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关于推荐申报2017年度高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)项目的公示5

发布:2017-05-05 15:29       作者:成果办      来源:      点击:

根据教育部办公厅关于推荐2017年度高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)的通知(教技厅函〔201730号)的规定,对我校推荐申报2017年度高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)的项目进行公示,公示材料附后。公示时间为:201755日至2017511日。对公示内容有异议者,请与我校科研院成果奖励办公室联系,联系电话:61831397,联系人:王璐瑶。

特此公示。

 

电子科技大学

2017-5-5


项目名称:广义覆盖粒计算理论和方法

推荐奖种:自然科学奖

推荐单位:电子科技大学

项目简介: 粒计算(Granular Computing)是当前人工智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法,是模式识别和智能系统中的一个重要学科。其基本思想是利用粒来进行问题求解。一个粒是由一组具有不可分辨性,或相似性,或接近性,或功能性等关系的元素组成的集合,粒计算把那些具有相应尺度的信息粒作为一个整体而不是个体来处理。能根据问题求解的实际需要,舍弃了其它与当前问题无关的信息细节,从而简化了问题的求解。粒计算从提出到现在已有30多年,近年来受到了众多研究者的广泛关注,已经成为学术界重视的一个新的研究领域。目前粒计算理论模型主要有模糊集理论模型、粗糙集理论模型和商空间理论模型等。从众多不同领域和方面,粒计算相应地发展了理论和方法,因此,粒计算基础性的研究已经引起研究者的关注。建立一个更具有广泛意义的粒计算模型是一个至关重要的科学问题,它可能改变现有的粒计算模型,促进信息科学和系统科学的发展。

项目组经过十多年的不懈努力,围绕粒计算研究的国际热点、难点问题开展研究,率先提出了在覆盖背景下的广义粒计算理论和方法。目前,已建立了系统性的广义覆盖粒计算理论以及应用方法。在粒计算的拓扑方法和代数方法方面取得了系统性的研究成果。主要发现点为:创建了能够处理复杂数据的柔性粗糙集模型,将粒计算理论从划分空间拓展到覆盖空间,为粒计算理论的实用化奠定了模型理论基础;建立了广义覆盖粒计算理论中的粒度约简理论,为数据挖掘中的规则学习提供了一种方法;从代数和拓扑的角度,建立了由二元关系所产生的特定覆盖的一套系统粒计算理论,给出了覆盖粒计算理论中的公理化系统;提出了用矩阵的方法来研究粒计算中粗糙集结构,简化了推理与计算;将粗糙集与拟阵结合,提出了粗糙拟阵这一模型,并将其应用于属性约简中。

发表的10篇代表性论文SCI他引758次,其中第一篇代表作单篇论文SCI他引182次。代表作中有5篇论文SCI他引超过90次,均相继入选“ESI高被引论文”数据库。项目主要工作获2015年中国自动化学会自然科学奖一等奖。完成人祝峰入选美国汤森路透集团(Thomson Reuters)公布的20152016全球高被引科学家。两位完成人均入选Elsevier出版社发布的201420152016年中国高被引学者(Most Cited Chinese Researchers)榜单。研究成果获得了包括IEEE FellowIEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics主编Pedrycz教授在内的国际学术同行的充分肯定与高度评价。Pedrycz教授等于2013年在权威期刊上发表论文中,列出了粒计算领域最有影响的31篇论文,本项目代表作2345排名分别位于第6131531。代表作中的部分概念和方法已经被成功应用到数据挖掘和模式识别中。

完成人王飞跃多次受邀在粒计算国际学术会议上做特邀报告。作为国家组织委员会主席,2013年在北京成功承办了人工智能领域最高水平的会议IJCAI2013,这是该会议首次在中国举行。祝峰在中国自动化学会发起创建了粒计算与多尺度分析专委会。

主要完成人情况:

姓名

排名

技术职称

工作单位

完成单位

对本项目技术创造性贡献

曾获国家科技奖励情况

祝峰

1

教授

电子科技大学

电子科技大学

对本项目重要科学发现中第1234点做出了主要贡献:提出了覆盖粒计算模型中的知识约简(可约元)概念,基于代数和拓扑理论创建了系统的覆盖粗糙集模型,阐明了覆盖粗糙集与经典粗糙集之间的联系。将粗糙集理论的适用范围拓展到覆盖空间,为粗糙集理论的实用化奠定了理论基础。将粗糙集与拟阵有机结合。是主要论著1234567的第一作者,是主要论著8910的通讯作者。本项目研究工作量占本人工作量的90%


王飞跃

2

研究员

中国科学院自动化研究所

中国科学院自动化研究所

对本项目重要科学发现中第123点做出了重要贡献:提出了覆盖粗糙集的知识约简概念,基于代数和拓扑理论创建了系统的覆盖粗糙集模型,阐明了覆盖粗糙集与经典粗糙集之间的联系。将粗糙集理论的适用范围拓展到覆盖空间,为粗糙集理论的实用化奠定了理论基础。是代表论著13的通讯作者,代表论著7的第二作者,也是代表论著1234567第一作者和论著8910通讯作者的硕士和博士导师。本项目研究工作量占本人工作量的70%

2007年国家自然科学二等奖唯一完成人。

代表性论文专著目录:

1.        William Zhu, Fei-Yue Wang*, Reduction and axiomization of covering generalized rough sets, Information Sciences, 152 (2003) 217-230.
2.        William Zhu, Topological approaches to covering rough sets, Information Sciences, 177 (6)(2007) 1499-1508.
3.        William Zhu, Fei-Yue Wang*, On three types of covering rough sets, IEEE Transactions On Knowledge and Data Engineering, 19(8)(2007), 1131-1144.
4.        William Zhu, Generalized rough sets based on relations, Information Sciences, 177(22) (2007) 4997-5011.
5.        William Zhu, Relationship between generalized rough sets based on binary relation and covering, Information Sciences, 179(3) (2009) 210–225.
6.        William Zhu*, Relationship among basic concepts in covering-based rough sets, Information Sciences, 179(14) (2009) 2478-2486.
7.        William Zhu*, Fei-Yue Wang, The fourth type of covering-based rough sets, Information Sciences, 201 (2012) 80-92
8.        Shiping Wang, Qingxin Zhu, William Zhu*, Fan Min, Matroidal structure of rough sets and its characterization to attribute reduction, Knowledge-Based Systems, 36 (2012) 155–161
9.        Shiping Wang, Qingxin Zhu, William Zhu*, Fan Min, Quantitative analysis for covering-based rough sets using the upper approximation number, Information Sciences, 220(2013) 483-491
10.    Shiping Wang, Qingxin Zhu, William Zhu*, Fan Min, Characteristic matrix of covering and its application to boolean matrix decomposition, Information Sciences, 263 (2014) 186–197


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