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。

我国湖泊水库近在近20年来富营养化发展速度相当快，藻类爆发日趋频繁，已经严重影响到了饮用水水质。上海地处平原，河道水流缓慢，近年来日益严重的“黑臭河道”现象也是典型的半封闭性水域的富营养化。曝气富氧和种植水生植物是修复富营养化水体的有效技术，但是常规大气泡富氧方式富氧效率低，容易造成底泥扰动反而加重水体污染；水生植物在冬季修复效率低下。前期研究结果发现微纳米气泡具有比表面积大、上浮速度慢的特点，可以改善下层水体的溶解氧浓度，恢复好养微生物和浮游动物的活力。本课题针对富营养化水体，采用微纳米气泡富氧技术与水生植物种植技术相结合的方式，根据不同的水质条件（水库、黑臭河道）调控相应的微纳米气泡的应用方式及条件，结合种植适宜的水生植物，促进植物根系发展提高冬季氮磷去除效率，从而实现水体的高效净化。通过对修复过程中的水质变化规律和微生物演替规律进行动态监测，观察不同微纳米气泡的实施条件对水生植物的生长和根际微生物变化的影响，探索微生物群落特征与水体修复效果的映射关系，用以指导该技术的推广和应用。 我国湖泊水库近在近20年来富营养化发展速度相当快，藻类爆发日趋频繁，已经严重影响到了饮用水水质。上海地处平原，河道水流缓慢，近年来“黑臭河道”现象日益严重，黑臭异味的根源是半封闭性水域的富营养化，外源污染物的过量输入超越了水体的环境容量。封闭性和半封闭性富营养化问题亟待解决，本项目拟开发的环保绿色高效的修复技术具有广阔的市场前景。

一种掺杂锌和钴的氢氧化镍/碳纳米复合材料，包括碳材料粉末基底和负载在碳材料粉末基底上的掺 杂锌和钴的氢氧化镍，所述碳材料粉末的质量百分比为 1wt.％～99wt.％，所述镍、锌和钴的摩尔比为 80-98：1-10：1-10。其制法为：将碳材料粉末与溶剂加入到反应器中，超声波振动处理，得到充分润湿 的碳材料；将镍盐、钴盐及锌盐加入到超纯水中，配制成混合反应溶液；将混合反应溶液加入到充分润 湿的碳材料中，以喷雾的方式加入强碱水溶液，过滤，洗涤、干燥

近日，清华大学化学系王训教授课题组在无机亚纳米线研究方面取得了新突破，发现碱土金属-多酸团簇亚纳米线能够有效锁定包括正辛烷、汽油等在内的易挥发有机液体，形成自支撑的弹性凝胶。

本发明提供一种基于石墨烯/介孔碳纳米复合材料生物传感器及其制备方法。本发明包括采用水热合 成法制备石墨烯/介孔碳纳米复合材料，将其作为吸附酶固载材料；采用生物传感及电化学原理，通过将 丝网和喷墨印刷相结合的方法制作检测试纸，丝网印刷用于印制导电线路，采用非接触的喷涂方式将敏 感生物元件喷印到电极支持物上，其中喷涂材料的喷涂量和喷涂面积可以控制。纳米复合载体材料是在 石墨烯片层的两面生长介孔碳，制成石墨烯/介孔碳复合材料，将其作为载体固载酶，与生

该材料具有双功能基团，能同时富集糖肽和磷酸化肽，同时具有体积排阻的作用，该方法合成简便，重复性好，具有较好的富集效果。

本发明公开了一种儿茶酚化合物纳米粒子改性的聚合物复合膜的制备方法。它包括如下步骤：（1）将芳香族多元胺溶解在去离子水中，得到浓度为1.0～5.0克/升的芳香族多元胺水溶液；将儿茶酚化合物纳米粒子加入到芳香类多元胺水溶液中，得到水相溶液，儿茶酚化合物纳米粒子的浓度为0.001～1.0克/升；将芳香族多元酰氯溶解于正己烷中，得到浓度为0.05～0.2克/升的油相溶液；（2）将聚合物基膜浸泡在水相溶液中1～5分钟，取出后吹干表面残余水滴，再浸泡在油相溶液中，取出后在烘箱中热处理，得到儿茶酚化合物纳米粒子改性的聚合物复合膜。本发明制备的聚合物复合膜具有亲水性好、水通量大、抗污染、抗氧化能力强的优点。

大气压低温等离子体材料表面改性是一种新型的表面改性方法，这种方法可以有效地改善材料表面性能，且凭借其独特的优点使其具有其它传统方法不可比拟的优势，是一项值得深入研究的有广阔应用前景的技术。本项目采用大气压低温等离子体改性PTFE材料，替代传统的湿法化学处理方法，从而提高其表面的粘接性、吸湿性、可染色性、及生物相容性等性能，开发出适合对PTFE表面处理的高放电均匀性、高放电电离效率和大面积的均匀等离子体在线清洁处理技术，从而达到对PTFE表面改性的有效调控，取代传统的化学表面处理方法，推动相关产业的技

近日，园艺学院果树发育生物学团队在国际知名期刊《植物,细胞与环境》（Plant,Cell&Environment）上发表研究论文，以MdWOX11转基因苹果组培苗为试材，揭示了硝酸盐处理下MdWOX11调控不定根发生的机制。