计算机学报期刊神经网络

随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

萌芽时期

在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

低谷时期

在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。

在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.

[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.

[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.

[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.

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一．概况计算机应用技术专业现设有计算机应用技术的二级学科博士点和硕士点，其培养方式为硕士、博士、提前攻博等等。2002年获准国家立项的计算机应用技术重点学科，2003年获准建立计算机应用技术博士后流动站。硕士研究生学制3年，实行学分制，2005年招生规模为30人。博士研究生学制2年，实行学分制，2005年招生规模为12人。近年来，本学科先后获得211工程和国家重点学科经费资助，软硬件设施得到了根本改善，在主要研究方向已形成人才高地。二．学科研究方向介绍主要研究方向是计算智能与知识工程，包括问题求解商空间理论及其应用、基于商空间理论的粒度计算理论及其应用、构造性机器学习理论及其应用、优化理论与方法的研究、新的层次机器学习理论和方法的研究以及复杂系统的优化技术和方法等等，获得了一批原创性在国内外有重要影响的科研成果。三．专业课程设置1．学位课英语、科学社会主义理论与实践、自然辩证法概论、组合数学、算法设计分析、高级数据库系统、计算机科学数学理论、人工神经网络的理论及应用、人工智能高级教程、高级数据库技术等等2．非学位课并行计算、智能计算、计算机视觉、知识发现、专家系统及其开发环境、优化理论及方法、构造性学习理论与方法和数据仓库及数据采集等等四、学科导师队伍张铃：男，1937年5月生，福建福清人，1961年毕业于南京大学数学天文系.同年分配至安徽工作，先后在安徽四所大学任教。1993年调至安徽大学人工智能研究所，任所长、教授、博士生导师至今。1986年4月由讲师破格晋升为正教授，1988年被授予国家有突出贡献的中青年专家称号，1991年获享受国家特殊津贴待遇，先后被清华大学、浙江大学、同济大学和中科院智能所等单位聘为客座教授。获得荣誉称号：改革开放以来，获全国教育系统劳动模范等省级以上荣誉称号八次；先后获国家自然科学奖等省级以上学术奖励十次；1978年获安徽省首届科技大会成果奖；1984年获第六届ICL欧洲人工智能奖；1987年获国家教委科学技术进步一等奖；1991年获国家教委科学技术进步二等奖；1992年专著《问题求解理论及应用》获全国高等学校出版社优秀学术专著特等奖；1992年专著《新一代计算技术前沿的研究》获全国优秀科技图书一等奖；1993年获电子工业部科技进步一等奖；1995年获国家自然科学三等奖；1999年获“全国优秀科技图书奖”暨“科技进步奖（科技著作）”一等奖；1999年获安徽省自然科学二等奖。目前主要研究方向有：商空间粒度计算理论（这是目前国际上三大粒度计算理论之一）、智能计算、机器学习理论和方法等。程家兴：男，澳大利亚南澳大学博士，教授，现任安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室主任，博士生导师，安徽省计算机学会常务理事，澳大利亚南澳大学SCG研究所研究员。主持和参加国家自然科学基金项目，国家自然科学基金中澳特别基金项目、教育部“优秀青年教师资助计划”项目、教育部博士点基金项目等。与澳大利亚南澳大学建立国际合作关系。研究方向：智能计算，算法分析与设计，最优化方法。获安徽省高校科技进步3等奖，安徽省第三届自然科学优秀学术论文2等奖.。目前，指导博士生5名，硕士生9名。主讲课程有具体数学，智能计算，优化理论与方法，组合数学以及本科生离散数学教学课程等。张燕平：女，出生，安徽巢湖人；1981年毕业于上海电力学院热工自动化专业； 1989年作为合肥工业大学微机应用研究所研究生获工学硕士；2000年9月至2003年7月在职读博士研究生，并获得安徽大学计算机应用专业工学博士学位。2000年6月任安徽大学计算机系副教授；2003年担任计算机应用专业硕士研究生导师； 2004年11月任教授。