1. 国防横向项目，基于开放式软件架构的应用软件基础平台研发，2024/5-2024/12，29万，结题，主持

2. 国防横向项目，基于图像识别技术的智能化检测技术研究，2023/9-2024/12，66万，在研，主持

3. 国家自然科学基金，基于因果推断的编程学习个性化辅助方法 研究，2025/1-2028/12，32万，在研，第二参与

4. 横向项目，玻璃绝缘子数字化生产线监测系统开发，2024/9-2027/9，10万，在研，第二参与

5. 横向项目，医疗设备共享调配智能算法研究，2023/9-2024.12，5万，在研，主持

6. 国防横向项目，航空产品实物质量大数据体系与应用研究，2022/3 - 2024/3，51万，结题，主持

7. 国防横向项目，基于模型的消息测试用例生成系统，2022/10 - 2024/06，10万，结题，主持

8. 横向项目，保险理赔大数据及人工智能技术服务，2022/8 - 2023/8, 25万，结题，第二参与

9. 国防横向项目，面向适航审定的AC313A直升机机电管理计算机应用软件测试服务，2023/11 - 2024/11，42万，在研，第二参与

10. 江西省重点研发计划，基于大数据分析的玻璃制品良品率提升关键因素研究与应用, 2020/1 - 2022/12，10万，结题，主持

11. 国防横向项目，消息一致性测评系统，2022/9 - 2023.7, 73万，结题，第二参与

12.  国防横向项目  ，珠架跟随特性测试仿真展示系统，2020/8 - 2021/8, 52万，结题，主持

13. 江西省03专项品牌工程，基于NB-IOT 的钢化玻璃绝缘子智能制造设计与实现，2019/12 - 2020/12, 120万, 结题， 第四参与 

14. 国家基金青年项目， 基于虹膜生物特征密钥的无线传感器网络用户认证和访问控制的方法研究 ，2018/1 - 2021/12，39万，在研，第三参与 

1. 2024年，第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”三等奖

2. 2023年，南昌航空大学教学成果一、二等奖（参与）

3. 2021年，南昌航空大学教学创新设计大赛一等奖

4. 2018年，南昌航空大学“教学十佳”

5. 2017年，南昌航空大学“最美教师”

6. 2020年，江西省教学科学成果二等奖（骨干成员）

7. 2006年 - 至今，多次“优秀主讲教师”称号

8. 2019年， 全国大数据能力提升大赛“优秀指导教师”

9. 2015年， 江西省大学生电子电脑大赛“优秀指导教师”

1. 江西省大数据专家库成员 

2. 中国计算机学会高级会员

3. 人工智能学会会员

4. 中国航空学会会员

5. 江西省大数据协会会员

发表的高水平论文

1. F Yang, G Zeng, F Zhong, et al. CfExplainer: Explainable just-in-time defect prediction based on counterfactuals. Journal of Systems and Software, 2024 (CCF B类期刊，SCI 2区）

2. Yang, F, Zhong, F, Zeng, G, et al. LineFlowDP: A Deep Learning-Based Two-Phase Approach for Line-Level Defect Prediction. Empirical Software Engineering, 2024, 29(50) (CCF B类期刊, SCI 2区，Top期刊)

3. Yang F, Zhou J, Chen Y, et al. MSF-YOLO: A multi-scale features fusion-based method for small object detection[J]. Multimedia Tools and Applications, 2024: 1-22. (CCF C类期刊, SCI 4区）

4. Yang F Y, Zeng G D, Zhong F, Zheng W, Xiao P.Interpretable software defect prediction incorporating multiple rules, 30th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering, 2023 (CCF B类会议，EI 检索)

5. Yang F, Fan Y, Xiao P, et al. Test data generation method based on multiple convergence direction adaptive PSO[J]. Software Quality Journal, 2022: 1-25. （CCF C类期刊，SCI 3区）

6. Yang, Fengyu, et al. "A Method-Level Defect Prediction Approach Based on Structural Features of Method-Calling Network." IEEE Access (2023).  (SCI 3区）

7. Fengyu Yang, Tao Feng, Ganyang Xu, Ying Chen. Applied method for water-body segmentation based on mask R-CNN. J. Appl. Remote Sens. 14(1), 014502 (2020), （SCI 4区）

8. Yang F, Huang Y, Xu H, et al. Fine-Grained Software Defect Prediction Based on the Method-Call Sequence[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022. （SCI 4区）

9. FY Yang, YA Chen, T Chen, et al. DeepSense:Test prioritization for neural network based on multiple mutation and manifold spatial distribution[J]. Evolutionary Intelligence(2024). （EI 期刊）

10. 张士举,郭朝阳,吴承亮,杨丰玉*.基于关键语义驱动和对比学习的文本聚类方法[J/OL].计算机科学,1-11[2025-02-23].http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1075.TP.20241012.1122.031.html.

11. 陈彤,杨丰玉*,熊宇等.基于多尺度频率通道注意力融合的声纹库构建方法[J/OL].计算机应用:1-7[2023-11-06]

12. 严荭，杨丰玉*，肖鹏等.深度神经网络测试输入选择与评价研究综述，计算机工程与应用，[J/OL], [2023-09]（EI期刊）

13. 张琨,杨丰玉*,钟发,等.基于混合代码表示的源代码脆弱性检测[J].计算机应用,2023,43(08):2517-2526.

14. 杨丰玉,黄雅璇,周世健等.结合多元度量指标软件缺陷预测研究进展[J].计算机工程与应用,2021,57(05):10-24.

15. 杨丰玉,陈雨安,聂伟等.基于过程数据的学习预警模型设计与功能实现[J].现代教育技术,2021.7(31)   （CSSCI源刊）

16. 杨丰玉,徐浩明,郑巍等.嵌入式软件测试研究综述[J].航空计算技术,2021,51(01):112-115.

已获授权的专利

1. 发明专利，一种航空成品故障检验文本的标题构建方法，CN202411002236.9，杨丰玉,郭志强,张士举,郑巍,郭泽宇，2024.9

2. 发明专利，一种基于图卷积网络的软件缺陷预测方法，CN202311139495.1，钟发;杨丰玉;周文清;曾广东;肖鹏，2024.2  

3. 发明专利，一种基于多层特征提取的相似图像检索匹配方法，CN202310967050.6，陈彤、陈松辉、杨丰玉、熊宇、吴超庆，2023.12 

4. 发明专利，基于多收敛方向粒子群寻优提升良品率的数据处理方法，CN202310302080.5，杨丰玉;范永健;王文星;郑巍;钟依慧，2023.6

5. 发明专利，基于梯度提升回归模型的玻璃绝缘子配方自动生成方法，CN202010246612.4，杨丰玉、范永健、郑巍，2023.3

6. 发明专利，一种优化模型集成平台运行效率的方法，CN202010583098.3，梁旗军、康登光、杨丰玉，2023.6

7. 发明专利，一种基于SysML模块图的集成测试序列生成方法，CN201610003625.2，舒坚,杨丰玉,樊鑫,胡正,郑巍，2016.1

8. 发明专利，嵌入式软件质量评估方法、系统、计算机及可读存储介质，CN202210738096.6，朱嘉豪（学）、郑巍、杨丰玉、樊鑫、肖鹏，2022.9