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智能信息处理与生物信息学

作者:模式识别与智能系统 | | 发布日期:2013-01-15

    本方向主要研究内容有:1.复杂、多变和海量信息的智能处理技术;2.多传感器、多目标、多平台的信息融合与处理技术;3.生物信息学。
  采用信息的智能化处理技术,研究人工神经网络、小波分析、模糊算法等在信息的获取和处理及实施控制中的应用技术,人工智能和管理科学的结合技术,基于公共知识库的信息传输压缩技术,暑假的挖掘技术等,创造地解决了知识的表示,获取和推理,以及知识工程,机器学习,自动推理等,特别使如何从海量的网络信息和数据库信息中自动地、及时地、快速地获取个性化的有用的信息和知识问题,填补了相关领域的空白。
  针对复杂的信息,采用智能化处理信息的理论与方法,创造性地解决了信息的知识表示,获取和推理等问题,特别使解决了如何如何从海量的网络信息和数据库信息中自动地、及时地、快速地获取个性化的有用的信息和知识的问题,该研究填补了相关领域的空白,部分技术达到了国际领先水平。
  针对庞大的生物信息,将基于知识的方法与计算化学、统计物理学方法以及优化计算相结合,对小分子蛋白的三级结构进行预测及优化,从理论上进行小分子蛋白三级结构的从头预测,其研究成果填补目前国际上尚无Loop区精确建模的空白,从而加快蛋白质结构预测的研究进程。
  在该研究方向上开展了卓有成效的基础研究和应用研究,部分成果处于国际领先水平,获5项省部级奖励,授权专利1项,软件著作权4项,发表学术论文64篇(SCI收录1篇)。

 

 

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