彭小燕，教授，博导。西南大学人工智能学院人工智能系系主任，类脑计算与智能芯片重庆市重点实验室副主任。在SCI收录的著名国际期刊发表多篇学术论文，主持和参与多项美国和中国国家级以及省部级科研项目，授权多项国内和国际发明专利。担任多个国际期刊和学术会议的审稿人。主要研究领域是：智能传感器的研究和制备、基于传感阵列的模式识别算法研究、基于机器嗅觉的仿生智能系统研究。
联系邮箱：pengxy2015@swu.edu.cn
教育经历
美国波多黎各大学 物理系 博士；
武汉大学 电子信息学院 硕士；
湖北师范大学 物理与电子科学学院 学士。
讲授课程
高级人工智能、人工智能与机器学习（云课程）、电路分析、数字电路等。
3. 部分主持科研项目：
[1] 重庆市自然科学基金面上项目，CSTB2022NSCQ-MSX0615，基于气体传感阵列的新型智能感知原型系统构筑, 2022/08-2025/07, 在研，主持；
[2] 2022年留创计划创新类项目，2204012979940125，基于气敏阵列的高选择性算法研究， 2022/07-2023/06，结题，主持；
[3] 国防科技创新特区重点项目子课题，****智能感知系统构建，2020/05-2022/12，结题，主持；
[4] 北碚区科技人才与自主创新专项，2021-26，微纳传感阵列的制备和智能感知系统构建, 2021/09-2022/08，结题，主持。
[5] 国家自然科学基金青年基金，61804127，ZnO量子点/MoS2纳米墙复合气敏材料的能带调控及光辅助机理研究，2019/01-2021/12，结题，主持；
[6] 重庆市基础科学与前沿技术研究专项一般项目，cstc2018jcyjA0261，稳定多阻态的阻变存储器的制备和阻变机理研究，2018/07–2021/06，结题，主持；
[7] 重庆市博士后特别资助，xm2016118，一种基于石墨烯/金属的新型薄膜忆阻器的制备和研究，2016/10–2018/12，结题，主持；
[8] 中国博士后面上资助，2017M610582，基于UNCD纳米线的传感器阵列的制备和传感机制研究，2017/04–2018/12，结题，主持。
4. 部分已发表论文：
[1] Gan Wenchao, Ruilong Ma, Wenlong Zhao, Xiaoyan Peng*, Hao Cui, Jia Yan, Shukai Duan, Peter Feng, Jin Chu*, A VMD-LSTNet-Attention model for concentration prediction of mixed gases, Sensors and Actuators B: Chemical 422 (2025): 136641. (中科院1区, Top）
[2] Ruilong Ma, Wenchao Gan, Yuanhu Zeng, Shuanglong Feng, Shukai Duan, Peter Feng, Xiaoyan Peng*, High-Performance Gas Sensor Utilizing g-C3N4/In2O3 Composite for Low Concentration Prediction to NO2, Sensors and Actuators B: Chemical, 414 (2024): 135879. (中科院1区, Top）
[3] Fan Wu, Ruilong Ma, Yiran Li, Fei Li, Shukai Duan, Xiaoyan Peng*, A novel electronic nose classification prediction method based on TETCN, Sensors and Actuators B: Chemical, 405 (2024): 135272. (中科院1区, Top）
[4] Jilong Wu, Wenlong Zhao, Fan Wu, Jia Yan, Peter Feng, Shukai Duan, Xiaoyan Peng*, A mixed gas concentration regression prediction method based on RESHA-ALW, Sensors and Actuators B: Chemical 418 (2024): 136222. (中科院1区, Top）
[5] Wenlong Zhao, Xue Wang, Wang Li, Xiaoyan Peng*, Peter Feng, Shukai Duan, Lidan Wang, Jin Chu*, Fast identification of flammable chemicals based on broad learning system, Process Safety and Environmental Protection 191 (2024): 1181-1192. (中科院1区, Top）
[6] Yuanhu Zeng, Ruilong Ma, Fan Wu, Junwei Zhuo, Lidan Wang, Shukai Duan, Peter Feng, Xiaoyan Peng*, Design and Implementation of Portable Electronic Nose System Based on Lightweight Convolutional Neural Network, IEEE Sensors Journal, (2024):1558-1748.
[7] Ruilong Ma, Wenchao Gan, Peter Feng, Jin Chu, Xiaoyan Peng*, Study of the ZnO/MoS2 heterostructures-based gas sensor for humidity-independent response, Materials Research Bulletin, 175 (2024): 112775.
[8] Fei Li, Yiran Li, Bochao Sun, Hao Cui, Jia Yan, Peter Feng, Xiaoyan Peng*, A novel DenseNet with warm restarts for gas recognition in complex airflow environments, Microchemical Journal, 197 (2024): 109864.
[9] Jiaxin Yue, Fan Wu, Xue Wang, Peter Feng, Junwei Zhuo, Hao Cui, Jia Yan, Shukai Duan, Xiaoyan Peng*, A novel method for H2S concentration prediction under small sample based on ECA-1DCNN-XGBR, IEEE Sensors Journal, (2024):1558-1748.
[10] Xu Ma, Fan Wu, Jia Yan, Shukai Duan, Xiaoyan Peng*, TF-TCN: A time-frequency combined gas concentration prediction model for E-nose data, Sensors and Actuators A: Physical 376 (2024): 115654.
