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。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

该成果采用两亲性多元醇还原的溶剂热法可控制备具有高度单分散性的 Fe3O4 微球，实现了微球尺寸在 50～1200 nm 范围的可调，其>500 nm 的高单分散性的大尺寸磁珠未见文献报道。以 SiO2 等包覆所获得的高单分散性磁珠易于氨基和羧基化，从而在偶联剂（如碳二亚胺）等作用下，易于实现纳米磁珠与 CD45 等抗体的有效结合。目前磁珠表面包被 CD45 等抗体的试验已顺利完成。 该成果提出了纳米磁珠的全尺寸控制合成新思路，在高效包被 CD45 等抗体阴性富集实体瘤循环血液中稀有癌细胞的检

人类早期胚胎发育虽然只有大约7天的时间，但是却经历了关键的分子事件，其中包括合子基因组激活（ZGA）和早期胚胎细胞的命运决定。伴随测序技术的进步，单细胞测序技术可以有效地揭示早期胚胎发育的细胞命运决定的转录图谱，但是单细胞转录组数据也存在许多问题，例如dropout事件（表达的基因未被检测到），这使得差异分析方法在处理单细胞受到了限制。本研究中通过使用F-score算法和差异分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人类早期胚胎单细胞转录组中得到两个关键的基因集。通过比较先前研究中关键的基因来分析两种方法的不同，POU5F1（OCT4）在细胞多能性的获得和维持中起到了重要的作用，但是在差异分析方法中却被排除，而F-score算法却可以获得。我们通过研究基因的表达趋势发现，差异分析方法对于在多个时期高表达的基因会被排除，这对于胚胎发育中的细胞的异质性是十分不利的。

本项目以嵌入式控制器为核心，结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识，研发一款智能呼吸机，主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病，同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统，并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台，通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。

西安交通大学席光教授课题组成功将人工智能三维图像识别技术应用于离心压缩机的优化工作中，并与沈阳鼓风机集团股份有限公司合作完成了国际上首个完全三维离心叶轮的优化设计及试验验证工作。