学院概况

计算机软件与理论研究所

2016-03-23

 

  软件与理论研究所简介
   

     软件与理论研究所是一所隶属合肥工业大学计算机与信息学院的以计算机科学理论和应用研究为基础、以计算机软件应用开发和软件理论教学建设为主导的综合性研究所。目前,软件与理论研究所的科研教学体系分为软件基础教学与研究、软件基础理论研究和软件应用开发三大部分,设有四个主要研究团队,另外建设有一个实习基地和两个个联合试验室。

    软件所成立三年多来,在计算机科学和软件领域取得了丰硕成果,特别是2008年吴信东教授获得了国家自然科学基金-海外及港澳学者合作研究基金(原杰青B)“带有通配符和长度约束的模式匹配与挖掘”项目,实现了我校在该类项目上的零的突破。2009年初以李廉、吴信东、胡学钢、王浩等教授为核心的团队获得了“普适个性化信息处理基础理论和方法研究”973前期研究专项,表明我所初步具备了进入国家级研究序列的资格与能力。以IEEE Fellow、长江学者、千人计划获得者吴信东教授为核心的团队在国内的数据挖掘与智能计算领域已经成为特色鲜明、充满活力的一支研究力量

    希望通过不懈的努力,软件所已经初步形成了一两个在国内具有领先水平的科研团队,并能够在国民经济的主战场形成多个具有鲜明特色的技术优势领域。成为对我校计算机与信息学科发展有重要贡献的一个机构。

 

 
  研究所所长
邵堃:1967年12月出生,安徽寿县人。博士,副教授,硕士生导师,研究方向为面向Agent的软件工程和需求工程及其相关技术,合肥工业大学计算机与信息学院软件与理论研究所所长。硕士毕业于合肥工业大学软件与理论专业、博士毕业于上海大学控制理论与控制工程。
 
  研究所人员
教师组成:李廉、吴信东、胡学钢、王浩、安宁、邵堃、张晶、吴共庆、王钊、方帅、李心科、程文娟、姚宏亮、田卫东、蒋哲远、于磊、李宏芒、谢昭、赵仲秋、张玉红、周红娟、、李磊、杨静、李俊照、方宝富、阙夏、郭丹、李培培、吴克伟、杨矫云。其中,教授8人,副教授16人,博导5人,硕导18人,博士19人,在读博士2人
 
  学科带头人简介
李廉, 教授,博士生导师,国家“一、二层次千百万人才工程”人选,国务院特殊津贴专家。现任中国计算机学会理论计算机科学分会副主任委员、教育部CERNET管委会成员、教育部CHINAGRID专家组成员、教育部计算机基础教学教指委理工类分委会主任、高等学校计算机基础教程教指委副主任。
    主要从事计算机数学、网络计算、移动与普适计算等方面的基础理论及相关应用研究,近几年来,先后承担或参与国家自然科学基金重大研究计划重点项目2项,面上项目3项,973计划前期研究课题1项,省、部级重点项目1项;参加国家科技攻关计划项目2项;先后发表各类论文80余篇;先后担任7次国际会议组织主席或会议主席。
 
吴信东,博士,合肥工业大学计算机与信息学院教授,博士生导师,国家“千人计划”入选者,教育部“长江学者”讲座教授,国家自然科学基金—海外及港澳学者合作研究基金项目获得者。1987年7月毕业于合肥工业大学计算机与信息系,获硕士学位,并留校任教。1993年毕业于英国爱丁堡大学,获得博士学位,先后任职于[澳大利亚]詹姆士-库克(James Cook)大学、[澳大利亚]莫那什(Monash)大学、[美国]科州矿业学院(Colorado School of Mines)、[美国]佛蒙特(Vermont)大学等。
    长期以来从事数据挖掘研究工作,近几年来,受[美国]国防部、能源部和国家科学基金资助,[中国]科技部973前期研究课题、国家自然科学基金资助,在数据挖掘及其应用方面进行了大量研究。曾任国际期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE)的主编(2004~2008年),是国际会议IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)的创办人和现任指导委员会主席,国际期刊《Knowledge and Information Systems》(2009年的影响因子为2.211)的创办人和现任主编。2004年获ACM SIGKDD Service Award, 2006年获IEEE ICDM Outstanding Service Award,2010年当选IEEE Fellow。是数据挖掘领域领导学科发展、推动技术进步的国际学术带头人之一。
 

