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 研究特色

 

(1)智能计算与科学建模
国际上首次创立了柔性神经树网络学习模型,多次进入ScienceDirect的TOP25热点论文,结合蛋白质结构及位点预测、基因序列预测和循环肿瘤细胞检测,引入分层T-S模糊系统和核分解条件,改善建模效率和学习性能。在基因表达分析、结构预测和折叠、分子序列比对和分析、分子进化与系统发生、生物系统建模与网络重构、生物医学数据建模和挖掘、大数据分析和进化计算等方面实现源头创新。两位带头人均于2015年、2016年连续入选中国高被引学者榜单,5篇位于ScienceDirect热点论文排行榜,2篇长时间位居排行榜首位。荣获省部奖2项,省部级科研项目20余项,论文已被IEEE Trans系列等重要刊物发表,其中SCI、EI检索100余篇。该方向所在实验室成为国家重点研发计划“环肿瘤细胞检测技术指导我国常见消化系统恶性肿瘤外科精准治疗的解决方案”项目的研究基地,承担我国在生物医学领域的重大研究任务。

(2)网络计算与大数据分析
面向国家下一代互联网IP网络发展关键核心技术,对网络软件网络安全、体系构架、网络服务、网络制造业、水泥材料等领域中的关键问题展开原创性、交叉性研究,为大数据分析应用与智能计算、云端融合的感知认知与人机交互提供提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力。该方向国家科技支撑计划项目、国家863项目、国家自然科学基金项目10项;研究成果获山东省科技进步二等奖1项;在《IEEE进化计算汇刊》等国内外重要学术刊物及国际会议上发表SCI/EI收录论文110篇。在基于当前网络结构和海量网络数据的文本信息挖掘、网络流量分类、网络安全成为国内的研究特色之一。其中,在网络条件下的水泥水化仿真领域在国际上具有较大影响力。所在实验室成为国家重点研发计划“云端融合的自然交互设备和工具”项目的研究基地,并为云端条件下的大数据资源治理机制与管理、大数据管理与决策价值分析与发现、大数据分析方法与支撑技术、智能计算与自然交互等的研究提供关键支撑。
(3)可视计算与自然交互
对多模态输入、感知、融合、交互、呈现等关键科学问题展开原创性研究,结合虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术,在多种交互模型的融合共存、融合多模态交互意图的深度理解等方面取得重点突破。该方向目前主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等国家级及省部级重点以上项目8项,发表SCI/EI论文150多篇,获得省部级奖励2项,取得发明专利30项;该方向在手势、体感交互领域已经成为国内公认的一个研究特色,所在实验室成为国家重点研发计划“云端融合的自然交互设备和工具”项目的研究基地,承担我国在中学实验和课堂教学模式领域的重大研究任务,为构建优质教学资源远程教育的共建共享、更好地阐释和展现科学原理提供新理论和新模式,适应国家教学资源严重不平衡、尤其是我国边远山区教学和实验条件严重匮乏的重大战略需求。
(4)移动计算与嵌入式设计
针对嵌入式移动计算在我国迈向“制造强国”的战略需要,本方向一方面专注研究变电站智能检测、医院数据检测分析、超高频读写器、短距离读卡、新能源汽车控制器、移动控制等嵌入式设计中的关键瓶颈和核心技术,研发高性能芯片;另一方面,本方向以穿戴式生物医学数据采集、移动医疗大数据分析和智能监护为核心研究内容,针对“医疗大数据相关性分析”和“相关性医疗大数据分类预测”等关键科学问题进行原创性研究,为疾病预测、重大疾病治疗研究等提供分析依据。目前,该方向在新能源汽车电机控制器和物联网RFID进行了卓有成效的理论研究和产品设计,部分产品已经进入中试阶段;在移动计算领域与包括美国、英国等10余个国家展开实质性合作。

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