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。

成果描述：结合我国节能农业和今后化肥生产滴灌肥的发展需要，本项目针对磷矿贫化及现有工业级磷铵生产过程存在的生产成本较高、产品质量不高等现状，以湿法磷酸为原料，化学法净化湿法磷酸为技术核心，以三效浓缩和稳态结晶生产高纯度工业级磷酸一铵为主产品导向实现磷资源高效利用，建设高纯度工业级磷酸一铵示范装置，实现工业MAP其纯度大于99%，磷收率大于75%的目标，增加磷元素附加值，具有较强的经济和社会效益，将对我国磷肥产业化解产能过剩，产品结构升级具有一定的带动示范效应，完全符合国家重点产业调整和振兴规划提出的方向和支持的重点。5万吨/年工业级MAP装置，现已安装完成，正在调试。市场前景分析：应用领域：湿法磷酸生产高浓度磷肥，急需新产品进行产业结构调整及升级的企业。 市场需求分析：目前我国基础磷复肥比重过大，产能严重过剩，市场竞争激烈，随磷矿贫化和物流成本增加，企业磷肥产品竞争力持续下降，走精细化发展（如生产工业级磷酸一铵）道路是企业产品结构调整，提升产品附加值的必由之路。湿法磷酸的梯级利用及净化生产各类高效磷肥符合磷酸盐以及磷复肥产业“做大、做强、做精”的要求，不仅是国家支持民族工业振兴、工业结构优化升级大局的要求、更是把资源优势转化为经济优势的重大而紧迫的任务。与同类成果相比的优势分析：国际先进

高效膜蒸馏新工艺是新型的混合物分离回收方法，在低位温度差推动作用下，在膜的两侧分别得到两股产物，一股是回收的高浓度难挥发组分的浓溶液或晶体悬浮液（如浓盐水或盐结晶），另一股是高纯度挥发性组分（如挥发性酚），可用于石化行业的高浓度废水回收处理，包括（1）油田盐水处理；（2）循环水 及排污水处理；（3）含挥发性有机物废水处理。对上述废水的处理后可分别回收淡水或挥发性有机物，并浓缩和结晶难挥发性物质。料液温度为 50℃~80℃，在分离回收有价组分的同时通过合理采用低位热能如工厂废余热、地热等来实现能量综合利用；设备体积小，占地面积小；易于操作和管理维护，易于实现自动化和在线监测。自主研发了设备装置核心部件的生产技术和方便高效的设备清洗再生方法，长期操作性能稳定。相信该技术可创造显著的经济效益和社会效益，希望在中石油、长庆油田等陕北能源基地企业得到推广应用。

利用金属材料的强度理论来指导采煤截齿齿体材料和焊缝的强度设计。采用新型的快速焊、淬一体化感应加热工艺，使截齿材料各部位实现强、塑、韧合理配合，获得等强度分布和梯度强度分布的两种类型截齿，从而达到提高截齿表面耐磨、心部耐冲击及接触疲劳寿命高的目的。使所生产的截齿性能实现国内领先，接近国际先进水平。同时实现在原有的生产工艺基础上，提高生产效率，单产节能，实现生产环境无污染和劳动强度得到明显改善的目标。

针对国内外低 C/N 城市污水处理中氮磷难以达标及能耗高的技术难题，本成果经过 10 余年的潜心研究与工程实践，提出了 1 个原创理论与方法，突破了 3 项新技术应用的瓶颈，开发并集成了 4 个低 C/N 比城市污水脱氮除磷改良工艺及过程控制技术，共获得 28 项授权的发明专利，发表论文 100 余篇 (SCI50 余篇 )，出版 2 本专著，获 2 次全国优秀博士学位论文提名奖，2 项国家级火炬计划项目。本成果为低 C/N 比城市污水连续流脱氮除磷提供了多角度、全方位的综合性解决方案，填补了我国在此项技术研究领域的空白，形成了具有我国自主知识产权的污水脱氮除磷技术。

本发明公开了一种高速铣削-激光切焊复合加工工艺及可重组多 轴数控加工系统。可用于金属及非金属材料加工，是将高速铣削、激 光切割、激光焊接以刀具更换的形式集成于数控机床上，期间无需更 换设备及工装夹具，从而完成对材料的切割-铣削-焊接一体化的加工。 该系统包括控制平台、数控系统、激光器、数控机床、工装夹具、五 轴加工头(铣头、激光切割动力头和激光焊接动力头头)。五轴加工头可 以实现加工头之间的快速切换，实现对工件的不同

本发明公开一种低合金高强钢制品的节约型免回火强韧化工艺方法，包含钢材冶炼及成型、高温加热和保温和冷却及等温处理工艺三个步骤，本工艺方法适用于C-Mn系低合金高强钢。与现有技术相比，本发明提供了一种工艺简单、适宜大规模生产且具有良好强韧性配合的低合金高强钢制品的制备工艺，其特点在于从高温下的控制冷却和中断冷却并在冷却终止温度下进行保温的强韧化制造工艺。相对于传统的淬火回火工艺，该工艺简化了淬火获得马氏体和马氏体+贝氏体复相组织，然后再进行回火处理的工艺，相对Q-P-T工艺而言，本工艺具有更适宜于规模化生产的可操作性，简化了由P工艺立即升温到T工艺的过程，使生产更容易操作。