[11] Xu Ma, Fan Wu, Jia Yan, Peter Feng, Xiaoyan Peng, Jin Chu*, MSE-TCN: Multi-scale temporal convolutional network with channel attention for open-set gas classification, Microchemical Journal 207 (2024): 111814.
[12] Ruilong Ma, Fan Wu, Jiaxin Yue, Wenlong Zhao, Jia Yan, Hao Cui, Peter Feng, Xiaoyan Peng*, High-precision regression prediction of HCHO concentration based on gas sensors and FPNet, Microchemical Journal 205 (2024): 111234.
[13] Fei Li, Yiran Li, Wenlong Zhao, Xiaoyan Peng*, A Novel Channel-Attention-Based Dense Network for Gas Recognition in Complex Airflow Environments, Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2023.
[14] Yiran Li，Fei Li，Fan Wu，Xiaoyan Peng*, Fusion neural network for Gas Concentration Prediction in Mixed Gas Environments, Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2023.
[15] Xiaoyan Peng, Jiazheng Chen, Shun Wang, Lidan Wang, Shukai Duan, Peter Feng, Jin Chu, High-temperature operation of v-MoS2 nanowalls/TiO2 photodetectors with excellent performances, Applied Surface Science, 599 (2022): 153904.
[16] Yu Wang, Pengfei Jia, Hao Cui, Xiaoyan Peng*, A novel regression prediction method for electronic nose based on broad learning system, IEEE Sensor Journal, 2021 (21)17: 19374.
[17] Xiaoyan Peng, Yingjia Han, Qiming Zhang, Pengfei Jia, Hao Cui, Lidan Wang, Shukai Duan, Performance improvement of MoS2 gas sensor at room temperature, IEEE Transactions on Electron Devices, 2021, 68(9): 4644.
[18] Jin, Chu, Yingjia, Han, Yiming, Li, Pengfei, Jia, Hao, Cui, Shukai, Duan; Peter Feng, Xiaoyan, Peng*, Study of the structural evolution and gas sensing properties of PECVD-synthesized graphene nanowalls, Journal of Physics D: Applied Physics, 2020 (53): 325101.
5. 近年指导学生创新创业项目：
[1] 2025年国家级“大学生创新创业训练计划”项目：“智水先锋”—基于电子鼻的有机污水实时检测系统。
[2] 2025年重庆市“大学生创新创业训练计划”项目：大型果蔬仓库下精确定位腐败源的巡逻式电子鼻监测系统。
[3] 2024西南大学硕士研究生科研创新项目：基于破布自支撑电极构建电化学传感器件用于水产养殖中亚硝酸盐的检测。
[4] 2023重庆市硕士研究生科研创新项目：基于边缘人工智能的机器嗅觉系统构筑研究。
[5] 2023重庆市硕士研究生科研创新项目：基于纳米气敏材料和深度学习的气体浓度预测方法研究。
6. 近年指导学生获奖：
[1] 2024第二十六届中国机器人及人工智能大赛一等奖。
[2] 2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛本科组二等奖。
[3] 2024年全球校园人工智能算法精英大赛全国总决赛一等奖。
[4] 2024年兆易创新杯研究生电子设计竞赛西南赛区二等奖。
[5] 2023第二十二届全国大学生机器人大赛ROBOCON三等奖。
[6] 2022年美国大学生数学建模竞赛H奖。
[7] 2020西南大学优秀研究生毕业论文。
7. 近年主持教改项目和发表教改论文：
[1] 重庆市研究生教育教学改革研究项目，面向专业学位研究生教育的高级人工智能课程教学模式改革，YJG233039，2023.07-2025.06，在研，主持。
[2] 重庆市研究生教育”课程思政示范课程：高级人工智能，YKCSZ23041，2023.09-2025.08，在研，主持。
[3] 西南大学教育教学改革研究项目重点项目：基于深度学习和项目学习理念下的教学模式研究，2023JY017，2023.07-2025.06，在研，主持。
[4] 彭小燕，王顺，陈家正，褚金，基于 OBE 理念的高校人工智能专业创新创业培养模式研究，教育信息化论坛，2022。
[5] 马瑞龙，褚金，彭小燕，以思政教育培养为导向的高级人工智能课程教学实践探索，大众科学，2024。
8. 备注：
欢迎对人工智能、深度学习、边缘计算、嵌入式系统和电子器件等研究方向感兴趣的本科生和研究生加入团队。有电子信息工程、计算机科学与技术、软件工程、数学、物联网工程、通信工程等相关专业背景的同学优先考虑。团队为同学们提供以下帮助：
(1)指导本科生和研究生参加各项竞赛、申请各类创新创业项目，为学生培养动手能力提供实验条件和硬件支持。
(2)为本科生和研究生提供科研论文、国家发明专利、高水平竞赛、科研项目等高水平科研成果提供指导和帮助，营造良好的学术环境和严肃活泼的团队氛围；
(3)为团队学生提供国内外各种学术活动、交流访问、对外合作的机会。指导的本科生和研究生的毕业去向包括：浙江大学、东南大学、西北工业大学、电子科技大学、天津大学、香港科技大学等多所大学深造，或去往国企、央企和知名IT企业公司工作。