计算智能重庆市重点实验室

Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence

学术团队


粗糙集与粒计算创新团队

智能规划与模式识别创新团队

数据工程与认知计算创新团队

虚拟现实与可视化创新团队


粗糙集与粒计算创新团队

重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室粗糙集与粒计算创新团队是重庆邮电大学校级科研团队,该团队有固定科研人员近20人,包括国内外相关领域知名学者,比如:中国长江学者获得者王国胤教授、波兰院士Roman Słowiński教授和国际知名学者加拿大里贾纳大学的Yiyu Yao教授。团队目前正在承担的国家级课题有5项,科研项目经费总额超过1000万。

近年来,团队在粗糙集、粒计算、三支决策、Web智能技术、聚类分析、知识获取、数据挖掘和智能信息处理等领域取得了国内外瞩目的成果。近年来,团队发表论文被SCI/EI检索超过130篇,包括“领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文”、“中国百篇最具影响优秀国内学术论文”和ESI高被引论文多篇等。出版著作和教材10余部,授权专利10余项。

团队荣获了重庆市自然科学一等奖、吴文俊人工智能科学技术奖创新奖二等奖、RSCTC2010国际DNA数据挖掘竞赛高级组第一名等多项奖励。

团队与美国、加拿大、日本、波兰等国的一些专家学者建立了长期稳定的合作研究关系。团队成员有超过10人次出国进修访问; Yiyu Yao教授、Pawan Lingras教授、Sankar K Pal教授、Roman Słowiński 教授等10多名国际著名专家也先后来重庆访问讲学并开展合作研究工作。团队与国内外其他知名高校通过项目合作的方式建立起了稳定的科研合作关系,如中南大学、加拿大的里贾纳大学、圣玛丽大学等。

人才建设方面:博士生导师3人(王国胤教授、于洪教授、张清华教授);硕士生导师8人(王国胤教授、于洪教授、胡峰教授、赵军教授、胡军博士、李智星博士、夏书银博士、周应华副教授);长江学者特聘教授1人(王国胤教授);重庆市中青年骨干教师1人(于洪教授)

 

