姓名：张艳
性别：女
学历：博士，博士后
职称：教授
工作单位：贵阳学院科技处
教育情况：
1995.09~1999.07，四川大学，原子核物理及核技术专业，本科；
2001.09～2004.07，四川大学，光学专业，硕士；
2004.09～2007.07，四川大学，光学工程，博士；
2010.12～2013.03，中国兵器工业集团第二零九研究所，博士后
工作经历：
2007.07～2013.01：就职于电子科技大学/光电信息学院，讲师，从事光电信息的教学科研；
2013.04~至今：就职于贵阳学院，任副教授、教授、硕士生导师；担任科技处副处长、处长。
2015.01~至今：被贵州大学聘为大数据与信息工程学院的外聘硕士生导师，现已直接培养硕士研究生9名
所受奖项
2018年，贵州省农科院、贵州省农学会“贵州农产品、食品加工与质量安全暨贵州省农科院第五届青年科技论坛”学术报告三等奖；
2016年，贵州省高层次创新型人才“千层次”人才
主要研究方向：
生物信息无损检测、光电信息检测、大数据分析技术.
代表性著作
1、近年来发表的科研论文
[1]张艳*，史晓丁，陈涌，赵彬，周鼎富，侯天晋，基于外差探测的合成孔径激光雷达成像模拟，红外与激光工程，2013，Vol.42，No.8，2027-2031（EI收录）
[2]张艳*，陈涌，周鼎富，侯天晋，锐化函数对合成孔径激光雷达成像图像的影响，红外与激光工程，2015，Vol.44，No.9，2588~2592 (EI收录）
[3]张艳*，戴鑫，陈涌，周鼎富，侯天晋，高分辨率合成孔径激光雷达的系统设计及算法研究的新进展，激光杂志，2014，Vol.35，No.10，1~3（核心）
[4]张艳*，陈涌，周鼎富，侯天晋，高分辨率合成孔径激光雷达关键技术分析，激光杂志，2014，Vol.35，No.11，1~5（核心）
[5]张艳*，杨泽后，李晓峰，陈涌，周鼎富，侯天晋，生物/化学战剂激光遥测技术新进展，激光与光电子学进展，2014，Vol.51，N0.3，030002-1~ 7（核心）
[6]张艳*，孟庆龙，陈涌，周鼎富，侯天晋，合成孔径激光雷达系统中基于光谱吸收的波长定标方法研究，贵州大学学报（自然科学版），2018，Vol.35，No.5，37~40
[7]Yaxu Wang，Yan Zhang，Mei Chen，Rongzhu Zhang，The Effect of Linearity of Tunable Laser to the Quality of Synthetic Aperture Lidar’s Image，International Conference on Optical and Photonics Engineering (icOPEN 2016) Proc. of SPIE Vol. 10250，102502S（EI收录）
[8]YaXu Wang，Yan Zhang*，RongZhu Zhang，Improved Lidar system based on optical bandpass filter"，Proc. SPIE 10846，Optical Sensing and Imaging Technologies and Applications，108462A (12 December 2018)，doi: 10.1117/12.2505411（EI收录）
[9]QinglongMeng，YanZhang，ZheqiangZhong，BinZhang，Optically tuneable broadband terahertz metamaterials using photosensitive semiconductor material，JOURNAL OF MODERN OPTICS，2018，VOL.65，NO.18，2086–2092（SCI/EI收录）
[10]王亚许，张艳*，张蓉竹，起始波长误差对合成孔径激光雷达成像的影响，光电子?激光，2018，Vol.29，No.5，479~484 （核心）
[11]孟庆龙，张艳*，张彬，尚静，光控可调谐多频带太赫兹超材料吸收器的特性，激光与光电子学进展，2019，Vo l.56，No.10，101603-1~6（核心）
[12]Yan Zhang*，Qinglong Meng，Jing Shang，The design of composite monitoring scheme for multilevel information in crop early diseases，Proc. SPIE 10697，Fourth Seminar on Novel Optoelectronic Detection Technology and Application，106970H (20 February 2018)，doi: 10.1117/12.2306569（EI收录）
