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刘文奇和李金海团队在复杂系统研究领域取得重要进展

发布日期:2024-02-21 点击量:

近日,皇冠hg6631线路网址系统科学学科刘文奇和李金海团队在复杂系统建模与调控方向取得重要进展,相关成果分别发表在脑机接口、大气科学和计算智能领域的权威期刊上。这些研究得到了国家重点研发计划(项目号:2023YFE0109000)、国家自然科学基金(项目号:12305044,12371460,11971211,12171388,62276208)和云南省基础研究计划杰出青年项目(项目号:202301AV070063)资助。

在脑机接口领域,针对癫痫发作期预警的世界性难题,运用癫痫病的神经科学机制和脑电信号数据,考虑大脑神经元同步放电的时空遥相关性,将深度学习和广度学习的结果进行增强并嵌入到高维空间进行二次学习,建立了新的广度注意力机制的宽视角Transformer模型,将癫痫病发作期预报精度提高了5个百分点,达到92.3%。该成果以“B2ViT Net: Broad Vision Transformer Netwok with Broad Attention for Seizure Prediction”为题,发表于脑机接口顶刊IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering。系统科学专业2022级博士生施水玲为论文的第一作者,刘文奇教授为论文的通讯作者,皇冠hg6631线路网址为唯一署名单位。

在大气科学领域,臭氧已成为我国主要的空气污染物之一。极端臭氧污染天气在我国频频发生,带来了严重的健康和环境风险。因此预测未来我国近地面臭氧浓度的变化以及了解影响其背后的机理变得至关重要,尤其在臭氧污染的长期可预测性方面,更是一大挑战和难点。近期,刘文奇教授团队运用本征微观态方法,提取了中国近地面臭氧浓度变化的主导模态,并与全球海温异常建立关联网络。研究发现,臭氧第一模态主要受到多个大气环流模式,如沃克环流、北太平洋高压、西太平洋-北美遥相关模式等因素的共同影响。基于上述发现,构建了一个多元回归的长期预测模型,可至少提前一个季度预测我国近地面臭氧模态的趋势变化。该成果以“Seasonal predictability of the dominant surface ozone pattern over China linked to sea surface temperature”为题,发表于Nature Portfolio旗下期刊npj Climate and Atmospheric Science。系统科学专业2022级博士生陈源为论文的第一作者,张永文副教授为论文的通讯作者,芬兰赫尔辛基大学陈迪博士、皇冠hg6631线路网址聂林如教授和刘文奇教授、北京师范大学樊京芳教授和陈晓松教授为论文的合作作者,皇冠hg6631线路网址为第一和通讯单位。

在计算智能领域,如何提高复杂的概念认知系统的可解释性、鲁棒性和泛化能力是一个关键的科学难题。李金海教授团队通过引入模糊属性粒概念,结合模糊概念聚类、模糊概念近似和认知学习模型参数优化对该问题进行了深入研究,通过对比28种机器学习算法在28个公开数据集上的实验结果,表明增量模糊概念认知学习方法的鲁棒性和泛化性能得到了显著提升。该成果以“An Emerging Incremental Fuzzy Concept-Cognitive Learning Model Based on Granular Computing and Conceptual Knowledge Clustering”为题,发表于计算智能领域IEEE汇刊IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence。系统科学专业2021级博士生邓小媛为论文的第一作者,李金海教授为论文的通讯作者,山西大学钱宇华教授和西安交通大学刘军民教授为论文的合作作者,皇冠hg6631线路网址为第一和通讯单位。

上述重要成果的取得,得益于系统科学理论和方法与相关领域的科学问题的紧密结合,发挥多学科交叉融合研究的优势,充分体现了基础学科对前沿领域研究的支撑作用。皇冠hg6631线路网址系统科学学科十分重视研究生培养质量,坚持正确的科研导向,引导鼓励师生潜心研究重要科学问题和关键技术。以上高端成果的发表,表明皇冠hg6631线路网址系统科学学科狠抓博士研究生培养质量已初见成效,有利于进一步加强系统科学一级学科博士点的高标准建设,助力皇冠hg6631线路网址一流学科的创建。

论文链接:https://doi.org/10.1109/TNSRE.2023.3346955

https://doi.org/10.1038/s41612-023-00560-7

https://ieeexplore.ieee.org/document/10433859

(供稿:数据科学研究中心)

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