团队负责人介绍:
王国胤:博士,教授,1970年3月出生于重庆,重庆邮电大学计算机科学与技术学院执行院长、计算智能重庆市重点实验室主任。

是教育部“长江学者”特聘教授,中组部“万人计划”科技创新领军人才,人社部“新世纪百千万人才工程”国家级人选,国务院政府特殊津贴专家,全国优秀教师,重庆市首席专家工作室首席专家。担任国际粗糙集学会(International Rough Set Society, IRSS)理事长、中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事,国际粗糙集学会(International Rough Set Society, IRSS)Fellow、IEEE高级会员(Senior Member, IEEE)、CCF杰出会员,是《Transactions on Rough Sets》、《International Journal of Cognitive Informatics & Natural Intelligence》、《International Journal of Software Science and Computational Intelligence (IJSSCI)》、《International Journal of Advanced Intelligence(IJAI)》、《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》、《计算机学报》、《小型微型计算机系统》、《计算机科学》、《智能系统学报》、《重庆邮电大学学报》等10余种期刊编委。出版学术专著15部(含编著),发表SCI/EI收录论文近200篇,论著被他人引用8000多次。作为会议主席、程序委员会主席和组委会主席组织召开国际会议20余次,应邀在国际会议上作特邀报告20余次。获国家级高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖等教学科研成果奖励6项。
王国胤教授组织召开了10多届中国Rough集与软计算学术研讨会系列会议,和RSFDGrC2003、WSS2004、ASGIS2004、ISNN2005、RSFDGrC2005、ICCI2006、RSKT2006、AMT2006、ASGIS2007、MUE2007、JRS2007、HPCNCS2007、RSKT2008、IFKT2008、IEEE GrC2008、RSKT2009、ISP2009、HPCS2010、RSKT2010、ICSI2011、JRS2012等20多个国际学术会议,并担任会议主席或共同主席;是RSFDGrC、WSS、ISNN、RSCTC、IKS、CSS、ICAI、IKE、ICMLA、SCI、MSRAS、ICCI、GrC等10多个系列性国际学术会议的程序委员会委员;应邀在MSRAS2004、IFTGrCRSP2006、RSGrC2007、PReMI2007、RSKT2008、IFKT2008、ASGIS2008、IEEE GrC2008、RSKT2009、RSFSCS2009、RSFDGrC2011、IEEE GSIS2011、AMLTA2012、IEEE GrC2013等国际会议,和CRSSC2002、CAAI2005、CNNC2006、IECT2007等全国会议上作特邀大会报告。王国胤教授主持了国家自然科学基金、国家863计划、国家科技重大专项等30多项国家级/省部级科研项目及多项国家级/省部级教研项目,负责建设国家级双语教学示范课程《数据库原理》和国家级特色专业“计算机科学与技术”,出版学术专著15部(含编辑著作),在国内外主要学术刊物和学术会议上发表200多篇研究论文,其中被国际权威检索刊物SCI收录40余篇、EI收录100多篇,论著被他人引用7000多次,2篇论文入选"领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文"和"中国百篇最具影响国内学术论文",获重庆市自然科学一等奖、二等奖、三等奖各1次,获国家级高等教育教学成果二等奖和重庆市教学成果一等奖各1次。
王国胤教授是重庆邮电大学计算机科学与技术一级学科(省部级重点学科)学科负责人、计算机科学与技术学院执行院长,计算智能重庆市重点实验室主任,兼任中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所所长,上海交通大学、西安交通大学、西南交通大学、电子科技大学和西安电子科技大学兼职教授。王国胤教授领导的重庆邮电大学计算机科学与技术研究所2002年荣获首届“重庆市十大杰出青年群体”荣誉称号,领导的智能信息处理研究团队2010年获“重庆高校创新团队”荣誉称号,领导的重庆邮电大学计算机软件教学部2010年荣获“国家级教学团队”荣誉称号。带领的教学科研团队分别评为“国家级教学团队”和“重庆高校创新团队”。主要研究领域包括:数据挖掘、粗糙集、粒计算、认知计算、云计算与大数据等。已培养毕业博士生20余名,硕士生100余名。
导师获奖、荣誉称号
  教育部“长江学者”特聘教授,中组部“万人计划”科技创新领军人才,人社部“新世纪百千万人才工程”国家级人选,国务院政府特殊津贴专家,全国优秀教师,重庆市首席专家工作室首席专家
 2篇论文入选"领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文"和"中国百篇最具影响国内学术论文",获重庆市自然科学一等奖、二等奖、三等奖各1次,获国家级高等教育教学成果二等奖和重庆市教学成果一等奖各1次
 知识发现的粗糙集理论和方法(王国胤) 吴文俊人工智能科学技术奖创新奖二等奖 2014.11.19
主要学术活动
    出版学术专著15部(含编著),发表SCI/EI收录论文近200篇,论著被他人引用8000多次
    作为会议主席、程序委员会主席和组委会主席组织召开国际会议20余次,应邀在国际会议上作特邀报告20余次
    获国家级高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖等教学科研成果奖励6项。
导师研究方向
数据挖掘、粗糙集、粒计算、认知计算、云计算与大数据等
近年来参与的科研/教研项目
    科技部重点研发项目:大数据知识工程基础理论及其应用研究(前沿基础类+共性关键技术类),2016.07-2020.12,项目负责人
    国家自然科学基金:大数据复杂任务的多粒度分解与联合问题求解机制研究,2016.01-2018.12,项目负责人
    国家自然科学基金:不确定性概念内涵与外延的双向认知计算理论模型与方法,2013.01-2016.12
    国家自然科学基金:面向领域的多粒度动态海量数据挖掘理论模型与方法,2011.01-2013.12
    省部级及重要横向科研项目:计算认知理论模型与方法研究,2013.03-2015.12
代表性学术论文
[1] Wang G, Ma X, Yu H. Monotonic uncertainty measures for attribute reduction in probabilistic rough set model[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2015, 59(C):41-67.
[2] Ma X, Wang G, Yu H, et al. Decision region distribution preservation reduction in decision-theoretic rough set model[J]. Information Sciences, 2014, 278:614-640.
[3] Guan L, Wang G, Guan L. Generalized approximations defined by non-equivalence relations[J]. Information Sciences, 2012, 193(11):163–179.
[4] 徐计, 王国胤, 于洪. 基于粒计算的大数据处理[J]. 计算机学报, 2015(8):1497-1517.
[5] 马希骜, 王国胤, 于洪. 决策域分布保持的启发式属性约简方法[J]. 软件学报, 2014(8):1761-1780.
[6] Guo Y, Wang G, Zhang X, et al. An Improved Hybrid ARIMA and Support Vector Machine Model for Water Quality Prediction[M]// Rough Sets and Knowledge Technology. Springer International Publishing, 2014:411-422.
[7] Guoyin Wang1(B, Xu J, Zhang Q, et al. Multi-granularity Intelligent Information Processing[M]// Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing. Springer International Publishing, 2015:S4–S5.
[8] Wang G, Gao J, Hu F. A stable gene selection method based on sample weighting[J]. Canadian Conference on Electrical & Computer Engineering, 2013, 313(s 1–2):1-4.
[9] Wang G, Xu C, Li D. Generic normal cloud model[J]. Information Sciences, 2014, 280(280):1-15.
[10] Xu C, Wang G, Zhang Q. A New Multi-Step Backward Cloud Transformation Algorithm Based on Normal Cloud Model[J]. Fundamenta Informaticae, 2014, 133(1):55-85.
[11] Wang G, Guan L, Wu W, et al. Data-driven Valued Tolerance Relation Based on the Extended Rough Set[J]. Fundamenta Informaticae, 2014, 132(3):349-363.
[12] Li M Z, Wang G Y. Knowledge Reduction in Crisply Generated Fuzzy Concept Lattices[J]. Fundamenta Informaticae, 2015, 142(1-4):307-335.
[13] Li M, Wang G. Approximate concept construction with three-way decisions and attribute reduction in incomplete contexts[J]. Knowledge-Based Systems, 2015, 91:165-178.
主要专利
[1] 一种流数据的分类方法及其装置和系统 (CN 104268260 A) 2015.1
[2] 光纤干涉仪、光纤传感器及其制作方法 (CN 104345046 A) 2015.2
[3] 冲突关系下的数据驱动变精度优势粗糙集阈值获取方法 (CN201410117952.1)  2014.9.24
[4] 置信优势关系粗糙集模型及属性约简方法 (CN201310739290.7) 2014.3.19
[5] 一种分治法与水质周期性结合的水质预测方法 (CN201410154826.3) 2014.6.25
[6] 一种基于灰色理论及支持向量机的水质预测方法 (CN201310658980.X) 2014.2.26