 

胡学钢, 工学博士,合肥工业大学计算机与信息学院数据挖掘与智能计算千人团队教授,博士生导师。1983年毕业于山东大学计算机科学专业,获理学学士学位。1989年毕业于合肥工业大学计算机应用技术硕士研究生毕业,获工学硕士学位;2000年合肥工业大学计算机应用技术博士研究生毕业,获工学博士学位。先后曾担任合肥工业大学计算机与信息学院副院长以及宣城校区管委会副主任。教育部计算机类专业指导委员会(2013-2017)委员、安徽省高校计算机教育研究会理事长、中国人工智能学会粗糙集合专委会常委、中国计算机学会教育专委会常委、安徽省人工智能学会副理事长、安徽省教学名师、国家精品课程负责人。
 

    主要研究方向:数据挖掘,知识工程,算法设计。
近几年来,主持国家自然科学基金、科技强警以及企业委托开放课题等多项科研课题,发表论文数十篇,出版教材及辅助教材多部。培养硕士研究生过百人,指导和协助指导毕业博士十人人,主持“数据挖掘与智能计算”研究室工作。
 

 

 

王浩,工学博士,教授,博士生导师,合肥工业大学学术委员会委员。担任教育部大学计算机课程教学指导委员会秘书长,安徽省高等学校计算机教育研究会副理事长,安徽省人工智能学会秘书长。
 

       主要研究领域为智能计算理论与软件、数据挖掘、分布式智能系统与机器人、复杂系统理论与建模等。近年来主持国家自然科学基金1项,主持国家精品课程建设项目1项,安徽省教育厅重大科研项目1,安徽自然科学基金2项,安徽教育厅重点项目1项。为“多源海量动态信息处理”教育部创新团队核心成员。作为主要成员参加国家973项目、863项目、海外及港澳学者合作研究基金、国家自然科学基金等10 多项课题研究,共发表论文90 余篇。获安徽省科技进步三等奖3 项、合肥市科技进步三等奖1项;获安徽省优秀教学成果特等奖1项、一等奖2项,三等奖4项。指导的智能机器人竞赛在国内外的比赛中取得了优异的成绩;
 

 

程文娟,工学博士,合肥工业大学计算机与信息学院教授,硕士生导师。
 

      研究方向:智能计算与传感器技术。
      主要研究成果:主持国家自然科学基金1项,主持完成省部级项目9项,参与国家自然科学基金2项,参与国际合作项目2项,参与完成纵、横向课题10多项,获安徽省教学成果一等奖1项、特等奖1项、二等以及三等奖各1项,获安徽省科学技术二等奖1项、三等奖2项,获合肥市科学技术二等奖1项,获国家发明专利1项,在核心期刊发表论文30多篇,其中SCI检索4篇,作为副主编出版教材7本,参与编写教材2本。
 

   
 
赵仲秋,工学博士,研究员,硕士生导师。2000年7月于合肥工业大学获工学学士学位;2004年6月于中国科学院合肥物质科学研究院获模式识别与智能系统专业工学硕士学位;2007年11月于中国科技大学自动化系获模式识别与智能系统专业工学博士学位。
2007年12月~2008年3月在合肥工业大学计算机与信息学院“图像信息处理研究室”从事研究工作;

2008年4月~2009年11月于法国 UNIVERSITE PAUL CEZANNE – AIX-MARSEILLE III 信息与系统科学实验室(CNRS UMR6168 Lab Sciences de l'Information et des Systèmes, LSIS)访问,并从事图像分类与检索研究工作;

2009年12月至今,于合肥工业大学计算机与信息学院工作,2011年12月入选合肥工业大学计算机与信息学院人才培育“C计划”。

2012年入选“香江学者”计划,2013年1月~2014年12月于香港浸会大学计算机科学系从事合作研究工作。

    主要研究方向包括模式识别、图像视频分类与理解、数据挖掘等。

近年来主持国家自然科学基金青年基金和面上项目、教育部高等学校博士点新教师基金、中国博士后基金特别资助项目各一项;承担科技部863项目、973子课题、973前期预研专项项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金海外及香港、澳门青年学者合作研究基金、法国国家科研署(ANR)项目等多个项目的研究。近年来,共发表学术论文40余篇,被他人引用共400余次,其中10篇第一作者论文被SCI检索,单篇论文最高他引次数超过90次(Google学术搜索 。担任 Pattern Recognition Letters, IEEE Trans. Evolutionary Computation, IEEE Trans. Multimedia, IEEE Trans. Image Processing, Neurocomputing,Computer Vision and Image Understanding,《计算机学报》等期刊的论文审稿人。参编法语专著一部;获授权国家发明专利三项。

