2017年度陕西省科学技术奖推荐项目公示要求.PDF

2017 年度陕西省科学技术奖推荐项目公示要求 2017 年度陕西省科学技术奖项目推荐前须在推荐单位、项目所 有主要完成人所在工作单位范围内进行公示。 公示内容包含项目名称、主要完成人情况（姓名、排名、行政职 务、技术职称、工作单位、完成单位、对本项目主要学术和技术创造 性贡献）、完成人合作关系说明、主要完成单位排序及贡献、完成单 位合作关系说明、项目简介、主要论文专著目录和主要知识产权证明 目录、客观评价、知情同意证明等信息，技术发明、技术开发、技术 推广和社会公益类项目还应公示推广应用情况；基础研究类项目还应 公示科学意义和价值。 公示时间不少于 5 日。公示无异议或虽有异议但经核实处理后再 次公示无异议的项目方可推荐。 各推荐项目请于 2017 年 3 月 31 日之前将公示信息表电子版（附 件 1）发至邮箱 cww@nwpu.edu.cn，并同时发至除我校外的所有完成 人工作单位进行公示，公示期满，由其工作单位出具公示情况及结果 证明（附件 2），和最终推荐材料一起报送至科技管理部。请注意原 则上所有公示内容须与最终推荐书内容相一致，不允许再发生变化。 附件 1： 2017 年度陕西省科学技术奖推荐项目公示信息表 一、项目名称：不确定数据推理和重构理论及应用 二、项目简介（限 1500 字） 在错综复杂的感知环境中，数 据 一般具有高不确定、高冲突以及高维度等特 性，特别是当系统面临对抗、干扰、欺骗以及高维特征等诸多挑战时尤为突出。 在高层融合框架目标检测识别中，不确定数据分类、融合及重构等是亟待解决的 重要问题。 在不确定数据分类中，近年来国际信任函数理论及应用协会主席 Denoeux 教授等著名学者发展了一类证据分类方法，但仅考虑了目标属于各类以及未知的 可能性，无法对局部不精确信息有效地表示分析，导致识别错误率高，这是目前 不确定数据分类中的难点；在多源数据融合推理中，辨识框架不能随???间变化， 识别结果一般限制在确定的框架内，不能处理和发现识别异常变化目标，这是证 据推理领域国际上长期研究的难点；在当前国际高维数据重构的研究中，重构质 量主要基于主观评价，缺少客观评价指标，难以对高维重构性能进行统一客观准 确的评判。如何发展更具鲁棒性的不确定数据推理和高维数据重构理论，显著改 善不确定环境下系统可靠性和目标检测识别性能，将具有重要的理论意义和实用 价值。 本项目在国家自然科学基金重点项目等支持下，瞄 准 不确定数据推理和高维 数据重构国际学术前沿，围绕国家战略需求，针对不确定数据分类识别、融合推 理和多维度联合重构等重点难点问题，开展了基础理论及应用研究，取得了以下 重要进展： （1）突破了概率框架限制，在幂集空间下构建了广义信任学习模型，提出 了一系列信任分类和信任聚类方法，允许目标数据以不同的基本信任值属于任意 单类，还能属于任意复合类（集合），能够对不精确信息合理表示分析，显著降 低识别错误率，通过优化使错误风险与模糊度综合代价达到最小，开辟了分类学 习一个新的发展方向。 （2）突破了高层融合推理非时变性瓶颈，定义了开放辨识框架和状态转移 空间，提出了新的证据不一致性度量，建立了鲁棒动态证据推理决策理论，能够 对非独立、弱互补、高冲突数据有效融合处理，显著降低不确定环境下的综合决 策风险，开拓了证据推理新的研究领域。 （3）突破了传统数据重构主观评价局限，构建了基于像素和结构特征的高 1 维数据重构质量客观评价指标体系，提出了稀疏框架下空间与光谱联合相关性高 维数据重构方法，成为当前国际上客观图像重构质量的重要标准，并显著提升了 基于高维数据的目标检测识别性能。 本项目 18 篇主要论文发表在 IEEE 汇刊、Information Sciences、Pattern Recognition 等国际顶级学术期刊，2 部主要专著在科学出版社出版。论文他引 总计 2343 次，其中 SCI 他引 1110 次，单篇最高 SCI 他引 598 次，6 篇论文入选 ESI 高被引论文，得到了