学院介绍

系所介绍

您所在的位置是: 首页» 学院介绍» 系所介绍

数据科学研究所

  北京理工大学数据科学研究所成立于2015年,立足于软件学院,前身是软件学院软件服务工程系。目前研究所师资力量雄厚,拥有教授3人、博士生导师2人、副教授4人、讲师6人、实验师2人。其中入选教育部新世纪优秀人才1名、人社部高层次留学回国人才1名。在读硕士博士研究生130余人。

  研究所的四个研究方向是:数据智能、工业大数据、大数据服务工程和空间数据场。研究所近年来承担了国家863、973、国家自然科学基金、企业横向等50余项省部级以上科研项目,获得省部级以上奖项5项、发表高水平SCI/EI论文300余篇,申请/授权国内外发明专利50余项。

  研究所拥有3个政企合作创新平台,分别是“北京理工大学—IBM主机卓越中心(北京)”、“北京理工大学—IBM大数据分析技术中心”、“北京理工大学—中国轻工业联合会数据智能应用联合实验室”。具有办公场所500余平米,拥有以IBM System Z10 EC大型主机、IBM TotalStorage DS8300为主的数据中心一个。

  

  所“十三五”研究方向

  研究方向一:空间数据场

  研究目标:针对天基系统的数据多源异构、数量大、种类多、变化快等问题,研究星下星上网络化深度挖掘理论,开发星地协同的“互联网+空间数据”大规模智能利用,实现“数据-信息-知识”的互哺和共享。

  研究内容:研究空间大数据交互作用的数据场理论;多任务自适应的大数据各向异性快速清理;多源异构大数据的高效划分和密集计算;时空一致的分布式大数据深度挖掘;大规模定量数据和定性知识的相互智能转换;天基网络化数据挖掘软件的应用示范和开源演化。

  

  研究方向二:数据智能

  研究目标:面向多源、异构、高维、时变的大数据,研究包括知识获取、知识融合、知识发现、知识推荐、知识验证、知识服务的数据智能全生命周期理论与技术及其应用示范。

  研究内容:研究如何从不同类型的信息载体中获取个性化管理与决策知识,提供多粒度多主题跨领域的知识获取方法;研究大数据在数据、特征、业务、决策等方面的数据和知识融合模型和方法;研究属性计算、关系计算、实例计算、概念计算等基础理论与技术;研究多维数据的建模与交叉验证方法;研究基于神经网络系统的深度学习模型;研究数据交互及混合呈现方法;研究个体和群体的多时效性和多形式的内容推荐方法;研究数据驱动的软件重构和可视化方法、软件缺陷定位方法、性能和测试优化方法;研究复杂程序运行数据收集和分析的基本方法;研究复杂程序的行为模式认知和预测技术;研究大数据驱动的管理与决策理论范式、资源治理机制、价值分析与发现技术;研制基于软件生命周期全信息的软件安全性验证系统。

  

  研究方向三:工业大数据

  研究目标:面向工业大数据,研制高效的分布式处理平台和相关技术。

  研究内容:研究工业大数据架构;研究基于内存计算、面向工业大数据的图计算与流计算技术;研究基于人脑认知计算的工业大数据分析与挖掘技术,包括内容挖掘、行为挖掘、意图挖掘、社会网络挖掘等;研究通过信息物理系统实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合技术,形成生产大数据到决策的闭环通路;研究面向管理与决策情景的预测建模;研制工业大数据驱动的个性化交互机器人;研制面向两化融合与控制和管理的工业大数据平台与系统。

  

  研究方向四:大数据服务工程

  研究目标:面向电信、金融、医疗、交通、公共管理大数据等消费服务领域,研制高效的大数据服务系统和相关技术。

  研究内容:研究基于群智感知技术的大数据众筹与权属交易技术;通过碎片化的多源数据挖掘为金融领域提供决策支持;研制基于数据分析的个性化疾病诊疗辅助平台;研制面向电信、金融、医疗、交通、食品安全、轻工等领域的大数据服务平台和系统。


上一篇: 软件安全研究所
下一篇: 组织