 

团队主要研究方向:

多粒度粗糙计算理论与方法;

不确定智能信息处理理论与方法;

三支决策聚类技术;

自主式数据挖掘理论与技术;

 

团队科研情况:

提出了多层的三值/多值逻辑神经网络模型(TMLNN)和并行神经网络体系结构(PNN)。

发现并证明了基于信息熵的粗糙集理论和基于代数观点的粗糙集理论是不等价的,提出了基于条件熵的高效粗糙集知识约简算法。

多维数据快速排序的时间复杂度改进为O(N×(M+logN))。

提出了基于决策粗糙集的聚类数目自动确定的方法、增量三支决策聚类方法、重叠社区域的三支决策细分与发现方法、基于三支决策的集成聚类模型等一系列有关三支聚类的理论与方法。

 

近年来承担的主要重点项目:

项目名称

项目来源

多媒体数据动态压缩及其应用研究

国家863高技术计划项目

基于粗糙集和粒计算理论的决策支持研究

科技部国际合作司

面向家庭和社区的远程医疗系统研制及示范应用

工信部2012年物联网发展专项

基于大数据和云计算的铝电解生产知识自动化决策系统设计方法与应用验证

国家自然科学基金重点项目子项目

 

 

 

 

团队所获奖励

获奖项目/成果

奖励

智能信息处理理论若干关键问题研究

重庆市自然科学奖一等奖

知识发现的粗糙集理论和方法

(CX2014-2-R01)

吴文俊人工智能科学技术奖创新奖二等奖

粗糙集理论与应用研究综述

领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文

决策表核属性的计算方法

中国百篇最具影响国内学术论文

A Semiautonomous Clustering Algorithm Based on Decision-theoretic Rough Set Theory

RSKT国际会议最佳论文奖