain pile temperature from meteorological factors using machine learning[J]. IEEE access, 2019, 7: 130721-130733.（中科院 3 区）

[3]Duan Shanshan, Yang Weidong, Wang Xuyu, Mao Shiwen, Zhang Yuan. Research on the biophoton emission of wheat kernels based on permutation entropy[J]. Optik, 2019, 178: 723-730.（中科院 3 区)

[4]Duan Shanshan, Yang Weidong, Wang Xuyu, Mao Shiwen, Zhang Yuan. Grain pile temperature forecasting from weather factors: A support vector regression approach[C]//2019 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC). IEEE, 2019: 255-260.

[5]Duan Shanshan, Yang Weidong, Wang Xuyu, Mao Shiwen, Zhang Yuan. Deep spatiooral attention model for grain storage temperature forecasting [C]// 2020 IEEE 26th International Conference on Parallel and Distributed Systems, ICPADS 2020. IEEE, 2020.

[6] 段珊珊, 杨卫东, 肖乐, 张元.一种基于气象数据的仓储粮堆表层温度预测方法[J].中国粮油学报, 2020, 35(2):7.

[7] Hu, P., Duan, S., Yang, W., & Guo, S. (2024). WiMgrain: Multivariety Grain Moisture Content Detection Using Wi-Fi CSI Data. IEEE Sensors Journal, 24(8), 12917–12933.

[8] Hu, P., Duan, S., Yang, W., & Guo, S. (2024). mm-Wheat: Non-contact Detection of Wheat Moisture Content with Millimeter-Wave Radar. IEEE Sensors Journal, DOI

10.1109/JSEN.2024.3424832.