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| 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系统研究方向1 自主Agent及多Agent系统'''</span></span></p>
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<span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">2)分布式网络入侵检测系统:该系统将分布式入侵检测问题建模成为多agent对抗环境下入侵者和防御者的攻防问题,本系统从计划识别的角度对观察到的入侵序列进行预警分析。作为本申请团队前期结题项目的一个原型系统,该系统很好地完成了理论预研及算法验证任务,目前作为网络安全教学攻防训练平台,在发挥算法验证功能的同时,还起到辅助教学的作用。本课题组从2002年开始就展开了相关的理论研究,陆续得到科技部重点研发项目(2018YFB143400)、国家自然科学基金(60503021、60875038、61105069、61403156、61375069、61502227、61876080)、教育部重点基金(108151)及省支撑计划(BG2006027)和省重点研发项目的支持,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。本申请团队在应用实践方面也做了有益的尝试,比如:基于众包的软件测试、基于博弈论的中药方剂量效关系分析、分布式网络入侵检测系统等。</span></span>
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<span style="font-family:Times New Roman,Times,serif"><span style="font-size:smaller">2) 移动终端机精准营销系统:该系统的研发始于2012年,目标在于充分利用移动运营商既有用户数据、终端机数据以及用户消费数据,构建用户的精准画像并标签化,在此基础上构建用户与终端机的相关性模型,从而为精准营销提供辅助支撑。社会网络分析的应用体现在:用户与用户的关系分析、终端机更换关系网络、在社交平台上反映用户用机偏好的舆情分析等。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)、国家自然科学基金科学中心重点项目(U1811462)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。本申请团队在应用实践方面也做了有益的尝试,比如:公安情报研判、企业征信、金融风控、移动终端机精准营销等。</span></span>
| style="width: 321px" | [[File:图片1.jpg|center|300x200px|图片1.jpg]] <p style="text-align: center"><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif">'''<span style="font-size:larger">研究兴趣2研究方向2 </span>'''</span><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif">'''<span style="font-size:larger">复杂网络分析</span>'''</span></p>
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| 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研究方向3 </span>'''</span><span style="font-family:Times New Roman,Times,serif">'''<span style="font-size:larger">大数据及智能系统大数据分析及智能系统</span>'''</span></p> | style="width: 1258px" | <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>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、数据质量治理、数据安全治理、数据连接、语义融合、数据建模、知识图谱、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">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。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)、科技部重点专项(2017ZX07204001)、省重点研发项目和若干企事业基金的支持,在大数据应用方面取得了较好的成果。本申请团队在应用实践方面也做了有益的尝试,比如:企业征信、中药联合用药安全预警大数据平台、智慧医疗、工业大数据、数字政府等。</span></span></p>
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