大数据应用科学交叉研究中心

中心简介

大数据应用科学交叉研究中心2017年6月成立。中心基于大数据科学理论,联合计算机科学、人工智能、机器学习、统计学、信息系统等不同学科技术和应用研究,构建数据采集、信号模拟分析、图像识别、健康诊断等研究体系,建立自主创新的数据挖掘与分析平台,并结合医疗健康、智慧水务、机器人自主导航等重点领域,形成面向行业数据的核心分析算法模块,搭建新一代面向应用的系统平台。为区域企业提供大数据分析和智能决策应用服务。

  • 数据采集

  • 信号模拟分析

  • 图像识别

  • 健康诊断

  • 团队介绍

    中心负责人:张卫平

    张卫平,博士,入选天津市拔尖人才(青年)。13年德国留学工作经历,罗斯托克大学博士,柏林洪堡大学博士后。长期从事人工智能与行业应用结合的交叉科学研究,在不确定性非参数系统建模、机器学习算法、控制与最优化方面提出了多项原创性理论,相关成果已于前期工作中应用于水务数据建模。发表算法相关SCI论文30篇,ESI热点论文1篇,影响因子超70,同行引用百余次。负责国家,省部及企业各类项目10多项。
    技术骨干于俊峰、李秀娟、李亚林、韩立飞等硕士,研究方向分别为计算机、地理信息系统、机器学习和图像识别等领域。

    中心实力
  • 大数据云平台

    实现数据全生命周期管理,根据业务有效组织数据存储;自主研发服务上层应用的数据预处理算法:对海量数据进行自动处理并识别潜在异常值,压缩人工识别处理量,剔除和替换无效数据;实现数据质量控制,多维度提取数据特征,数据模式识别。

  • 智慧水务领域

    创新的数据+模型+业务流程融合设计,针对目前水司各类数据存储组织杂乱、质量控制缺失、业务子系统孤立,水力模型难以落地等问题,提出数据-模型-业务整合的G-S-M-O管控一体化平台。自主研发在线水力模型、监测点优化布置、水泵特性曲线在线校正、实时泵站优化调度决策、在线爆管监测告警、智能水表数字识别等核心模型,构建从水源、水厂、管网到用户的全流程运行监管系统平台。

  • 养老健康领域

    研发基于生理数据的远程心血管疾病监测、精神压力评估、与慢性病检测等算法,前期成果已获得AOK德国医疗数据处理系统一等奖,在养老健康远程监护领域有很大应用价值。

  • 机器人领域

    研发基于模糊深度学习的图像处理算法能有效支持机器人视觉自主导航系统。

  • 中心作为研究院共性技术支撑平台,专注于机器学习与人工智能算法研究,为养老健康、机器人、水务等各多领域提供数据挖掘核心算法支持,解决信息化发展亟需突破的服务和数据的互连互通问题,形成一批有先进性、自主创新的核心算法及共性技术。建立数据全生命周期管理和业务模型标准化体系,深度结合企业现有业务管理模式,构建从底层数据分析、上层模型计算支持、面向调度优化决策到全过程实时监控的一体化服务体系。为企业提供大数据的资产运营、智能分析、运行管理和决策服务整体解决方案。

    技术服务
  • NO.1

    基于模糊深度学习的图像识别算法

  • NO.2

    基于生理数据的远程检测算法

  • NO.3

    大规模供水系统的在线流量校核算法

  • NO.4

    企业大数据挖掘与分析平台

  • 成果推介
  • 智慧水务综合管理平台

  • 可穿戴移动健康监护系统

  • 图像识别系统

  • 联系方式
  • 电话:022-59060636
  • 联系人:王江霞
  • 邮箱:wangjiangxia@zjubh.com
  • 地址:天津市滨海高新区高新六路39号30号楼
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