团队中文名称：粒计算与工业智能科研团队

团队英文名称 (英文简称)

Research Team for Granular Computing and Industrial Intelligence (RT-GCII)

团队简介：

简要介绍团队的人才队伍、硬件支撑、承担项目的情况、获奖、专利软著等等情况。

本项目组聚集了从事粒计算、粗糙集、物联网、工业互联网、机器学习、数据挖掘研究等方面的 相关人员，是一支由教授、副教授、讲师、博士和博士研究生、 硕士研究生组成的结构合理、知识互补的研究梯队。团队成员多人次具有美国、

英国、加拿大、爱尔兰等海外工作、学习和访问学者经历。 本项目团队与三支决策创始人著名学者 Yiyu Yao，粒计算领域著名学者 WitoldPedrycz、Tsau Young Lin，粗糙集领域著名学者 Andrzej Skowron、Pawan Lingras、RomanSłowiński，以及与国内相关粒计算学者都具有良好的交流关系。 本项目组对粒计算、三支决策以及工业物联网、工业大数据等领域已进行了多年的专题研讨， 主持和参与相关国家自然科学基金项目、省基金及省级人才工程项目及横向课堂多项，在研科研项目经费累计到达200余万元。熟悉国内外研究现状，积累了丰富的相关研究资料，奠定了坚实的研究基础。目前实验室具有高性能计算服务器，GPU算力工作站，实验条件优越。项目组已发表相关学术论文 70 余 篇，其中 40 余篇被 SCI、EI 收录；获得相关专利授权10余项、近年来获得省级科技进步奖二等奖一项。

团队主要创新方向和成果：

1．创新方向一的名称：粒计算与三支决策理论研究

(1) 成果1 论文

(2) 成果2 发明专利

（1）发明名称：一种基于三支决策和光流过滤机制的微表情压缩方法

发明人：徐健锋；吴俊杰；王振；左柯；雷洁

专利号：ZL 202110550533.7 授权公告日：2022年04月12日。

2．创新方向三的名称：大数据与人工智能

(1) 成果1 发明专利

（1）发明人：徐健锋；华志维；刘斓；张远来；林德钰；晏斐，

发明名称：一种无线传感网络跨层节能方法及系统，

专利号：ZL 202310723067.7，授权公告日：2023年09月1日。

（2）发明人：徐健锋；吴俊杰；邹伟康；王文国；刘建模，

发明名称：一种Lstm与Gcforest算法混合强化学习的配网变压器负荷预测方法

专利号：ZL 201910725756.5 授权公告日：2022年04月12日。

（3）发明名称：一种无监督域自适应的行人重识别方法

发明人：徐健锋；潘纯杰；刘澜；吴俊杰；邹伟康；江飞翔，

专利号：ZL 202010583041.3 授权公告日：2022年05月20日

（4）发明名称：一种基于三支决策和光流过滤机制的微表情压缩方法

发明人：徐健锋；吴俊杰；王振；左柯；雷洁

专利号：ZL 202110550533.7 授权公告日：2022年04月12日。

(2) 成果2 论文

(3) 成果3 获奖

3．创新方向三的名称：无源物联网理论及技术研究

(1) 成果1 发明专利

(2) 成果2 论文

(3) 成果3 获奖

4．创新方向三的名称：多层网络服务及效能研究

(4) 成果1 发明专利

(5) 成果2 论文

(6) 成果3 软著

团队成果主要应用方向：

1) 图像识别、医学生物特征识别、文档识别与理解、智能视频监控、多媒体信息处理：

应用示范案例介绍：2022年省部级人才项目：基于医共体大数据的AI辅助医疗技术研发

本项目以医共体云平台环境下高质量应用新功能及高效能大数据监管新应用需求为研究背景，采用了深 度学习、机器学习、用户画像等主流的智能技术手段展开研究。项目研究内容如图所示包括：(1)基于AI 的医学影像辅助分析（图像分割和病灶识别）；（2）基于AI的辅助疾病诊断及预后评估系统； (3)基于用户画像的医疗健康服务推送系统。其中基于AI的医学影像辅助分析是基于AI的辅助疾病诊断及预后评估系统的技术基础，而医疗健康服务推送是基于医学影像辅助分析和辅助疾病诊断及预后评估、用户画像、等智能技术的应用拓展。