主持完成安徽省教育厅自然科学研究项目1项，参加国家自然科学基金项目多项。2004年获安徽省科技进步二等奖。已在《计算机学报》、《计算机研究与发展》等国家重点期刊和国家级期刊发表学术论文18篇。汪继文：男，1958年9月生，安徽宿松人。1982年1月本科毕业于安庆师范学院数学系，获理学学士学位。1989年7月硕士毕业于安徽大学数学系，获理学硕士学位。2001年7月博士毕业于中国科学技术大学数学系，获理学博士学位。 进入中国科技大学动力工程及工程热物理博士后流动站火灾科学国家重点实验室做博士后。出站，获博士后证书。在安庆师范学院数学系任教。1989年7月硕士毕业后留校到安徽大学计算机学院（原为计算机系）任教到至今。2001年6月担任硕士生导师，2002年9月受聘为教授。入选为安徽省高校中青年学科带头人培养对象。三次获教学优秀奖，一次获安徽省高校科技进步三等奖。目前主要研究方向是计算机数值模拟技术，先后参加了5项国家自然科学基金项目的研究工作，主持完成两项省教委项目。目前参加一项国家自然科学基金项目，主持一项省自然科学基金项目。已发表学术论文28篇，SCI收录论文4篇。 1. 智能软件学科带头人李龙澍教授，博士生导师，主要研究兴趣为软件体系结构、不精确知识表示和智能Agent技术，发表研究论文50多篇，主持开发的主要系统有：农业气象决策支持系统、大型数据库管理系统、电子政务系统、网络信息管理系统。软件体系结构的研究：探讨知识的继承机制和抽象原理，使智能软件系统的数据库、模型库和方法库融为一体，引进了知识的层次结构，增强系统的可用性和维护效率。完成国家“863”项目“基于气象分析的指导农作物种植管理软构件”，主持研究国家自然科学基金项目“智能软件体系结构和组件技术的研究”，深入研究模糊商结构理论，将粒度计算理论用于建造软件体系结构模型，提出了一种基于商空间的智能软件体系结构构造模型，研究成果在农业气象、河流污染、公路管理、煤矿救护等GIS系统中有广泛应用。不精确知识表示的研究：深入研究不精确知识表示的特点，提出一种适合领域特征的信息处理系统的框架和数据约简、知识发现方案，促进知识库系统开发技术水平的发展。研制适合模糊粗糙集信息处理的新的智能软件体系结构，不仅具有重大学术价值，而且在农业气象分析应用中取得其它方法和系统无法替代的明显效果，结合农业气象信息，分析模糊粗糙集的特性和优点，研制适合知识处理的构件模型，用于建造减灾防灾、农作物管理等实际决策支持系统，产生巨大的社会经济效益。智能Agent技术的研究：Agent体系结构是智能Agent研究中一个重要的研究方向，它所要解决的问题是智能Agent是由哪些模块组成，这些模块之间如何交换信息，以及如何将这些模块用软件或硬件的方式组合起来形成一个有机的整体。结合完成国家“863”项目、国家自然科学基金项目等重大科研项目和机器人世界杯足球锦标赛RoboCup(Robot World Cup），面向大中型企业的数据仓库进行数据挖掘和建造基于Agent技术的智能决策支持系统，为安徽现代化建设产生重大社会经济效益。2. 数据库与Web技术学科带头人郑诚博士、副教授。2002年12月毕业于中国科学技术大学计算机系，并获博士学位，研究方向：数据库与数据仓库技术、知识发现与数据挖掘技术、人工智能与机器学习、新一代Web技术等。2005年9月起在安徽大学计算机科学与技术博士后流动站进行博士后研究（在职）。安徽大学中青年骨干教师，安徽省高校骨干教师培养对象。近几年内作为主要骨干参加国家自然科学基金、863计划、安徽省自然科学基金项目等项目4项。主持省教育厅自然科学研究项目二项，发表学术论文20余篇。数据库与Web技术方向：研究数据库与数据仓库及其应用技术、基于数据库和数据仓库的数据挖掘技术，研究多粒度数据挖掘技术，将它们应用于税务、网络安全等领域；研究语义Web技术，在Web中引入有关智能技术，让计算机能理解Web上的信息。3. 并行计算学科带头人刘锋，博士，教授。主要研究方向：软件工程、并行计算、网格计算，承担国家自然基金项目、教育部科研项目、安徽省自然基金项目和安徽省教育厅自然基金项目多项。近期发表的主要论著：1. 基于改进型遗传算法的门阵列模式布局 (EI）小型微型计算机系统 2002,. 求复函数方程根的遗传算法 计算机工程与应用2001年，37卷，第24期3. PVM环境下求复函数方程根的并行遗传算法 小型微型计算机系统 2003,. ORACLE数据库的MIT在营业帐务系统中的应用 电信技术 . 电子出版物与纸质出版物异同论 情报科学 . 基于遗传算法的方程求根算法的设计和实现 (EI）控制理论与应用 2004年第3期7. Internet QoS控制机制综述 计算机科学 . 