   
 

方帅,博士,合肥工业大学计算机与信息学院教授,硕士生导师。

    主要研究机器视觉及其与光学交叉领域,具体包括降质图像复原、图像或视频分析、基于视觉工业检测、图像质量评价、计算成像等。近年来主持国家自然科学基金2项,主持安徽省自然科学基金1项,航空科学基金1项,主持企业合作项目2项,作为主要成员参与国家自然科学基金3项,参与军工863、973项目3项。获得安徽省教学成果三等奖1项,获国家发明专利2项,近年来第一作者发表论文30余篇。

   
 
  研究方向

本所主要研究领域

  • 人工智能
  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 计算机数学
  • 普适计算
  • 网格计算、云计算、高性能计算
  • Web智能
  • 用户兴趣建模
  • 社会计算
  • 跨媒体挖掘(文本、语音、图像、视频等)
  • 语义计算
  • 软件工程
  • 管理信息系统开发
  • 智能机器人
  • 计算机视觉
  • 机器学习、推理、决策
  • 并行计算
  • 数据挖掘

本所主要应用开发领域

  • 面向主题的Web信息采集
  • Web信息抽取技术
  • 语义搜索引擎
  • 文本自动摘要技术
  • 可伸缩数据挖掘技术
  • 用户兴趣驱动的信息服务技术
  • 基于领域知识的数据挖掘与分析技术
  • 舆情监测系统开发
  • 语音数据挖掘与分析技术
  • 软件测试
  • 软件开发方法研究

 

 安徽省人工智能学会:http://aaai.hfut.edu.cn

 

  研究工作

一、普适个性化信息处理基础理论和方法研究

    随着计算机、通信、网络等技术的发展,可以获取的资源种类日益丰富,应用需求灵活多样,寻求新型的信息处理模式与 机理已成为未来信息技术领域面临的重大挑战。本项目拟解决的主要科学问题为“服务大众的普适个性化信息处理模式与机理”。普适个性化信息处理系统能动态优 化组织多种信息资源,实现透明化的可伸缩信息处理系统架构,灵活构建满足多种应用需求的信息与分析服务,从而提高信息资源的使用效率,发挥信息资源的聚合 效能,并为用户提供个性化和普适化的信息服务,从而真正地实现灵活构建、按需服务的理念。普适个性化信息处理作为一种新型的信息处理模式将推动科技发展和 社会进步。
本项目主要研究内容如图1所示,该图展示了普适个性化信息处理的良性循环,围绕四个关键科学问题研究信息处理系统的普适个性化机理与模式。

 

二、带有通配符和长度约束的模式匹配和挖掘

    给定一个模式和文本,经典的模式匹配算法返回模式在文本中的每个位置。这种匹配可以是精确的,也可以是近似的。无论哪种方式,如果在匹配过程中加入通配符,问题就会变得复杂。带通配符的匹配和相应的挖掘不仅具有理论上的研究价值,而且在文本索引、数据流挖掘和传感器网络等领域有着巨大的应用价值。
    带通配符的模式匹配和挖掘在现实中存在许多的应用,Fisher和Paterson曾第一次从理论复杂性上对带通配符的匹配进行泛化:给定一个模式和文本(两者之一含有通配符,用表示,可以匹配字符表中的任何字符),目标是定位T中的所有出现。尽管存在很多现有的工作,但以下的问题仍需进一步研究:

  • 复杂的局部约束:对模式的搜索,用户可以指定模式中每两个连续字符之间的通配符个数的范围;
  • 全局的长度约束:限制中匹配的子串长度。

    本课题中,我们将研究同时满足全局、局部约束,含通配符的有效模式匹配和挖掘算法。我们的研究目标主要包含以下几个方面:

