1,010
个编辑
更改
科研方向
,无编辑摘要
| style="width: 326px" | [[File:Agent.jpg|center|300x200px|Agent.jpg]] <p style="text-align: center"><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:larger">'''研究兴趣1 Agent及多Agent系统'''</span></span></p>
| style="width: 1260px" |
综合运用计算机科学、人工智能、经济学与博弈论、运筹学等的理论工具对多个智能体的复杂交互进行建模、分析与控制，探讨涉及到的一系列重要的理论问题，并结合分布式系统、电子商务、以及计算机网络展开相关的应用研究，重点关注算法机制设计、网络优化、关键词拍卖、众包测试、大数据交易、网络追逃等问题。 <span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">本课题组从2002年开始就展开了相关的理论研究，在自主agent建模、规划及规划识别、联盟逻辑、社会选择、社会法则、决策规划等方面陆续得到国家自然科学基金（60503021、60875038、61105069、61403156、61375069、61502227）、教育部重点基金（108151）及省支撑计划（BG2006027）的支持，对 本课题组从2002年开始就展开了相关的理论研究，陆续得到国家自然科学基金（60503021、60875038、61105069、61403156、61375069、61502227）、教育部重点基金（108151）及省支撑计划（BG2006027）的支持，对 agent 相关理论研究及技术应用已积淀了丰富的经验，取得了比较好的成果，并建立了面向 agent的智能系统开发环境。相关的工作发表在AAMAS2011、《IEEE Trans. on SMC》（2011）、AAAI2012、AAAI2013、AAMAS2014、《AI Comm.》（2015）、PRICAI2014、ICTAI2015、ICTAI2016、《模式识别与人工智能》（2016）、《电子学报》（2016）、AAMAS2017。在理论研究的同时，本申请团队在应用实践方面也做了有益的尝试，比如：</span></span>
<span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">1）基于博弈论的中药方剂量效关系分析：从博弈的角度出发，将单味药物建模为具有功效能力和疗效诉求的理性个体，将组方建模为多个药物之间的博弈问题，而将每一味药的量建模为该味药的投入占比，从均衡的角度建立“十九畏”同方配伍以及与常用药配伍规律比较，并将此规律用于未来的自动组方中；同时从均衡评估的角度对配伍禁忌进行分析和研判，该课题处于在研状态；</span></span>
|-
| style="width: 1245px" |
针对链接型数据类型及主流社交平台，围绕节点、边、社团、信息传播展开关键技术研究，近年尤其关注节点度量和标签化、内容表示及标签化、低成本的信息传播理论、信息传播机制设计以及一体化解决方案的设计与咨询服务；涉及到的应用领域包括：广告投放、精准营销、情报研判、方剂客观化研究等；
<span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">本课题组从2008年就开始展开相关技术研究，陆续获得省自然科学基金（BK2005075）、省支撑计划（BE2007038、BE2009142、BE2010180、BE2012161）、国家自然科学基金（61375069、61403156）、公安部借脑引智及技改项目（2006、2010、2012、2014）的支持，对社会网络相关理论及应用已经积淀了丰富的经验，取得了比较好的成果。近些年，围绕节点与关系、社团与社团演化、信息传播等展开研究的相关研究成果陆续发表在SEKE2013、ICTAI2013-2015、《软件学报》（2014、2015）、《电子学报》（2012）、PAKDD2015、ADC2015、TIST2016、IJSEKE2016、BIBM2016等。在应用实践方面，近年本申请团队在社会网络分析方面与本次申请项目有支撑作用的应用实践主要有：</span></span>
|-
| style="width: 327px" | [[File:Big Data.jpg|center|300x200px|Big Data.jpg]] <p style="text-align: center"><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif">'''<span style="font-size:larger">研究兴趣3 </span>'''</span><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif">'''<span style="font-size:larger">大数据及智能系统</span>'''</span></p>
| style="width: 1258px" | <p style="text-align: justify">从数据驱动和应用驱动两个维度展开基础理论研究、关键技术攻关和应用场景思辨，尤其关注数据采集、数据汇聚、数据连接、语义融合、数据建模、PaaS服务、SaaS服务以及一体化解决方案的设计与咨询服务。涉及到的领域有教育医疗类惠民行业、优政兴业类政府领域、互联网新经济领域；</p> <p style="text-align: justify"><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">本课题组在数据采集、数据建模和平台开发方面展开了相关工作，陆续得到工信部产业化基金（2008）、973项目（2011）、发改委4G专项（2013）、科技部重点研发项目（2016）和若干企事业基金的支持，近年相关研究成果发表在ICTAI2015-2016、BIBM2015、BIBM2016、AAAI2017等，在应用实践方面，近年本申请团队在大数据及智能系统与本次申请项目有支撑作用的应用实践主要有：</span></span></p> <p style="text-align: justify"><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">1）企业征信互联网大数据服务平台：该系统从互联网中富集与企业信用相关的数据（反映企业行业领导地位、财务能力、政府监管信息、互联网舆情等），对企业进行多维画像和标签化，并构建风险预警模型，为企业征信提供技术支撑，从2014年开始，本平台以数据服务和计算服务的模式进行部署，目前该系统已经产业化推广；<br/> 2）中药联合用药安全预警大数据平台：该系统通过有效富集中医药古典文献数据、现代中医药期刊会议论文、中医药研究相关实验数据、临床中西医联合诊疗电子病历数据，对中西医联合用药配伍规律及主成分药物群进行建模，为联合用药提供预警服务。该系统作为973项目“ 基于‘十八反’的中药配伍禁忌理论基础研究”（编号：2011CB505300）的子课题的软件实现，已经在2015年8月获得973专家组的验收，获得一致好评，同时在项目验收后，以该系统为基础，正在进行“基于‘十九畏’的中药配伍禁忌数据挖掘与知识发现”的预研。</span></span></p>
|}