1）基于AI的医学影像辅助分析（目标分割和病灶识别）

首先建立面向深度迁移学习的医学影像辅助分析（医学影像分割和病灶识别）成熟算法模型库。其次基 于医学影像卷积后矢量的相似性度量进行基模型优选策略研究，并且在医影像辅助分析基模型优选策略基础上，提出基于模型优选迁移学习的医学影像辅助分析计算框架。最后开发一套基于迁移学习的普适性AI医学影像辅助分析系统，并且采用低代码的编程思想研发面向大脑、小脑、肝、肺、肾、脾、乳腺 、甲状腺等器官结节肿瘤区域目标分割标注和病灶识别软件。

2）基于AI的辅助疾病诊断及预后评估系统

首先，根据临床医生的思维和诊断流程，考虑医疗诊断大数据多类型多来源既具有多源异构又具有多粒度、多层次、多尺度特性，采用粒计算思想深入研究医学诊断数据的多模态多粒度融合策略。其次，针对针对现有文献报道中人工智能辅助疾病诊断和预后评估往往存在构建的通用性模型在特定任务中表现不理想的情况，研发基于多源异构融合数据的多粒度AI疾病辅助决策计算框架。最后基于上述研究成果，研发面向癌症（肺癌、皮肤癌、乳腺癌）及心脑血管疾病（脑猝中，心梗）AI辅助疾病诊断软件和辅助预后评估软件。

3）基于用户画像和知识图谱的医疗服务推送系统

本项目首先提取用户在医共体大数据中心的医疗健康数据集，根据文本分析建立不同疾病程、不同时空状态下的各类群体的用户画像模型库。并且针每类用户画像编制情感、服药、营养、运动、康复、检测等医疗服务关联知识图谱。其次，根据用户个体实时医疗信息形成个体用户画像，并且通过与群体用户画像的模糊匹配确定用户类型；最后，根据关联知识图谱获取个性化服务推荐方案。

最后基于上述技术研发一套面向医共体慢病和大病康复患者的医疗服务智能推荐系统软件

2) 设备控制系统、数据同步系统、电力数据产品、智慧信息服务系统：

应用示范案例介绍： 基于大数据的智能化供电服务平台关键技术与应用

本项目属于计算机科学技术中的计算机应用系统领域。

随着国际一流配电网的建设，电力信息化以及电力信息管理应用迅速发展，电力的“大数据时代”悄然降临，电力工业产生的大量结构多样、来源复杂、规模巨大的数据广泛应用于电力系统的生产作业、运行规划、资产管理及客户服务等各个领域，本项目基于配电网大数据，依托“产学合作”协同创新，通过泰豪软件股份有限公司与南昌大学的强强合作，开展了基于大数据的智能化供电服务平台关键技术及应用研究，形成以下创新点：

（1）首次提出基于聚类的配电网多源异构时序流数据融合技术，解决了配电网数据来源多、数据类型复杂，数据融合困难的问题，实现了配电网多源异构时序流数据及配电网离散数据的融合及应用，解决了传统配电网数据融合及其智能应用的难题。

（2）在配电网数据融合技术研究的基础上创新性提出配电网异常预测与诊断技术，实现了配电网变压器异常预测及健康状态辅助诊断技术、配电线路故障跳闸类型研判技术，解决了配电网故障早发现、早干预和定位不准确的难题。

（3）首次提出配电网故障预测模型及母线电压走势趋势预测及预警技术，实现了配电网母线电压走势趋势辅助决策，建立了基于调控合一的设备状态监控缺陷管理、基于OMS的电力调度事故预案、智能调度防误操作管理等配电网智能辅助决策机制，缓解了目前配网智能辅助决策不足的突出问题。

（4）自主开发了实现跨越安全通信的方法和系统，在配电网应用领域首次实现了一种具有临时秘钥安全性以及跨域通信安全特性的配电网跨域安全通信的方法和系统。

本项目获发明专利授权5项、软件著作权17项，发表论文24篇（其中SCI/EI 检索10篇），研制了智能化供电服务指挥系统。本项目在2020年湖北疫情停电故障研判与2018年江西冰灾停电抢修中发挥了重大作用，得到湖北与江西电力公司的高度认可。经江西省科学院科技成果评价中心组织科技成果评价，国家电网公司陈维江院士等7位专家一致认为：该项目成果整体技术和性能达到国际先进水平，其中基于聚类的配电网多源异构时序流数据的融合技术和配电网运行分析预警、辅助决策技术达到国际领先水平。本项目成果已应用于江西、北京、广西等十七个省级电网，近三年签订合同315项，合同额33369.09万元，实现收入31480.27万元，利润7488.82万元，税收2305.13万元。公司是国家电网江西电力公司智能化供电服务指挥系统的唯一供应商。2022年获得江西省2021年度科技进步奖二等奖。

