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统计学与大数据技术中心

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简介
日期:2018-04-24 点击:

中心定位:统计学与大数据技术中心聚焦于大数据基础算法、大数据分析与处理核心算法、人工智能与机器学习核心技术、大数据产品研发技术的研究,以国家大数据战略需求为导向,聚焦于国家经济建设和社会发展的重点领域,加强与行业应用的结合及企业的协同创新,研发大数据与人工智能产业所急需的核心技术,促进技术成果转化和产业孵化。通过承担国家重大科研项目和社会项目,形成大数据分析与人工智能技术研发的持续创新实力,为我国大数据与人工智能战略的实施做出重要贡献。

历史沿革: 统计学与大数据技术中心是依托统计学一级学科和大数据算法与分析技术国家工程实验室而筹建的。2012年,数学与统计学院在原数学一级学科下的概率论与数理统计二级学科的基础上创建统计学一级学科。2017年,在徐宗本院士的组织和领导下,国家发展改革委决定由西安交通大学作为承担单位,联合清华大学、百度公司、国家电网全球能源互联网研究院、河南中原大数据研究院有限公司共同组建大数据算法与分析技术国家工程实验室。

人员组成:人员组成:统计学与大数据技术中心现有专职科研人员13人,其中教授7人,副教授5人,讲师1人,包括西安交通大学青年拔尖人才3人。所有教师均具有博士学位。他们学术思想活跃,创新意识强,有很好的发展潜力。所有专职教师均具有国内985高校或海外高校的博士学位,均有海外研究与合作的研究经历。目前主要人员构成如下:

l 李润泽、孟德宇、梅长林、靖稳峰、杨树森、徐颂华、张红英、姜丹丹、惠永昌、付利亚、张春霞、朱学虎、赵谦



代表性成果:长期以来,数据挖掘是以数据分布和产生数据的物理机制为基础的。基于“人一眼能看出二维问题的解”的观察,统计与大数据技术中心研究团队提出了“通过解释和模拟人为什么一眼能看得出的机理进行数据建模”的科学思想,并系统发展了基于视觉认知的数据挖掘新原理与新方法。所提视觉聚类器被评价为“是原创性的研究”“有深刻的数学原理”“做出了多个不平凡的贡献”。世界神经网络协会主席Wunsch在IEEE Trans NN 的综述中高度评价了这一“有趣的分层聚类”方法。视觉分类机通过模拟视皮层特征提取原理和视觉尺度自适应选择机制辨识, 解决了分类算法的模型选择问题, 被认为“解决了支撑向量机所面临的一个重要问题”。相关成果已被广泛用于地理数据分析(美国乔治亚大学Lan小组、路易斯桑那州立大学Wang小组)、图像处理(美国马里兰大学DeMenthon小组)和蛋白质结构分析(比利时那慕尔大学Leherte小组)。特别是Leherte小组长期将我们的方法用于蛋白质电子密度估计、结构辨识和内硫胺胃蛋白酶配体匹配等。视觉分类机等算法已被山西太原钢铁集团公司用于硅钢纵条纹及热连轧钢板质量控制,带来1100万元/年的直接经济效益。信息融合的“响尾蛇模式”已应用到国家重大工程型号,显著提高了跟踪目标航迹估计精度。研究成果获2011年国家科技进步二等奖。

研究方向:统计学与大数据技术中心以国家大数据与人工智能战略需求为导向,聚焦于国家经济建设和社会发展的重点领域,在国家自然科学基金重大项目“大数据的统计基础与分析方法”的支持下,着力于大数据基础算法与核心技术、人工智能与机器学习基础问题与基本模型、大数据与人工智能产品研发技术的研究,加强与行业应用的结合及企业的协同创新,打造校企紧密结合的强劲技术团队,进行建设体制和运行机制的深度革新,建成国际先进的大数据技术研发平台,研发大数据与人工智能产业所急需的核心技术,对我国的大数据产业发展提供实质性支撑。目前聚焦的研究内容有:

l 大数据统计学基础与分析方法;

l 大数据分析处理的基础与核心算法;

l 针对开放环境的复杂形态大数据机器学习模型与算法研究;

l 面向视频、图像、高光谱遥感等数据类型的智能分析与处理技术;

l 典型场景下的大数据应用。




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