基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法 微机发展 2001年第6期9. 基于Agent网格计算性能的实时调节 计算机工程与应用 2003年第39期10. 并行遗传算法求复函数方程根的设计和实现 (EI）系统工程理论与实践 2004年第6期4. 中间件技术学科带头人邹海，博士，高工。2001年3月至2003年7月在中国矿业大学电气工程（信息与电子技术）博士后科研流动站从事博士后研究。近年来主要专注于模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取、中间件技术等方面的研究。主持或参与完成了国家自然科学基金项目1项、948项目1项、省部级自然科学基金2项和10多项横向合作项目，目前在研省青年教师基金项目1项、省教育厅自然科学基金1项，获省、部级科学技术进步奖3项，发表论文10余篇。近年来承担了包括东北晚中生代资源预测专家系统、坝工建筑物实时监测数据采集系统、基于网络通讯的远程分布式遥测系统、基于数据挖掘的防汛抗旱调度指挥系统、B/S/S架构的客户关系管理系统在内的多个应用系统的设计和研发工作，并得以成功应用。模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取研究：针对信息识别中大量存在的不完备信息和随机环境这一的特点，结合智能信息处理领域近年来迅速发展起来的粗糙集（Rough Set）理论，深入研究在复杂系统中不完备信息及其随机环境下知识的表示、知识的约简、知识的学习、归纳和推理等。中间件技术的研究：中间件技术作为90年代初发展起来的基础软件，近几年来逐渐成为构建网络分布式应用系统的重要支撑工具。它能够解决网络分布计算环境中多种异构数据资源互联共享问题，实现多种应用软件的协同工作。研究方向涉及分布式高性能高可靠企业级基础软件平台架构与机制、应用集成架构与技术、J2EE应用服务器、、工作流技术、移动中间件技术、反射中间件技术、嵌入式中间件技术、网络即插即用中间技术件、普适计算中间件技术、网格计算中间件技术、CORBA高级技术等。目前，中间件已与操作系统、数据库、前端应用软件一起，跻身于软件业发展的重点之列，并成为分布式应用的关键性软件。它可广泛适用于政府部门、银行、证券、电力、电信、交通与军事等关键性的网络分布应用。 一、研究生始招时间及在校研究生规模始招时间：2002年在校研究生规模：约60人二、导师梯队介绍1．计算机视觉及应用方向韦穗：安徽大学副校长、教授、中国图像图形学会副理事长、教育部科学委员会信息学部委员，1983年4月至1985年9月在美国密执安大学及弗吉尼亚多理学院作访问学者。长期从事计算机视觉、图像图形学、模式识别、数学形态学和全息成像等领域的研究。近年来承担了多项国家自然科学基金项目和863项目。其中大容量快速图像分析系统（负责人）获中科院科技进步二等奖；并荣获国家863计划智能机器人主题先进工作者称号及国家科技部授予的国家863计划先进工作者称号。863项目“基于VR技术的装配帮助系统”（负责人）的研究， 2000年经863专家组组织验收，认为该项目的成果对于本领域的研究起到了开拓性的作用。国家自然基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”在图形学中的多视图几何、3D重构和基于图像的绘制、图像获取几何和降低计算复杂性，实现复杂景物的3D描述与显示方面取得了一定的研究成果。主持了2002年第二届国际图像图形学会年会，编辑了两本会议论文集，其中大部分论文都被EI收录，翻译出版《计算机视觉中的多视图几何》（由英国剑桥大学出版社和原著作者Richard Hartley和Sman的授权）。梁栋：博士、教授（博导），安徽大学电子科学与技术学院副院长。1985年和1990年在安徽大学获学士和硕士学位，2002年获安徽大学计算机应用技术专业工学博士学位。1991年晋升为安徽大学讲师，1996年晋升为安徽大学副教授，2002年晋升为安徽大学教授。1995年被评为安徽大学中青年骨干教师和安徽省中青年骨干教师培养对象，2002年被评为安徽省高等学校中青年学科带头人培养对象。近年来，在国内外学术期刊和学术会议上发表专题学术论文30多篇，主持和参加安徽省自然科学基金、国家自然科学基金、国家863计划、国家科技部科技型中小企业技术创新基金等科研项目20多项，先后获安徽省科技进步四等奖1项、安徽省高等学校科技进步三等奖2项、新型实用专利1项、安徽大学教学成果二等奖1项。主要研究领域：计算机视觉、图象信息处理。2．图像处理与识别方向罗斌：博士、教授（博导），英国约克大学计算机科学博士，安徽大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，安徽省首批“皖江学者”特聘教授，安徽省跨世纪学术技术带头人后备人选，安徽大学计算机科学与技术学院院长。