个人简介

 
徐宗本博士
中国科学院院士
数学与计算机科学教授
973首席科学家
中国科学院信息技术科学部副主任

西安(国际)数学与数学技术研究院院长
大数据算法与分析技术国家工程实验室主任

联系方式

西安交通大学数学与统计学院

陕西省西安市咸宁西路28号

邮编:710049

电话:86-29-82668005
邮箱:zbxu@mail.xjtu.edu.cn
秘书:张继洁

新闻动态

    陕西新闻联播采访徐宗本院士:将纯数学带入应用之门


 

     2017年12月6日,在长沙举行的2017湘江大数据创新峰会上,由西安交通大学、湖南大学和湖南隆驰信息科技有限公司联合成立的“大数据长沙创新中心”正式启动,该中心将结合湖南大数据产业特点,开展大数据算法与分析技术的研究,在金融、体育、旅游等行业和智慧城市大数据领域进行知识库构建及建模分析技术研发,助理大数据科研和市场发展。

 


      2017年5月21日,西安交通大学西安数学与数学技术研究院正式揭牌成立。西安交通大学张迈曾书记、研究院创始院长徐宗本院士、郑庆华副校长、王铁军副校长出席会议,数学与统计学院院长彭济根主持会议。中国数学会原理事长、中科院数学与系统科学研究院研究员马志明院士,全国人大副秘书长、中国工业与应用数学学会理事长郭雷院士,中国数学会副理事长李安民院士,天津市政协副主席陈永川院士,北京应用物理与计算数学研究所党委书记江松院士,美国普林斯顿大学金融工程教授和金融学讲席教授、中国台湾中央研究院范剑青院士等70余位专家学者代表共同见证。

 

荣誉获奖

  徐宗本教授研究团队(徐宗本 梁怡 张讲社 彭济根 马江洪等)所完成的《基于认知与非欧氏框架的数据建模基础理论研究》项目荣获2007年国家自然科学二等奖。2008年1月8日,在人民大会堂召开的颁奖大会上,温家宝总理与徐宗本教授亲切握手。

 


 2008年8月27日,在郑州召开的中国工业与应用数学学会第五届代表大会暨第二届CSIAM苏步青应用数学奖颁奖大会上,徐宗本教授荣获CSIAM苏步青应用数学奖。获奖理由为:徐宗本教授长期致力于数学与信息技术的结合与交叉研究,不仅在Banach空间几何与非线性算子理论等数学领域有重要贡献,而且在智能信息处理,特别是机器学习这一信息领域有系统而重要的贡献,多项研究成果处于国际前沿,得到国际学术界广泛认可与研发部门的实质性应用。

 

研究团队

 机器学习研究组

主要聚焦于机器学习与计算机视觉的一些基础问题的研究,特别包括自步学习,误差建模与张量稀疏性度量等。


 大数据软硬件平台研究组

大数据软硬件平台研究组致力于研究大数据完整生命周期(数据获取、数据管理、数据分析处理)中所涉及的分布式系统和平台的架构、资源分配调度、以及分布式计算和网络问题。特别的,我们关注分布式大数据算法与平台技术综合优化,文本数据流的分析处理算法,基于边缘和雾计算架构的大数据获取和处理。


 深度学习与医学图像处理研究组

该组主要聚焦于模型机理建模与数据驱动相结合的深度学习算法研究,以及医疗影像处理与分析中的基础算法研究,包括基于深度学习的医学影像(MRI, CT等)重建、病灶分割、多模态影像配准等基础算法研究。


 大数据与人工智能算法研究组

 

 

代表性论文

  1. Xu Z. Data Modeling: Visual Psychology Approach andL1/2Regularization Theory[M]// Proceedings of the International Congress of Mathematicians 2010 (ICM 2010):(In 4 Volumes). 2010:3151-3184. 
  2.  Xu Z, Chang X, Xu F, et al. L1/2 regularization: a thresholding representation theory and a fast solver.[J]. IEEE Transactions on Neural Networks & Learning Systems, 2012, 23(7):1013-1027. 
  3. Xu Z B, Roach G F. Characteristic inequalities of uniformly convex and uniformly smooth Banach spaces[J]. Journal of Mathematical Analysis & Applications, 1991, 157(1):189-210. 
  4. Xu Z B, Qiao H, Peng J, et al. A comparative study of two modeling approaches in neural networks.[J]. Neural Networks, 2004, 17(1):73-85. 
  5. Xu Z B, Zhang R, Jing W F. When does online BP training converge?[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2009, 20(10):1529-39. 
  6. Xu Z, Sun J. Image Inpainting by Patch Propagation Using Patch Sparsity[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19(5):1153-1165. 
  7. Leung Y, Zhang J S, Xu Z B. Clustering by scale-space filtering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2002, 22(12):1396-1410. 
  8. Leung K S, Duan Q H, Xu Z B, et al. A new model of simulated evolutionary computation-convergence analysis and specifications[J]. Evolutionary Computation IEEE Transactions on, 2001, 5(1):3-16. 
  9. Leung Y, Gao Y, Xu Z B. Degree of population diversity - a perspective on premature convergence in genetic algorithms and its Markov chain analysis[M]. IEEE Press, 1997. 
  10. Qiao H, Peng J, Xu Z B. Nonlinear measures: a new approach to exponential stability analysis for Hopfield-type neural networks.[J]. IEEE Trans Neural Netw, 2001, 12(2):360-370.