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

本发明涉及铈氮氟共掺杂二氧化钛光催化剂及其在可见光降解有机污染物中的应用。采用的技术方案是：铈氮氟共掺杂二氧化钛光催化剂，其制备方法如下：将钛酸丁酯在搅拌下缓慢滴入乙醇和冰乙酸混合溶液中，搅拌均匀后，逐滴加入氢氟酸溶液，搅拌形成透明混合溶液A；将氨水与乙醇混合，加入硝酸铈，调节pH至2，配成溶液B；将溶液B缓慢滴入溶液A中，得到均匀透明溶胶；在空气中放置陈化，得到固体凝胶；干燥后研磨成粉末，置于马弗炉中400～500℃，焙烧40 min～1.5 h，得到铈氮氟共掺杂二氧化钛光催化剂。合成方法简单的，稳定的，形成催化效率高的非金属和金属三掺杂二氧化钛光催化剂。多元素共掺杂催化剂得到的产物在粒径、形貌上与对比单掺杂或双掺杂有较大的不同，多元素共掺杂能大幅度提高催化剂的催化活性，给催化剂的物理性质带来很多优点，如粒径变小，表面积增大，表面具有特殊结构。本发明的目的是为了扩大TiO2的可见光响应范围，减小电子和空穴的复合，从而提高TiO2对太阳能的利用率，提高其可见光催化活性，因此本发明对TiO2表面进行修饰，提供一种在可见光作用下，光催化效果好的铈氮氟共掺杂二氧化钛光催化剂及其制备方法。采用铈氮氟共掺杂二氧化钛光催化照射的方法处理双酚A废水，使其降解率达到99%以上，不完全降解率低于0.5%。

对CF3自由基引发非活性烯烃和远程的胺β-C-H键的官能化的研究进展。该研究在国际上首次实现了有机膦催化的CF3自由基串联反应：烯烃的官能化和酰胺类衍生物的β-Csp3-H键官能化，分别得到双三氟甲基化的烯酰胺和三取代的5-(三氟甲基)噁唑。该反应具有较高区域选择性、化学选择性和立体选择性；利用该方法可以一锅法制备三取代的5-(三氟甲基)噁唑，具有方法简单、步骤少等优点。此法不仅弥补了传统方法中使用金属催化剂催化时导向基团必不可少的不足，而且为自由基有机反应提供了一种新的思路。

该项工作发展了首个利用碳-硫键活化的Stille交叉偶联聚合。在温和的反应条件下，制备了一系列高温Stille反应难以获得的聚合物半导体材料，从而为合成低成本，高性能的有机/高分子半导体材料提供了新的研究思路。

红芪(Radix Hedysari)也称为 ―独根‖ ,是豆科植物多序岩黄芪(Hedysarum polybotrys Hand.-Mazz.)的干燥根。红芪性微温、味甘，归肺、脾经。具有补气升阳、固表止汗、利水消肿、生津养血等功效。其化学成分主要有多糖、黄酮、皂苷、微量元素及氨基酸。 肝纤维化为一病理组织学概念，是多种慢性肝病共有的病理改变，肝纤维化是由于多种损肝因素引起肝脏星状细胞 (HSC)的激活，细胞外基质(ECM)过多生长而致细胞转化生长因子 1(TGF

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。