中国图象图形学会理事、学术委员会、青年工作委员会委员，IEEE学会会员，IEEE计算机学会会员，英国BMVA会员。研究领域为数字图像处理与模式识别。目前主持国家自然科学基金项目《基于邻接图谱理论的图像聚类方法研究》，以及教育部“优秀青年教师资助计划”项目、安徽省人才开发基金和安徽省教育厅自然科学研究项目等。与国外同行专家保持有良好的合作关系，参加英国EPSRC项目的研究。主要研究成果有：应用现代图的分解理论对图像的结构化描述、图匹配理论和图的聚类方法进行了研究；利用EM算法和矩阵的SVD分解理论得到不同大小及包含结构噪声图的匹配方法，提出一种基于图匹配的图像配准算法；将图的谱分解理论应用于图像的识别和聚类，提出图谱结构特征提取方法，以及利用谱特征进行图的识别与聚类，并应用于图像库的检索。研究成果曾获亚洲计算机视觉学术会议最佳论文奖和安徽省科技进步三等奖。在国内外学术刊物和国际会议上发表论文70余篇，论文被SCI、EI、ISTP等索引40多次，论文代表作曾发表于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Computer Vision and Image Understanding》、《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》、《Image Vision Computing》等学术期刊。3．智能信息处理方向吴小培：博士、教授（博导）。2002年12月于中国科学技术大学获博士学位，研究方向为生物医学信号处理。2003年10月起在中国科学技术大学信号与信息处理博士后流动站进行博士后研究（在职）， 2004年4月－9月美国加州大学圣地亚哥分校访问学者。安徽大学中青年骨干教师，安徽省高校学科带头人培养对象。研究领域：盲信号处理，生物医学信号处理和语音、图像处理和识别。近年内主持和参加国家自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目5项。发表学术论文40余篇。在盲源分离、独立分量分析和脑电信号处理等方面的研究成果在国内有一定的影响，相关论文多次被同行引用。柴晓冬：教授，博士。安徽省高校中青年骨干教师。目前在中国科技大学电子技术与科学系做博士后研究（在职），研究内容为基于生物特征识别的信息安全。参与研究国家自然科学基金项目两项，主持省教委自然科学基金项目二项，在国内外重要学术刊物及学术会议上发表论文三十余篇。4．多维信号处理方向陶亮：博士、教授（博导），安徽省高校学科拔尖人才，计算机科学与技术学院院长助理。2003年于中国科技大学获得信息与通信工程专业博士学位。1997年考取国家留学基金委公派访问学者资格，次年被派往加拿大温莎大学访问研修一年。1999年被选为安徽大学中青年骨干教师，2001年入选教育部优秀青年教师资助计划并获项目资助，2002年入选安徽省高校首批学科拔尖人才。自1988年研究生毕业留校以来，一直从事教学与科研工作，曾给本科生、研究生开设或主讲过多门专业课程，获得过校教学成果奖和校教书育人先进个人称号；是本校信号与信息处理专业硕士生导师（该学位授予点开点导师之一），同时也是本校计算机应用技术专业博士生导师。参加或主持过多项科学研究，近期主持了安徽省教育厅自然科学重点研究项目、安徽省自然科学基金项目及教育部优秀青年教师资助计划项目的研究各一项。主要研究方向为多维信号处理、生物特征识别技术。在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《电子学报》、《Chinese Optics Letters》等核心学术期刊以及国际学术会议上发表论文50多篇，获得过安徽省第四届自然科学优秀学术论文奖，目前（2005年4月）已有2篇论文被SCI收录，22篇论文被EI收录，10篇论文被ISTP收录，多篇论文被他人引用；有专著1部（《实值Gabor变换理论及应用》）；是《电路与系统学报》和《计算机辅助设计和图形学学报》审稿人以及IEEE国际电路与系统专业学术年会审稿人（被邀请担任过审稿委员会委员、专题分会主持）。三、主要学术成果1．在国家自然科学基金项目“基本矩阵的鲁棒性计算及应用”支持下，应用视觉理论、投影几何、代数几何、矩阵分析和现代数学最优化理论，完成了基本矩阵的鲁棒性算法研究，并给出了在3维计算机视觉中相关问题的鲁棒性算法。2．在国家自然科学基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”支持下，对基于SVD分解的射影重构算法作深入系统的研究，并通过模拟数据和真实图像两方面的实验，获得图像中匹配点噪声效应的定量理解和算法性能的定性理解。