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我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高校基本科研業務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高校基本科研業務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

伊辛超導是指超導庫珀對的自旋被有效的塞曼磁場固定住，由此表現出極強的的面內臨界磁場（遠超其泡利順磁極限）。通過分子束外延法在雙層石墨烯終止的6H-SiC(0001)襯底上成功制備出大面積（毫米以上）原子級平整的高質量單層過渡族金屬硫化物NbSe2薄膜（僅0.6 nm厚），在此基礎上對其覆蓋非晶態Se保護層，進而對非原位的電輸運物性展開了系統研究。研究發現：單層NbSe2薄膜表現出超過6 K的起始超導臨界轉變溫度和高達2.40 K的零電阻溫度，超過了早期機械剝離獲得的單層NbSe2以及分子束外延生長的單層NbSe2的超導轉變溫度。同時，強磁場和極低溫下的輸運測量結果直接證實了平行特征臨界場Bc//(T = 0)是順磁極限場的5倍以上，符合Zeeman保護的伊辛超導機制（前期NbSe2薄片中的伊辛超導證據需要實驗數據的理論擬合在更低溫更高磁場下的外推）。此外，極低溫垂直磁場下的電輸運測量表明，單層NbSe2薄膜在接近絕對零度時的量子臨界點表現出量子格里菲斯奇異性。

目前市場上缺乏能夠成套交付新要求的毫米波天線、集成度高的濾波器等無源器件、以及其相應的檢測設備的綜合性企業，特別是具有從設計，加工，調試到性能檢測認證的全產業鏈能力。基于我們朗普達創始團隊的核心技術，我們不但能夠提供業界最領先的毫米波天線模組，高性能的濾波器和其他無源器件產品，還可以交付針對這些器件的測試檢測設備。這兩方面的產品能力互相補充，互相促進，互相拓展，使得朗普達的產品具有客戶群體廣泛，客戶類型多樣，能夠快速適應市場變化等特點。 我們的毫米波的人工電磁材料技術可以讓5G基站天線具有比4G基站天線更小面積和更多的天線數及接口，極大地提高系統容量和頻譜效率；天線陣列寬角掃描技術，可以在不增加天線數目的基礎上將手機的覆蓋能力提高70%以上；是滿足新一代無線通信產業對多天線系統小體積、高容量、廣覆蓋的需求的重要保障，顯得尤為迫切和重要。我們基于矢量擬合法的濾波器特性提取和診斷算法，能夠更精準的設計高良率的無源器件；同時結合神經網絡和人工智能算法，可以適用于我司的濾波器自動檢測設備和產線，實現濾波器的無人調試和高效檢驗交付。

新型單洞雙線城市軌道交通類矩形盾構隧道修建成套關鍵技術產業化及應用。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 我國城市軌道交通建設正面臨地下空間資源日漸稀缺的嚴峻挑戰，面對集約型開發要求，常規的圓形盾構隧道法已不能適應， 類矩形截面不同于矩形截面和橢圓形截面，嚴格的矩形斷面空間利用率最高，但其主要面臨著機械開挖困難、矩形轉角部位管片結構受力不合理等問題；橢圓形隧道可有效避免以上矩形隧道出現的問題，但其空間利用率相對較低。類矩形斷面就是對以上兩種斷面類型的折中，以求綜合其優點，規避其缺點。 本項目成果已實現產業化和規模化，形成從技術開發、裝備制造、施工工法、配套施工工藝、后評價體系等在內的全套關鍵技術。目前已生產異形盾構12臺套，分別在上海、杭州、南京、鄭州、寧波、舟山等地開展了成功應用，累計完成掘進30km，為當地城市軌道交通工程建設提供了有效的技術支撐。