勇于担当——争建国家工程实验室

大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响人们的生活，大数据已经上升为国家发展战略。徐宗本院士在人民日报专栏中提出：拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。 2016年，以徐宗本院士为首的一群交大人满怀数据报国激情，决定争取申报大数据领域国家工程实验室，为国家建设和社会发展重要领域大数据应用提供共性技术支撑。

经过近2个多月的努力，实验室的定位、目标、研究方向和任务逐渐明晰，建设方案趋近完善。经过层层激烈竞争，国家发改委2017年1月23日正式批复筹建 “大数据算法与分析技术国家工程实验室”，为交大数学、数据科学及相关学科争取了一个新的发展机遇。

厚积薄发——深耕数据科学基础与核心技术

实验室团队三十多年来扎扎实实、孜孜不倦地耕耘，在数据科学领域取得了瞩目的成果。为了解决非欧氏框架下神经网络和机器学习的理论问题，徐宗本教授1987年证明了非欧氏框架中存在不等式特征数量律，这一发现为机器学习研究提供了全新的几何架构和分析问题所必须遵循的数量推演准则，并被国际上称为“徐-罗奇定理”。三十多年来, “徐-罗奇定理”持续广泛应用于数学分析、机器学习、逼近论与控制论等领域。该定理已成为在非欧框架下机器学习与反问题研究的基本分析工具之一。

近年来，实验室队伍不断发展壮大，学术成果日渐繁盛。实验室证明了神经网络BP在线学习算法的收敛性，解决了长期悬而未决的BP训练可行性问题和Hopfield 型神经网络稳定性判定问题，提出了人工神经网络本质阶理论，为神经网络的应用奠定了坚实的理论基础。

跨入21世纪，团队数据科学研究进入了快车道。基于“人一眼能看出空间图像的模式和结构”的观察，系统发展了基于视觉认知的数据挖掘新原理与新方法，先后提出了聚类分析的视觉聚类器、判别分析的视觉分类机和基于复眼模型的快速物体轮廓识别等算法。针对军事侦测、地球遥感等领域提出的稀疏雷达成像技术难题，实验室运用巴拿赫空间几何原理，建立了稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论，作为原创的核心技术用于全球首部稀疏雷达原理样机。除此之外，L(1/2)正则化理论在更宽的科学技术领域中产生影响，已形成一批以L(1/2)命名的公用分析工具，还被成功应用于CT成像、分子成像、无线通讯、生物信息、地震信号处理、集成电路检测、电力系统优化控制、城市交通、机器人跟踪、机器学习、图像处理、光谱解混，乃至医学、脑科学、天文学与天文物理等各种不同领域，展示了其具有的普适性价值。相关研究成果在2010年在第26届世界数学家大会“科学与技术中的数学方法”领域作专题报告。

2007年，实验室承担了973项目“基于视觉认知的非结构化信息处理理论与关键技术”，2013年获得滚动支持，相关研究成果两度获得国家奖自然科学二等奖。2015年，实验室创办了Big Data Analytics国际期刊，举办了3届大数据国际会议。

凝练升华——不断创新数据科学方法论

经过多年深耕、沉淀，实验室在数据科学领域的研究已经上升到新的高度。徐宗本院士教导团队年轻成员：“研究工作定位不能局限于步人后尘的改进、完善，而要瞄准数据科学与机器学习新机制的研究，聚焦于方法论层面的深度创新。”

从2013年开始，实验室通过将人从“易”到“难”的学习机制建立数学模型，构建了全新的“自步学习”方法论。在本领域顶级期刊IEEE TPAMI 和多个顶级会议发表“自步学习”论文12篇。实验室另辟蹊径，从建模误差的角度建立了机器学习的误差建模方法论体系，引起国内外广泛关注，在顶级国际会议和期刊发表误差建模相关论文15篇，研究成果被卡内基梅隆大学Ming Li教授应用于复杂场景语音辨识，被ACM TIST与PR编委香港科技大学Dit-Yan Leung教授应用于贝叶斯矩阵分解。

服务全国——为国家大数据战略发挥智库作用

长期以来，实验室在倾力数据科学核心技术研发的同时，积极服务国家大数据战略及行业发展。2015年6月，徐宗本院士通过《中国科学报》向社会发出“发展大数据产业须‘冷热’结合”的建议。2016年3月，徐宗本院士在人民日报发表了《用好大数据须有大智慧》的专题文章，向业界描绘了“大数据技术研究图谱”。 2016年，实验室承担中科院“实施国家大数据战略的关键举措与公共政策”和“数据科学发展战略”两项重大战略咨询任务；2017年5月，徐宗本院士还被聘为国家大数据专家咨询委员会顾问。

追忆往昔峥嵘岁月，翘首未来任重道远。2017年初，实验室承担的国家基金委重大项目“大数据的统计基础与分析方法”启动，华为-西安交大数学与信息技术联合研究中心、西安交大-象翌大数据工业研究院、西安交大-中原大数据研究院相继成立。新的征程还有很多未开垦的荒山野岭，大数据实验室团队将奋力前行，为国家大数据战略的实施提供有力的技术支撑，做出交大人应有的贡献。

来源：交大新闻网