3．在国家自然科学基金项目“基于照片的场景重现”支持下，对基于序列图像的全景漫游技术进行了研究，主要包括：图像插补问题、图像整合问题及全景图生成问题。4．在国家“863”计划项目“基于虚拟现实技术的装配帮助系统”支持下，完成了以下研究工作：1）建立一个Windows环境下的多模综合实验平台；2）实现一个基于视点的物体识别、定位的帮助装配系统的虚拟现实系统；3）对摄像机自标定、基于视点的插补、3D重构等问题进行了深入地研究。经国家“863”专家组鉴定：对本领域的研究起到了开拓性的作用。5．在国家自然科学基金项目支持下对计算机产生体视全息图进行了研究。全息技术能提供所有视点、距离上的3D（深度）感知，它是目前最理想的3D显示。当今来自计算机、卫星、先进医学成像设备、战场环境的精确模拟以及地质勘探等各个领域的数据与日俱增，人们越来越希望能将这些数据变换成人们更易理解的形式，即真3D显示的形式。它无须借助眼镜、头盔等辅助设备，并用计算机生成3D显示的编码，由光电器件生成空间显示。6．先后完成“基于图像的交通肇事现场测距系统”、“基于图像序列的交互式全景漫游生成系统”、“合肥风光交互式全景漫游系统”、“基于图像的犯罪现场重现系统”、“芜湖长江大桥和合肥中心油库交互演示系统”、“宜昌交互式招商引资展示系统”等开发和研制，并应用于交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传等多个方面，取得了较好的社会效益和经济效益。对计算机视觉、图像处理以及虚拟现实技术的推广应用起到了积极的促进作用。其中“基于图像的交通肇事现场测距系统”和“合肥风光交互式全景漫游系统”经合肥市科技局组织专家鉴定：核心技术水平达到国际先进水平，系统达到国内领先水平，并填补国内空白。7. 在国家自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目的支持下，初步验证了用独立分量描述思维脑电特征的可行性，并提出了基于思维脑电独立分量特征的脑机接口技术研究新设想。该研究思路和阶段性成果获得了国内外专家的肯定；研究了小波变换和独立分量分析进行结合的可行性，实验结果表明，基于小波变换和ICA的时频空三域分析方法能较好地解决多导脑电信号ICA分析中存在的过完备问题和非平稳问题；研究了在线ICA算法及其实现技术，提出了一种简单实用的在线Infomax算法，并用于实测脑电数据的在线消澡问题，取得了较理想的结果，该项成果是对Infomax 盲源分离算法的扩展和补充。8．在教育部优秀青年教师资助计划项目、安徽省自然科学基金项目以及安徽省教育厅自然科学重点研究项目的支持下，研究提出了实值离散Gabor变换（RDGT）理论与快速算法，提出了基于RDGT的瞬变信号表示算法、基于过抽样RDGT的核磁共振FID信号增强算法，以及基于RDGT的线性时变系统表示与逼近方法；研究了基于人脸识别的身份认证方法与系统。研究成果以40多篇论文中英文形式发表在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《电子学报》等重要的核心学术期刊和若干国际学术会议上，并且已有20多篇论文被SCI、EI、ISTP收录。四、学科研究方向介绍1．计算机视觉及应用方向将多视图几何与矩阵分析、谐波分析和现代数学最优化理论结合起来，研究基于图像的3D成像几何与物理中的算法和应用，包括基本矩阵的鲁棒计算及应用、基于照片的场景重现和SVD重构、基于虚拟现实技术的装配帮助系统、计算机产生体视全息图的研究及其在交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传、文化遗产保护等方面的应用。2．图像处理与识别方向将现代图的分解理论、现代统计学理论和模式识别理论应用于数字图像的分析与识别，对图像的结构化描述、图像特征的提取、图像的配准、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法进行研究，并将图匹配理论和图聚类方法应用于图像库的检索和索引。3．智能信息处理方向研究小波分析理论及其在脑电信号处理中的应用、基于时－频－空三域分析方法的思维脑电特征提取与识别、思维脑电的独立分量分析及其在脑机接口中的应用、在线盲源分离算法及其DSP实现。4．多维信号处理方向研究多维信号分析与处理技术的新理论和新方法，并应用于生物信息、语音、图像信号的处理和识别。如一维和二维实值离散Gabor变换理论、快速算法及应用的研究；复杂背景下灰度图像和彩色图像中人眼自动定位算法；基于人脸识别的身份认证方法与系统实现；支持向量机快速学习算法及应用；语音消澡和识别技术等。

