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网络安全技术及应用
时间: 2009-03-18 10:30

Ⅱ-1-2 研究方向之三
研究方向名称:模式识别与人工智能
从事本研究方向的人员
主要学术带头人及带头骨干姓名
高职人员数
中职人员数
李涛
马洪
罗代升
周激流
4
6
本研究方向的特点、学术地位、作用和意义:
特点
1.致力于模式识别与人工智能领域的前沿研究,长期从事人工智能、神经网络、专家系统、新一代人工智能语言及其支撑系统得理论及实现技术的研究连续获得国家自然科学基金,国家教委以及四川省科委科学基金的支持,研究人员及经费稳定
2.在模式识别和智能神经网络方面作出了有特色的成果 李涛教授在95年首次提出了大神经元原理。在此基础上,96年98年分别提出了智能神经元模型及智能神经网络组成原理,从而实现了将传统得数字计算、符号逻辑以及神经计算同一到智能神经元及智能神经网络组成原理中。与此同时,将这一原理分别应用到天气预报、语音识别以及汉字等领域,并获得成功,智能神经网络自称原理的研究为NN及AI的研究探索了一条新路。马洪教授在IEEE Trans on Circuits and systems和IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine等著名杂志上发表的多篇文章被SCI录用,表明课题组在模式识别,小波变换等方面取得了有特色的成果。
3.新人工智能程序设计语言及支撑环境的研究 95-99年 李涛教授提出并实现三个新人工智ROOP(面向对象与逻辑规则一体化的程序设计语言)ONPL(面向神经元的程序设计语言)NIPL(分布式智能神经网络程序语言及其支撑环境)。这些理论的建立为本研究方向提供了直接的技术支持和依据。
学术地位
  提出了大神经元原理以及神经网络组成原理,在美国核心刊物及重要国际会议上发表论文60多篇。其中被SCI、EI、ISTP检索7篇。先后收到来自美国英国等国家收取相关资料论文得信件40多封。这些成果在国际上神经智能系统和模式识别的研究领域中在占有一席之地。
作用和意义
智能神经网络组成原理研究将传统的AI理论与NN有机地结合起来,充分发挥AI在知识理解、推理以及NN在知识表达、知识获取上得优势,为NN从理论研究走向应用开辟了一条新路。





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