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導(dǎo)師詳細(xì)信息
姓名:張勤(兼職)
性別:男
出生年份:1956
職稱:教授
院系:計(jì)算機(jī)學(xué)院
首次聘任導(dǎo)師時(shí)間:2008
現(xiàn)聘任導(dǎo)師一級(jí)學(xué)科名稱:計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)
現(xiàn)聘任導(dǎo)師二級(jí)學(xué)科名稱:計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)
聘任在第二學(xué)科培養(yǎng)博士生專業(yè)名稱:無
聘任在自主設(shè)置學(xué)科培養(yǎng)博士生專業(yè)名稱:無
主要研究方向及特色:不確定性人工智能理論及應(yīng)用研究
電子信箱:zhangqin@buaa.edu.cn;zq@cast.org.cn
辦公電話:68571880
辦公地點(diǎn):北京市海淀區(qū)復(fù)興路3號(hào)
通信地址:北京市海淀區(qū)復(fù)興路3號(hào)中國科協(xié)
個(gè)人簡介:
張勤,男,1956年3月生于重慶市,北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生導(dǎo)師、清華大學(xué)核能與新能源技術(shù)研究院和工程物理系雙跨博士生導(dǎo)師,中國人工智能學(xué)會(huì)不確定性人工智能專業(yè)委員會(huì)主任,清華大學(xué)博士后校友會(huì)會(huì)長、中國科協(xié)副主席、黨組副書記、書記處書記,中國知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究會(huì)副理事長兼學(xué)術(shù)顧問委員會(huì)主任。1978年至1989年,獲清華大學(xué)核反應(yīng)堆專業(yè)學(xué)士、碩士和博士學(xué)位,曾任清華大學(xué)研究生會(huì)主席、全國學(xué)聯(lián)副主席、美國田納西大學(xué)和UCLA大學(xué)訪問學(xué)者、清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院系統(tǒng)工程博士后、清華大學(xué)核研院副研究員、原國家科委研究員、中國技術(shù)創(chuàng)新公司產(chǎn)業(yè)部經(jīng)理、廈門技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)合公司總經(jīng)理、重慶市科委主任、國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局副局長。
目前在從事中國科協(xié)日常工作及知識(shí)產(chǎn)權(quán)理論和政策研究之余,主要從事人工智能理論及應(yīng)用研究,創(chuàng)立了DUCG(Dynamic Uncertain Causality Graph)知識(shí)表達(dá)和推理理論并獲得國家發(fā)明專利。該理論將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)理論納為子集,克服了BN不能正確用于多賦值簡潔表達(dá)、不能處理因果邏輯循環(huán)、數(shù)據(jù)缺乏、知識(shí)不完備或有錯(cuò)、證據(jù)不確定或虛假、復(fù)雜動(dòng)態(tài)情況等缺陷,并可用于變量狀態(tài)連續(xù)和離散任意混合、歷史因果關(guān)系連續(xù)疊加等復(fù)雜情況。在故障診斷領(lǐng)域,DUCG除能快速準(zhǔn)確給出推理結(jié)果外,能圖形顯示診斷理由、并預(yù)測故障發(fā)展,可廣泛用于各種工業(yè)系統(tǒng)的故障診斷和預(yù)測、疾病診斷和預(yù)測、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測、災(zāi)害預(yù)報(bào)等。此外,早年研究系統(tǒng)可靠性理論及應(yīng)用,提出了許多算法:如精確計(jì)算正態(tài)分布和對(duì)數(shù)正態(tài)分布情況下任意相關(guān)多變量概率分布算法、可維修系統(tǒng)失效頻率與重要度的關(guān)系及算法、事件積之和不交化高效算法、可維修系統(tǒng)時(shí)間相關(guān)可靠度近似算法、系統(tǒng)可用度區(qū)間估計(jì)近似算法等。曾任中國運(yùn)籌學(xué)會(huì)可靠性學(xué)會(huì)理事、91年洛杉磯“概率安全評(píng)價(jià)及管理(PSAM)”國際學(xué)術(shù)會(huì)議專家系統(tǒng)分組會(huì)議主席、《IEEE Transactions on Reliability》審稿員。
當(dāng)前承擔(dān)的部分課題有:中廣核集團(tuán)《安全運(yùn)維智能專家系統(tǒng)技術(shù)研究與平臺(tái)開發(fā)》,總額500萬;國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目《用于核電站故障診斷和安全運(yùn)維的動(dòng)態(tài)不確定因果圖理論及應(yīng)用研究》,總額30萬元;國防專利審查協(xié)作中心《航天器故障診斷技術(shù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)狀況調(diào)查分析》,總額40萬元、《航天器故障診斷專利技術(shù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫建設(shè)》,總額60萬;國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目:《DUCG動(dòng)態(tài)立體因果圖的構(gòu)建和推理方法及其實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究》,總額80萬元;航天五院科研課題:《基于模型的探測器故障診斷系統(tǒng)》,總額60萬。目前北航在讀博士生四人、課題組成員十余人。
希望招收有志于DUCG理論研究及應(yīng)用的優(yōu)秀研究生。原所學(xué)專業(yè)不限,但應(yīng)具備計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)、掌握軟件開發(fā)的基本技能,若了解原領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿挠脩粜枨蟾谩?/font>
近五年代表性學(xué)術(shù)論文:
[1]Q. Zhang. Dynamic uncertain causality graph for knowledge representation and reasoning: discrete DAG cases. Journal of Computer Science and Technology, 2012, 27(1):1-23.
[2]Q. Zhang, C. Dong, Y. Cui and Z. Yang. Dynamic uncertain causality graph for knowledge representation and reasoning: statistics base, matrix and fault diagnosis. IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, 2014, 25 (4) 645-663.
[3]Q. Zhang. “Dynamic uncertain causality graph for knowledge representation and reasoning: continuous variable, uncertain evidence and failure forecast.” IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics, DOI: 10.1109/TSMC.2015.2392711, 2015.
[4]Q. Zhang. “Dynamic uncertain causality graph for knowledge representation and reasoning: directed cyclic graph and joint probability distribution.” IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, DOI: 10.1109/TNNLS.2015.2402162, 2015.
[5]Q. Zhang and S. Geng. “Dynamic uncertain causality graph applied to dynamic fault diagnosis of large and complex systems.” IEEE Trans. Reliability, DOI: 10.1109/TR.2015.2416332, 2015.
[6]C. Dong, Y. Wang, Q. Zhang & N. Wang. The methodology of dynamic uncertain causality graph for intelligent diagnosis of vertigo. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 113 (2014) 162-174.
[7]C. Dong, Q. Zhang, S. Geng. A modeling and probabilistic reasoning method of dynamic uncertain causality graph for industrial fault diagnosis. International Journal of Automation and Computing, 11(3), 2014, 288-298.
近五年已授權(quán)的發(fā)明專利(含國防發(fā)明專利):一種處理不確定因果關(guān)系類信息的智能系統(tǒng)的構(gòu)造方法(中國發(fā)明專利),A METHOD FOR CONSTRUCTING AN INTELLIGENT SYSTEM PROCESSING UNCERTAIN CAUSAL RELATIONSHIP INFORMATION(美國發(fā)明專利)。
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