我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

相关成果已获授权发明专利4项（其中国际发明专利1项）、实用新型专利两项，已申请发明专利8项。获中国侨界贡献奖（创新成果）、江苏侨界贡献奖（创新成果）、第十三届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛团体二等奖、第八届全国研究生电子设计大赛全国总决赛“团体特等奖”、第十四届中国国际工业博览会高校展区优秀展品二等奖等多个奖项。2015年4月荣获第43届日内瓦国际发明展特别金奖。

该成果是可取代制冷空调系统中热力膨胀阀的较先进技术。

（专利号：ZL 201510560801.8） 简介：本发明公开了一种铋酸锂纳米棒复合电子封装材料，属于封装材料技术领域。本发明铋酸锂纳米棒复合电子封装材料的质量百分比组成如下：铋酸锂纳米棒65‑80％、聚丙乙烯10‑15％、脂肪醇聚氧乙烯醚羧酸钠0.05‑0.5％、三羟甲基丙烷5‑10％、硅树脂甲基支链硅油4‑10％。本发明提供的复合电子封装材料使用铋酸锂纳米棒作为主要原料，具有热膨胀系数小、导热系数高、耐老化及耐腐蚀性能优良、易加工、绝缘性好等特点，在电子封装材料领域具有良好的应用前景。

简介：本发明公开了一种锡酸锶纳米棒复合电子封装材料，属于封装材料技术领域。本发明锡酸锶纳米棒复合电子封装材料的质量百分比组成如下：锡酸锶纳米棒65-80%、聚乙二醇10-15%、乙撑双硬脂酰胺0.05-0.5%、三聚丙二醇二缩水甘油醚5-10%、乳化甲基硅油4-10%，锡酸锶纳米棒的直径为80 nm、长度为1-2 μm。本发明提供的锡酸锶纳米棒复合电子封装材料具有热膨胀系数小、导热系数高、绝缘性好、耐老化及耐腐蚀性能优良、易加工及制备温度低等特点，在电子封装材料领域具有良好的应用前景。

传统电力变压器过于单一的功能已不能满足电网对新能源柔性接入、电能质量治理等方面的需求。基于完全可控器件的电力电子变压器（Power electronic transformer，PET）得到了越来越多的关注。本项目陆续提出了电力电子变压器的新型拓扑结构、无通讯线数据HUB实现方法、容错设计等核心关键技术，研制了适应不同场合的基于H桥级联型结构、模块化多电平变流器（MMC）型结构以及混合型结构的电力电子变压器。相关产品现已通过第三方权威机构的检测验证，并得到成功应用，取得了较好的经济效益和社会效益。

电子拣选系统是在拣货操作区中的货架上，为每一种货物安装一个电子标签，计算机 系统根据订单数据，发出出货指示并使货架上指定的电子标签亮灯，操作员按照电子标签所 显示的数量及时、准确、轻松地完成以“件”或“箱”为单位的货物拣选作业。可广泛用于 烟草、药品、日用百货、电子原件、汽车零配件等行业的配送中心的拣选作业。电子拣选系 统简化了拣货作业，不需要库位寻找、实现不依赖熟练作业人员、无需思考的零判断作业， 作业差错率可接近为零，作业效率可成倍提高，是先进的拣选方式。 本专利开发一种液晶屏与数码管复合显示电子标签，它是电子拣选系统中的核心元件之 一，使用时安装在货架储位上。电子拣选系统工作时，通过计算机软件的控制指令，将本电 子标签上面安装的指示灯点亮，液晶屏显示屏显示出该货位物品条码，数码管显示拣选数量， 指引拣货人员快速、正确地完成拣货作业。液晶屏显示屏也可用于显示物品名称、规格型号 等文字信息，方便库管人员盘点库存。当储位的货物改变时，借助仓储管理软件，货位物品 的条码可以轻易的改变。采用这种电子标签基本实现仓储无纸化管理，提高效率，降低误操 作。 结合本产品的应用，我们开发了电子拣选控制系统及软件，可以用于各个行业高频度的 零散货物拣选作业的信息化改进。