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。

赋能·协同·卓越：服务高等教育强国建设

本发明提出一种用于装配式剪力墙竖向接缝中抗拉不抗剪的连接装置，在预制剪力墙片接缝处安装竖缝耗能装置，该竖缝耗能装置可仅提供竖向剪切耗能而不考虑抗拉问题，通过拉杆将预制剪力墙片水平方向拉结，保持剪力墙水平方向的整体性；在拉杆的一端焊接滑动锚垫板，其上预留竖向长圆孔，在装配式剪力墙片接缝边附近预留螺杆；预留竖向长圆螺栓孔使拉杆只传递水平方向应力而释放竖向剪力，使竖缝耗能装置更有效发挥耗能性能。本发明装置抗拉不抗剪，增加了不抗拉耗能装置在装配式剪力墙结构中的适用范围，增大了预制装配式混凝土剪力墙结构的耗能能力，将耗能装置与预制剪力墙综合考虑，便于工业化生产，可广泛应用于预制装配式混凝土剪力墙结构。

一种具有环境适应性的足式机器人稳定性控制方法及系统，该控制方法通过利用上一触地过程相关参数信息与期望达到的控制目标进行比较，对飞行相水平运动速度和系统总能量实行反馈控制，预测控制触地角度并进行系统能量补偿控制，最终实现足式机器人 SLIP 等效模型在不同地面环境下的期望稳定周期运动。系统包括系统状态检测模块和稳定控制模块。本发明不需要建立具体的机器人动力学模型，不需要计算精确的不动点触地角度，通过反馈控制实现控制收敛，控制方法简单，计算迅速，很好的解决了现有方法控制实时性不足、适应性不够等问题。且具有较好的未知环境适应性，为足式机器人稳定性控制提供了一种较好的解决方案。

小试阶段/n本实用新型设计了一种一次性预冲式即配制含特定量肝素的封管器。。注入病人体内的前段为生理盐水，后段为即时配置好的只够充斥病人留在体内和体外留置管道的（因配置好的肝素液不可长时间存放，所以本实用新型利用其特征，可让充斥管道的肝素液现配现用）的肝素液，这样既不会因为只用生理盐水封管而造成的栓子形成和堵管，也不会因为肝素量过大（因为充斥病人管道的肝素液量非常小，只需要约0.5ml）而导致不必要的使用和病人凝血功能方面的安全隐患.

齿式真空泵/压缩机与罗茨真空泵/压缩机类似，具有结构简单、可靠性高、维护方便且成本低的特点，但它具有内压缩过程，因此能耗小（比罗茨鼓风机节能高达20％），排气温度低（压比为2时，温度低15℃），单级升压高（单级升压高达2bar），是罗茨真空泵/鼓风机理想的节能替代产品。西安交通大学压缩机研究所掌握了齿式真空泵/压缩机的型线设计、孔口布置等关键技术，并已和企业联合开发出单级压力比达到3的齿式压缩机，并通过了产品鉴定。目前该产品已经在石化、水泥罐装、气力输送、污水处理等领域得到应用（压力比在1.6～3的范围该产品节能优势明显）。

一种基于协调一致性的配电网络分布式电源控制方法及系统，包括提取需向配电网注入的无功功率， 形成完成向配电网注入无功功率目标的分布式电源的集合，形成协调一致性控制无功功率分解的矩阵， 计算集合中各个分布式电源的无功功率注入设定值，电压监测装置通过双向通信线路向相应分布式电源 传送无功功率注入设定值，各分布式电源根据该值产生相应的无功功率注入至配电网，使得注入无功功 率总和满足需求。该控制方法无需中央控制器，分布式电源能够自发进行输出无功功率的调节

本发明公开了一种安全状态监测预警式有源电子标签，包括控 制器、存储器、射频模块、安全预警模块、信号处理模块和安全感知 模块，控制器分别连接所述存储器、射频模块、信号转换模块和安全 预警模块；安全感知模块与所述信号处理模块连接；信号处理模块用于接收安全感知模块发送的检测数据，并对该数据进入信号放大处理 和 A/D 转换处理后传送给控制器；控制器用于接收信号处理模块发送 的数据，其一方面控制存储器存储此数据，另一方面分析评估该数据； 射频模块用于所述控制器与外部读写器进行通信。本发明能方便现场 管理人员