团队的研究和应用目标：

1)建立高水平的粒计算，物联网及工业智能研究队伍。

2)建设高水平的、开放的跨领域工业智能应用的综合研究平台和环境。

3)在若干重要的基础研究领域开展原创性研究。

4)在电力智能应用，工业互联网，AI辅助医疗及康复技术与系统方面突破一批具有自主知识产权的高新技术。

5)探索粒计算，物联网与工业智能等领域跨新的跨学科发展方向。

6)支撑南昌大学及软件学院相关科学建设及博士点建设。

团队成员介绍：

1) 骨干教师：

徐健锋: 男 博士、 教授、博导， 南昌大学软件学院软件工程系主任，江西省智慧城市重点实验室副主任，研究生导师，美国东华盛顿大学访问学者。中国人工智能学会粒计算及知识发现专委会委员、江西省03专项专家组特聘专家，多个政府智库专家。主要研究兴趣包括 粒计算、流计算、三支决策、集成聚类等方面。在中外刊物、国际会议发表相关研究论文60余篇，其中SCI、EI收录30余篇，参与编撰出版专著2本，授权发明专利7项。先后主持和参与粒计算及不确定性信息处理相关领域国家基金项目4项：另外主持相关研究领域省厅级纵向课题7项，企业横向课题50余项。2021年获得江西省科技进步二等奖。

林德钰: 博士，副教授 英国利兹大学联合培养博士，南昌大学软件学院讲师，南昌大学继续教育学院副院长，上海交通大学博士后，新加坡南洋理工大学博士后，国际顶级双认证网络工程师（CCIE RS方向与CCIE SP方向），IEEE会员（94055775）、ACM会员（0703063）、CCF会员（65340M）以及CIC会员（E217900106M）；国家工程教育认证秘书、CCF服务计算专委会执委、赣江新区“海智计划”C类人才、南昌大学校级人才、国际著名赛事IEEE Xtreme导师，国际期刊Journal of Networking and Telecommunications特约编辑，国际著名SCI期刊IEEE Systems Journal、Ad Hoc Networks、IJDSN、RESS以及Transactions on Emerging Telecommunications Technologies审稿专家，CBIoT 2021(CCF C类会议)、IWMSME 2021等知名国际会议PCM以及国际会议CSIP 2021的Keynote Speaker(累计影响因子53.025)。

胡然: 男，副教授，全国高等院校计算机基础教育研究会在线教育专业委员会委员，教育部本科教育教学评估项目管理员。2006年6月获得武汉大学软件工程专业硕士学位，同年入职南昌大学任教于软件学院，历任软件工程专业助教、讲师、副教授。主要研究领域为软件工程、群智软件开发等，发表SCI、EI等论文10余篇，在电子工业出版社主编出版教材一部，主持和参与国家级、教育部、省级项目近10个。基于新工科背景，围绕程序设计课程和软件工程人才培养，取得了一系列成果，主持教育部产学合作协同育人项目、省教育厅校企合作研究项目，作为课程负责人主讲的《C语言程序设计》认定为江西省一流本科课程，连续三年荣获江西省高校移动教学大赛奖，多次荣获南昌大学教学成果一等奖、二等奖，作为第一指导教师指导学生立项并完成国家级、校级大学生创新创业项目多个，指导学生获得计算机类专业竞赛国家级、省级奖项50余项。

雷洁 : 讲师，博士研究生，发表SCI期刊论文多篇。

周翔 :讲师，博士研究生

左珂 :讲师，博士研究生

王卓:讲师，博士研究生

2) 研究生（在研）：

1. 王瑞华，2. 周德军，3. 周子凌 ，4. 杨俊杰，

5. 郑旭丰 ，6. 冼达明 ，7. 宁智涛，8. 魏一平 ，9. 马超齐，10. 喻泽龙 ，11.孙佳成，12.张炜 ，13.邓继光，14.汪阳，15.吴成磊 ，16.徐志豪 ，17. 张建鹏 ，18.罗博文，19.谢兵 20.齐梓涵，21王宝哲 ，22易文博，23赖展晴

团队负责人：邮箱：徐健锋 办公地址：南昌大学软件楼509