研究方向的特色多媒体信息安全——数字水印技术。我们对用于图像认证的脆弱水印技术与版权保护的稳健水印技术进行了深入的研究。在脆弱水印技术方面，我们研究了基于领域象素模型的脆弱水印方法。首次探索了邻域像素的线性加权和模型、灰色系统模型以及神经网络模型，根据所建的模型来嵌入和提取水印，并通过比较原始水印与提取的水印进行认证。由于像素之间的关系在高质量的图像处理算子作用下具有相对的稳定性，因而这些方法能够接受这些算子对图像的影响；另一方面，由于模型捆绑了像素之间的关系，因而这些方法对内容篡改具有很强的敏感性。特别地，由于认证过程需要用到与图像内容相关的模型参数而使得这些方法可以抵抗伪认证攻击。在稳健水印技术方面，我们首次研究用多小波变换来设计稳健水印算法。与传统的单小波一样，多小波分解给出了图像的一种分层的多尺度表示，但不同是，在多小波分解的同一尺度且同一方向上存在四个子图，而且多小波还同时具有正交、对称和紧支撑等性质。根据多小波的这些特点，我们提出的水印方法优于传统的单小波域水印方法。另外，我们还探索了基于多小波的自适应嵌入水印策略、基于混沌映射和遗传算法的适应嵌入水印策略和基于神经网络的自适应提取水印策略等。在这一领域，我们获得了广东省自然科学基金项目“数字水印及其在电子商务中的应用”的资助，在《计算机学报》等权威刊物上发表论文多篇。电子商务安全——网络隐私保护技术。网络隐私保护是集技术、法律、道德等多种因素为一体的综合性、富有挑战性的问题。目前，人们研发出了针对传统网站的P3P隐私保护技术，而基于网格服务的隐私保护技术的研究几乎是空白。我们提出解决这一问题的有效方法是极大化技术对隐私信息的控制作用，并为从法律上解决隐私争议提供有力的技术证据。一个有效的隐私保护系统是：隐私信息的收集需要与本人协商、隐私信息的使用需要得到社会的监督、隐私信息的侵权需要得到法律的制裁。基于这些原则，考虑网格服务环境，我们主要研究了以下内容：（1）建立一个有效的基于网格服务的隐私保护模型，引入信誉概念，研究相应的隐私保护方法与技术。（2）引入协商机制，研究针对个性化网格服务的隐私保护方法与技术。（3）引入合同机制，研究针对临时性网格服务的隐私保护方法与技术。（4）引入本体理论，研究基于语义网格服务的隐私保护与技术。在这一领域，我们获得了广东省教育厅自然科学基金项目“基于网格服务的隐私保护技术研究”的资助，已有论文被《计算机科学》、《计算机应用研究》等刊物录用。金融信息与网络安全。在金融领域的计算机犯罪屡屡发生，保障金融信息安全至关重要。在这一方面，我们的主要研究成果有：中国人民银行总行课题“网络会计信息系统安全研究”、广东省课题“广东网络银行风险及其防范”等，“我国银行计算机安全问题与对策研究”获中国人民银行武汉分行课题二等奖。在核心期刊上发表的代表性论文有：“银行内联网安全分析与风险防范对策”，“电子钱夹模型及应用系统研究”、“网络信息安全问题与防护策略研究”等。2 学术地位近5年来，我们在《计算机学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》、《Lecture Notes in Computer Science》等权威期刊和国际会议上发表论文60余篇，有6篇论文被SCI、EI收录，以及被《电子学报》、《软件学报》的作者引用。我们已获得省、教育厅等多项自然科学基金课题的支持，并建成了广东省重点实验室“电子商务应用技术实验室”。另外，由于我们在学科专业上取得了一定成绩，本专业已经被评为广东省“名牌专业”。学术带头人张军教授为广东省“千百十”人才。3 作用和意义信息安全关乎国家的政治、经济和文化等各个方面，与其他领域不同的是，信息安全必须依靠我国自己的力量来解决，引进国外产品或照搬国外先进技术来解决安全问题无异于引狼入室。为此，我们积极跟踪相关领域发展动态，开展了深入细致的研究工作，所取得的研究成果将在保障国家政治、经济、文化安全以及促进信息产业健康发展等方面有着重要的意义。