[13]张艳*，孟庆龙，尚静，吴行琼，新型图像技术在农作物病害监测预警中的应用与展望，激光杂志，2017，Vol.38，No.12，7~13 ；（核心）
[14]Yan-xiang Wang， Zhang Yan*, Cheng-ya Yang, Qing-long Meng, Jing Shang, Study on hyperspectral detection and identification of invisible damage on kiwifruit by deep learning, Proc. SPIE 11023, Fifth Symposium on Novel Optoelectronic Detection Technology and Application, 110232V (12 March 2019); doi: 10.1117/12.2521787（EI收录）
[15]王彦翔，张艳*，杨成娅，孟庆龙，尚静，基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展，浙江农业学报，2019，Vol.31，No.4，669~676（核心）
[16]孟庆龙，张艳*，尚静，高光谱成像结合BP网络无损检测李子的硬度，激光与红外，2019，Vol.49，No.8,968~973（核心）
[17]尚静，张艳*，孟庆龙，光谱技术结合化学计量学识别苹果品种，北方园艺，2019，Vol.16，66~71（核心）
[18]孟庆龙，张艳*，尚静，基于高光谱成像的猕猴桃表面疤痕无损识别，浙江农业学报，2019，Vol.31，No. 8，1372~1378（核心）
[19]孟庆龙，张艳*，尚静，基于高光谱成像和模式识别的无损检测苹果表面损伤，光电子?激光，2019，Vol.30，No.3，266~271（核心）
[20]孟庆龙，张艳*，尚静，基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷无损检测，食品研究与开发，2019，Vol.40，No.5，168~172
[21]孟庆龙, 张艳*，尚静，基于高光谱成像技术无损检测苹果表面缺陷，食品工业，2019，Vol.40，No.3，131~134（核心）
[22]尚静，张艳*，孟庆龙，可见/近红外光谱技术无损识别苹果品种的研究，保鲜与加工，2019，Vol.19,No.3,8~14（核心）
[23]尚静，张艳*，孟庆龙，紫外/可见光谱技术无损检测苹果的挤压损伤，包装工程，2019，Vol.40，No.13，25~30（核心）
[24]孟庆龙，张艳*，尚静，光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕，激光技术，2019，Vol．43，No．5，86~90（核心）
[25]杨成娅，张艳*，赵明珠，朱应燕，基于红外热像的农作物早期病害检测识别技术的研究进展，激光杂志，2020，Vol.41，No.6，1~4（核心）
[26]吴丹，张艳,基于人工蜂群优化算法的高光谱森林生物量聚类方法,激光杂志2020,Vol.41,No.5,101~104 （核心）
[27]孟庆龙，尚静，张艳*，苹果可溶性固形物含量的多元线性回归预测，包装工程，2020，Vol.41，No.13，26~30（核心）
[28]尚静，孟庆龙，张艳*，穆兴燕，紫外/可见光谱技术无损检测李子可溶性固性物含量，食品工业科技，2020，No.3，228~231（核心）
[29]张艳，杨允仙，唐安，焦艳*，新形势下科研经费管理评价研究，科研管理，2016，Vol.37，专刊，276~299
[30]张艳*，杨允仙，唐安，焦艳，“新工科”人才培养的能力图谱重构及实践路径解析，贵阳学院学报(自然科学版)，2018，Vol．13，No．3，24~29
[31]张艳*，新时期应用型大学科学研究发展瓶颈的多维度分析及对策，贵阳学院学报(自然科学版)，2020，Vol.15，No．1，19~23
[32]张艳*，杨允仙，应用型大学激发科技创新活力的路径解析，科技和产业，2020，Vol.20，No.8，10~16
2、科技推广普及方面的成果
[1] 作为副主编出版《红外与微光技术》（国防工业出版社，2010年出版）
3、获批授权的知识产权
[1]张艳， 合成孔径激光雷达系统改进结构（实用新型,授权号：201520375922.0）
[2]张艳，农作物早期病害多层次信息监测预警方法（发明专利，授权专利号： 201710424804.8）
[3]唐安，张艳，唐一,一种食物熟度检测装置（实用新型,授权号：ZL 2018 2 0239564.4）
[4]唐安，张艳，唐一,一种沼气压力检测装置（实用新型,授权号：ZL 2018 2 0239577.1）
[5]孟庆龙，张艳，尚静，一种苹果表面损伤无损检测装置（实用新型,授权号：ZL 2018 2 2102268.2）
[6]孟庆龙，尚静，张艳，一种猕猴桃成熟度快速判别装置（实用新型,授权号：ZL 2019 2 0687163.X）
