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知识工程
来源:计算机学院 发布时间:2014-12-23 11:32:52 【字号: 】 阅览次数:

 知识工程团队组建于1999年。十年来,依托于北京市重点学科北方工业大学计算机应用技术学科,团队始终牢固树立基础理论研究与解决生产实际问题并重的指导思想,秉承“科技促进生产”的理念,逐步走出了一条可持续发展的产、学、研相结合的科学发展的道路。特别是在2005年北京市教育委员会实施“北京市属市管高等学校人才强教计划”以来,团队迎来了新的发展契机,取得了更为长足的进展。2006年获北京市“学术创新团队”资助,团队带头人李晋宏教授获北京市“高层次人才”资助,多名年轻教师也都在各自所从事的研究专题内不断崭露头角,在保持现有研究方向稳定的基础上,不断开辟新的研究分支。目前,团队共有成员10人,其中教授2人,具有博士学位的教师4人,知识与年龄结构合理,正处于不断上升,且极具前景的大发展时期。团队在有色金属,尤其是在铝电解生产数据智能分析与挖掘领域,在国内享有较高的声誉,曾获包括国家科技进步二等奖在内的多项国家级和省部级科技奖励,所开发的软件“工业生产数据多维分析系统Dassie”等,广泛应用于青铜峡铝业等十多家大型电解铝企业,实现了企业生产管理与决策的标准化和智能化,给企业创造了上亿元的经济效益。

 团队面向复杂工业生产数据的智能分析与挖掘中的关键科学问题,开展数据挖掘算法、多维分析、智能系统等方面的创新性研究,解决工程科学前沿问题,获取原始创新成果和自主知识产权,为工业生产数据的分析、挖掘、应用和决策提供技术保障。

具体而言,团队的研究方向和研究内容包括:

1. 生产智能系统研究。与中电投宁夏青铜峡能源铝业集团有限公司和中国铝业公司贵州分公司合作,进行铝电解槽的生产智能系统的研究与开发工作。提出了非对称变论域技术,开发出基于该技术的模糊专家系统软件Feside,实现了同一套模糊专家系统规则自动适应不同的槽或同一台槽的不同时期的功能。该项研究成果已在《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》、《中国有色金属学报》、《仪器仪表学报》、《模式识别与人工智能》等国内重要期刊上发表,并已推广应用至中铝公司贵州分公司,中电投宁夏青铜峡能源铝业集团有限公司三期、四期,中铝公司包头分公司四期,包头希望铝业,豫港龙泉铝业等电解铝生产系列中,取得了良好的效果。2000年获贵州省科技进步一等奖,2003年获有色行业科技进步一等奖,2004年和2010年两次荣获国家科技进步二等奖。

2. 数据仓库构建与多维分析方法研究。基于数据仓库与多维分析技术,开发了铝电解槽生产数据多维分析系统软件Dassie,实现了自动从局域网上获取实时的电解槽生产数据,使工艺人员及企业领导能从多个角度分析、汇总数据,以各种图、表的方式浏览,并可计算多种统计指标,使用户对考虑因素的发展趋势有所把握。当在生产中发现问题时,可以通过上滚和下钻操作发现、分析和解决问题,已成为我国铝电解生产企业的常用软件之一。该成果已应用于中电投宁夏青铜峡能源铝业集团有限公司,中铝连城铝业,中铝河南分公司,山西华圣铝业,山西华泽铝业,豫港龙泉铝业,包头希望铝业,中铝包头铝业,中铝青海分公司,河南焦作万方铝业,中孚铝业等国内十多家大型电解铝厂。2004年获宁夏回族自治区科技进步一等奖。

3. 频繁模式精简表示形式及其挖掘算法研究。1)从降低长度较短的项集的处理代价入手,提出了包含索引的数据组织形式;2)提出了一种新的最大频繁项集挖掘算法,实现了集合枚举树的跳跃式搜索,大大缩小了搜索空间;3)对闭项集挖掘算法DCI-Closed进行了改进,得到约简前序集和约简后序集,并证明了约简前序集和后序集与原来的前序集和后序集在功能上是等效的;4)提出了一种新的频繁项集精简表示方法元项集,证明了最大频繁项集和频繁闭项集都是元项集的特例;5)提出了一种基于闭项集的频繁闭序列挖掘算法CSCI,论证了闭序列模式只能由闭项集组成,具有较高的挖掘效率。这些成果已发表在《Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence》、《Knowledge-Based Systems》、《Intelligent Data Analysis》、《International Journal on Artificial Intelligence Tools》、《计算机研究与发展》等国际、国内重要期刊上,产生了一定的影响。

十年来,团队与中电投宁夏青铜峡能源铝业集团有限公司等大型铝厂、中南大学等重点高校、中铝国际研究院等权威研究机构、SBTI等国际知名数据分析与管理公司建立并长期保持了良好的合作关系,在合作中锻炼了队伍、拓展了方向、抓住了机遇。在今后的发展中,团队将在继续完善和推广现有成果的同时,下大力气加强基础理论和方法的研究,拓展新的行业和有色金属中新的应用领域,争取更快更好地把团队做大做强。

团队带头人:李晋宏 教授 

 

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