  • 正式的定义同时具有全局约束和局部约束,且含通配符的模式匹配问题,并且探索它的计算复杂性。我们怀疑它是一个NP-hard问题,我们打算或者证明它,或者通过设计多项式的算法提供一个反例来证明它不是NP-hard。
  • 针对一些特殊的情况,设计有效的匹配算法。如果它是NP-hard问题,我们可以设计一些启发式算法来处理;
  • 对一个给定的文本T和最低支持度min_sup,我们设计高效算法在T中找出所有能满足min_sup的带有通配符的模式,并对挖掘出来的模式进行局面和全局分析;
  • 将我们设计的算法用于文本索引、数据流挖掘和传感器网络等领域。

三、合肥工业大学校园网格以及基于网格的数据挖掘与知识服务平台建设

    利用已有的网格技术的研究成果,建设合肥工业大学校园网格平台。在CGSP平台的基础上,合理组织各种公共服务资源, 针对数据挖掘研究和应用领域的可扩展、并行和分布处理的趋势,研究网格环境下数据挖掘机制、模型、方法与服务提供等关键技术,构建基于网格的数据挖掘和知 识服务平台。
    本项目的建设内容主要包括:面向数据挖掘的元数据体系结构的设计方法研究与实现、数据模型分析和算法分布化、基于网格的数据挖掘系列服务的提供、 知识的自动获取与服务、数据挖掘可视化与服务、数据挖掘工作流服务和数据挖掘网格的授权认证与计量计费服务等方面。下图概括了整个建设内容的分层技术体系 图。

四、新闻网页过滤与总结

    新闻网页过滤与总结具有重要的研究与应用价值。该项研究的开展,有助于促进数据挖掘、机器学习、Web Intelligence、半结构化数据的管理与分析、信息采集、信息抽取、面向主题的搜索、商务智能、情报获取、舆情监测、基于Web产品反馈与改进等 领域的理论和技术的进步。
    新闻网页过滤与总结的任务描述如下:给定URL地址,自动识别该URL地址是否为新闻网页,如果该URL地址不是一个新闻网页,则不做任何处理, 否则,过滤该URL地址的网页,提取其中的标题和新闻内容,送给新闻内容总结模块,进一步总结该新闻网页,形成一种简洁并保有原文大致内容和意义的结果。

五、基于漂移特征发现的数据流中概念漂移问题研究及其应用

    以概念漂移发现为主要目标,研究适用于概念发现和概念检测的形式化描述模型及相应的发现方法,探讨漂移特征建模及其预 测方法,研究基于漂移特征的概念漂移检测算法和模型。另外,为消除数据流中不可避免的噪音对概念漂移发现质量的影响,还将开展基于漂移特征的噪音建模、噪 音检测乃至噪音消除的研究。最后,构建面向实际领域的基于漂移特征的概念漂移问题求解原型系统,并以实际领域数据验证和完善相关理论成果。

六、基于概念格的分布式知识发现的关键问题研究

    概念格是一种有效的知识发现模型,已应用于智能搜索,软件工程等领域。然而,信息化的日渐深入使得数据量骤增,同时出 现了异构,分布式数据库,给数据挖掘和知识发现带来的新的挑战,传统的方法已难以适应当前大量的,分布式数据的挖掘要求。本项目提出的基于概念格的分布式 知识发现方法,可同时适用于集中式和分布式的知识发现。通过数据划分,减小单结点上的数据量,从而提高概念格的知识发现效率。此外,在各个结点进行知识融 合过程中,引入了一致性,冗余性等知识优化机制,减小在划分——融合过程中的知识丢失,从而提高知识发现的效率及质量。
    应用前景:本项目提出了的分布——挖掘——融合的策略来进行分布式环境下的知识发现,并将其应用于分类、关联等问题的求解。该方法也可扩展应用于其他知识发现模型,并可应用于具有分布式数据环境的应用领域。
    决策支持方面:利用本项目提出的融合策略,可是实现对大量,多维的单数据库以及分布式数据库的知识发现,为复杂环境中决策问题提供决策支持,如可用于销售行业等。

七、足球机器人

     HfutEngine2D 战绩

  1. 2004年 中国机器人大赛 三等奖
  2. 2005年 中国机器人大赛 三等奖
  3. 2006年 RoboCup中国公开赛 三等奖
  4. 2007年 RoboCup中国公开赛 亚军
  5. 2008年 RoboCup伊朗公开赛 季军
  6. 2008年 RoboCup苏州 第七名
  7. 2008年 RoboCup中国公开赛 一等奖?
  8. 2009年 RoboCup外围赛 第六名

