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我校理學院大數(shù)據(jù)研究團隊在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構(gòu)基礎。雖然深度學習在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設計最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)復雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業(yè)務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過程，它是人工智能數(shù)據(jù)預處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項工作在神經(jīng)網(wǎng)絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現(xiàn)特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經(jīng)網(wǎng)絡模型產(chǎn)生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業(yè)務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)優(yōu)化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結(jié)果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學習構(gòu)造最簡網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

高端智能化、高效節(jié)能、低耗能的機械設備主要為：履帶式的移動破、圓錐破

人類早期胚胎發(fā)育雖然只有大約7天的時間，但是卻經(jīng)歷了關(guān)鍵的分子事件，其中包括合子基因組激活（ZGA）和早期胚胎細胞的命運決定。伴隨測序技術(shù)的進步，單細胞測序技術(shù)可以有效地揭示早期胚胎發(fā)育的細胞命運決定的轉(zhuǎn)錄圖譜，但是單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)也存在許多問題，例如dropout事件（表達的基因未被檢測到），這使得差異分析方法在處理單細胞受到了限制。本研究中通過使用F-score算法和差異分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人類早期胚胎單細胞轉(zhuǎn)錄組中得到兩個關(guān)鍵的基因集。通過比較先前研究中關(guān)鍵的基因來分析兩種方法的不同，POU5F1（OCT4）在細胞多能性的獲得和維持中起到了重要的作用，但是在差異分析方法中卻被排除，而F-score算法卻可以獲得。我們通過研究基因的表達趨勢發(fā)現(xiàn)，差異分析方法對于在多個時期高表達的基因會被排除，這對于胚胎發(fā)育中的細胞的異質(zhì)性是十分不利的。

本項目以嵌入式控制器為核心，結(jié)合現(xiàn)代電子測量技術(shù)、智能控制技術(shù)、 工程流體力學、呼吸力學等多學科知識，研發(fā)一款智能呼吸機，主要用來治療 睡眠呼吸暫停綜合癥、慢性阻塞性肺病等疾病，同時開發(fā)基于 Android 系統(tǒng)的 智能手機數(shù)據(jù)采集與通信系統(tǒng)，并構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)健康信息管理系統(tǒng)和健康信息云 平臺，通過云傳輸實現(xiàn)患者與醫(yī)生及其醫(yī)療機構(gòu)的雙向遠程監(jiān)控與服務。

西安交通大學席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識別技術(shù)應用于離心壓縮機的優(yōu)化工作中，并與沈陽鼓風機集團股份有限公司合作完成了國際上首個完全三維離心葉輪的優(yōu)化設計及試驗驗證工作。

由于受到云、氣溶膠等不利天氣的影響，基于熱紅外遙感反演的地表溫度數(shù)據(jù)存在空間不連續(xù)問題，阻礙了地表溫度產(chǎn)品的實際應用。