产品详细介绍

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。

1、机器学习领域技术性人才 2、存储系统领域技术性人才 3、系统软件领域技术性人才 4、分布式存储系统架构领域技术性人才 5、分布式存储系统重删领域技术性人才 6、分布式存储系统资源调度领域技术性人才 7、分布式存储系统非易失介质领域技术性人才 8、分布式存储系统网络领域技术性人才 9、固态盘领域技术人才

国内外大科学工程研究中如激光聚变，空间光学，天文望远镜等，都对大口径光学元件提出了较大的需求和较高的要求，而国内大口径光学加工制造能力还远落后于美国，欧洲等国家。随着国内对大口径光学元件的需求越来越大，精度越来越高，口径越来越大，孔径也不断增大，适用于大尺寸、非球面、高效、精密的柔性加工技术已成为制约其发展和亟待解决的关键问题。利用智能化自动化技术生产取代传统手工低效率研磨已经成为必然趋势。为适应大口径光学元件的加工，结合现有成熟工业机器人技术条件，先进制造装备及控制实验室开展了多工具柔性磨抛复合加工技术的研究，利用工业机器人模拟手工研磨镜面加工技术，通过在末端关节安装的专门研发磨抛工具头对各型大口径平面及曲面类光学元件进行高效率研磨加工，还能根据光学元件面形检测得出的误差结果，专门开发了自主知识产权的软件能智能化地在光学表面相应的区域自动选择修正工具，并自动通过高效叠代算法得出合适的磨抛材料去除函数，并生成高精度光学表面加工程序，有效地控制加工大口径光学元件过程中产生的各种误差，特别是能有效克服“蹋边问题”，该成套技术不仅能大大提高大口径光学元件的抛光效率和加工精度，另外与采用精密数控机床加工相比还能有效降低企业设备采购与维护成本。 应用领域： 核聚变、空间光学、天文光学望远镜、光学镜头等涉及光学元件制造行业 技术指标： ？ 实现直径1米的大口径光学元件磨抛加工； ？ 直径500mm的平面反射镜有效口径范围面形精度达到PV=0.387λ、rms=0.063λ。