     HfutEngine3D 战绩

  1. 2005年 中国机器人大赛 三等奖
  2. 2006年 RoboCup中国公开赛 二等奖
  3. 2007年 RoboCup中国公开赛 二等奖(第六名)
  4. 2008年 RoboCup伊朗公开赛 季军

八、基于视觉监控的智能MIG管焊系统

九、图像复原


                                

 
  本所荣誉

本所及成员重要事迹

    吴信东教授教育部“长江学者”讲座教授,国家自然科学基金—海外及港澳学者合作研究基金项目获得者。受[美国]国防部、能源部和国家科学基金资助,[中国]科技部973前期研究课题、国家自然科学基金资助,在数据挖掘及其应用方面进行了大量研究。曾任国际期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE)的主编(2004~2008年),是国际会议IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)的创办人和现任指导委员会主席,国际期刊《Knowledge and Information Systems》(2009年的影响因子为2.211)的创办人和现任主编。2004年获ACM SIGKDD Service Award, 2006年获IEEE ICDM Outstanding Service Award,2010年当选IEEE Fellow。是数据挖掘领域领导学科发展、推动技术进步的国际学术带头人之一。

胡学钢教授主持国家精品课程一项;出版国家“十一五”规划教材建设一本;主持省级重点教学研究项目一项,已经取得阶段性成果。作为教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会委员完成了实践教学体系与规范课题的研究,并参与出版专业建设指导书一本。同时还参加了专业发展战略课题组的研究工作。
      王浩教授主持国家精品课程一项;参加教学研究和课程建设,发表教学研究论文1篇,参加省教学研究重点项目研究1项。获安徽省教学成果一等奖2项(均排名第2),安徽省教学成果三等奖1项(排名4)。率队参加国内外RoboCup机器人足球赛取得优异成绩。
      程文娟老师主持申报的教研课题获批2008年高等学校省级重点教学研究项目。由程文娟老师主持的“网络环境下新型教学模式与创新人才培养模式的研究与实践”项目获得2008年高等学校省级教学成果奖一等奖,排名1。

本所重要与重大项目

 1.  973前期研究项目,普适个性化信息处理基础理论和方法研究,2009CB326203,2009.4-2011.8,主持人:李廉,经费:61万元。

2.  国家自然科学基金-海外及港澳学者合作研究基金,带有通配符和长度约束的模式匹配和挖掘,60828005,2009.1-2010.12,主持人:吴信东,经费:第一期20万元;

3.  国家自然科学基金面上项目,基于特征发现的数据流概念漂移问题研究,60975034,2010.1-2012.12,主持人:胡学钢,经费:32万元;

4.  国家自然科学基金面上项目(王浩老师)

5.  国家自然科学基金青年基金(谢昭)

6.  国家自然科学基金青年基金(赵仲秋)

7.  国家自然科学基金青年基金,基于树结构模式挖掘的Web信息抽取研究,61005044,2011.1-2011.12,主持人:吴共庆,经费:7万元;

8.  安徽省科技攻关项目(科技强警专项),XXX分析系统,负责人:胡学钢,经费:50万元;

9.  中国中医科学院(863计划子项目),基于DartSpora平台的中医药数据挖掘算法库,2008.11-2009.10,主持人:吴信东,经费:25万元;

10. 中国科学院情报与安全信息学研究团队国际伙伴计划(2F05N01)子项目,HTML新闻网页过滤与总结,2007.7-2009.6,主持人:吴信东,经费:15万元;

11. 中国科学院智能所委托研发课题,决策支持系统推理机子系统开发,2008.12-2010.3,主持人:胡学钢,经费:25万元;

本所获奖与专利

  • 胡学钢,安徽省“教学名师”,2007年
  • 胡学钢,合肥工业大学“最受欢迎教师”
  • 吴共庆,安徽省“教坛新秀”,2008年

 

 
  照片集锦

 

 

   通讯地址
联系电话: 0551-62901538 传    真: 0551-62904642
电子邮件: shaokun@hfut.edu.cn 邮政编码: 230009
通讯地址: 合肥工业大学南区逸夫科教楼504室

 

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