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學(xué)院學(xué)科團隊建設(shè)方向

1、計算機視覺領(lǐng)域的軟件工程原理及其應(yīng)用,主要研究計算機視覺應(yīng)用領(lǐng)域的軟件系統(tǒng)開發(fā)框架與相關(guān)方法,其包括計算機視覺系統(tǒng)軟件可信性、度量和演化的基本規(guī)律,基于圖像處理技術(shù)的軟件應(yīng)用架構(gòu)構(gòu)建及其迭代、評審的相關(guān)技術(shù)等。

2、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的軟件體系結(jié)構(gòu)研究,主要研究物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的軟件工程建模技術(shù)與過程管理,其包括基于工作流的物聯(lián)網(wǎng)軟件架構(gòu)與開發(fā)方法,及其特定領(lǐng)域的軟件體系結(jié)構(gòu)設(shè)計、演化過程與相關(guān)技術(shù)等。

3、工業(yè)工程管理軟件開發(fā)的過程管理方法與其關(guān)鍵技術(shù),主要研究生產(chǎn)過程優(yōu)化調(diào)度軟件的管理生命周期,其包括該領(lǐng)域軟件開發(fā)過程的范圍、時間、人員、費用等管理辦法,及所涉及的相關(guān)優(yōu)化搜索策略設(shè)計、算法的收斂性與計算復(fù)雜性分析等。

4、模式識別與計算機控制的軟件實現(xiàn)技術(shù),主要研究模式識別與計算機控制的軟件工程相關(guān)理論與實現(xiàn)技術(shù),其包括生物特征識別、群智能仿生算法、軟計算技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、冶金工業(yè)過程控制等。

5、自然語言處理與大數(shù)據(jù)分析的軟件服務(wù)工程,主要研究基于自然語言處理的Web數(shù)據(jù)管理、機器翻譯、推薦系統(tǒng)、輿情分析等軟件服務(wù)工程。其包括異構(gòu)信息空間數(shù)據(jù)建模和搜索方法;基于大數(shù)據(jù)分析建模的推薦算法、機器翻譯算法;針對網(wǎng)絡(luò)新聞熱點話題檢測與跟蹤的輿情分析方法等。

6、圖像處理與機器視覺研究,主要研究內(nèi)容包括圖像去噪、圖像分割、生物特征識別和動態(tài)目標(biāo)跟蹤,研究與真實再現(xiàn)有關(guān)的彩色圖像設(shè)備的特征化、顏色管理意圖、照明與觀察條件的顏色管理。開發(fā)科大聚龍紙幣智能清分裝備系統(tǒng),運用偏微分方程、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實現(xiàn)紙幣字符分割和識別,運用圖像真實性鑒定技術(shù)鑒別紙幣的真?zhèn)危〉昧嗣黠@的經(jīng)濟效益。

7、移動計算與物聯(lián)網(wǎng)研究,主要研究內(nèi)容包括移動網(wǎng)絡(luò)和智能計算等相關(guān)領(lǐng)域課題。針對Ad hoc網(wǎng)絡(luò)和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的路由、MAC協(xié)議、安全、節(jié)點定位和節(jié)能算法等關(guān)鍵問題和技術(shù)開展研究。同時研究分布式計算中的智能性問題,在構(gòu)建的云平臺上整合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)方法,提升物聯(lián)網(wǎng)中海量數(shù)據(jù)智能分析和挖掘的性能和精度。有效結(jié)合智能農(nóng)業(yè)、產(chǎn)品溯源等實際項目解決行業(yè)應(yīng)用存在的實際問題,形成了一套比較完整的智能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理的領(lǐng)域軟件開發(fā)技術(shù)和方法。

8、大數(shù)據(jù)與智能計算研究,主要研究內(nèi)容包括數(shù)據(jù)集成、大數(shù)據(jù)管理與挖掘、基于智能優(yōu)化算法的優(yōu)化理論與方法。科研成果廣泛應(yīng)用于鋼鐵、金融、醫(yī)療、能源、運輸?shù)戎卮髧窠?jīng)濟領(lǐng)域,為鞍鋼、昊華集團所屬的部分化工企業(yè)的能源管理和節(jié)能增效做出貢獻。


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