昆明理工大學(xué)劉文奇和李金海團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜系統(tǒng)研究領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，以下是小編整理的詳細(xì)信息

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近日，昆明理工大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科劉文奇和李金海團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜系統(tǒng)建模與調(diào)控方向取得重要進(jìn)展，相關(guān)成果分別發(fā)表在腦機(jī)接口、大氣科學(xué)和計(jì)算智能領(lǐng)域的權(quán)威期刊上。這些研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（項(xiàng)目號(hào)：2023YFE0109000）、國家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目號(hào)：12305044，12371460，11971211，12171388，62276208）和云南省基礎(chǔ)研究計(jì)劃杰出青年項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：202301AV070063）資助。

在腦機(jī)接口領(lǐng)域，針對癲癇發(fā)作期預(yù)警的世界性難題，運(yùn)用癲癇病的神經(jīng)科學(xué)機(jī)制和腦電信號(hào)數(shù)據(jù)，考慮大腦神經(jīng)元同步放電的時(shí)空遙相關(guān)性，將深度學(xué)習(xí)和廣度學(xué)習(xí)的結(jié)果進(jìn)行增強(qiáng)并嵌入到高維空間進(jìn)行二次學(xué)習(xí)，建立了新的廣度注意力機(jī)制的寬視角Transformer模型，將癲癇病發(fā)作期預(yù)報(bào)精度提高了5個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到92.3%。該成果以“B2ViT Net: Broad Vision Transformer Netwok with Broad Attention for Seizure Prediction”為題，發(fā)表于腦機(jī)接口頂刊IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering。系統(tǒng)科學(xué)專業(yè)2022級博士生施水玲為論文的第一作者，劉文奇教授為論文的通訊作者，昆明理工大學(xué)為唯一署名單位。

在大氣科學(xué)領(lǐng)域，臭氧已成為我國主要的空氣污染物之一。極端臭氧污染天氣在我國頻頻發(fā)生，帶來了嚴(yán)重的健康和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。因此預(yù)測未來我國近地面臭氧濃度的變化以及了解影響其背后的機(jī)理變得至關(guān)重要，尤其在臭氧污染的長期可預(yù)測性方面，更是一大挑戰(zhàn)和難點(diǎn)。近期，劉文奇教授團(tuán)隊(duì)運(yùn)用本征微觀態(tài)方法，提取了中國近地面臭氧濃度變化的主導(dǎo)模態(tài)，并與全球海溫異常建立關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。研究發(fā)現(xiàn)，臭氧第一模態(tài)主要受到多個(gè)大氣環(huán)流模式，如沃克環(huán)流、北太平洋高壓、西太平洋-北美遙相關(guān)模式等因素的共同影響?；谏鲜霭l(fā)現(xiàn)，構(gòu)建了一個(gè)多元回歸的長期預(yù)測模型，可至少提前一個(gè)季度預(yù)測我國近地面臭氧模態(tài)的趨勢變化。該成果以“Seasonal predictability of the dominant surface ozone pattern over China linked to sea surface temperature”為題，發(fā)表于Nature Portfolio旗下期刊npj Climate and Atmospheric Science。系統(tǒng)科學(xué)專業(yè)2022級博士生陳源為論文的第一作者，張永文副教授為論文的通訊作者，芬蘭赫爾辛基大學(xué)陳迪博士、昆明理工大學(xué)聶林如教授和劉文奇教授、北京師范大學(xué)樊京芳教授和陳曉松教授為論文的合作作者，昆明理工大學(xué)為第一和通訊單位。

在計(jì)算智能領(lǐng)域，如何提高復(fù)雜的概念認(rèn)知系統(tǒng)的可解釋性、魯棒性和泛化能力是一個(gè)關(guān)鍵的科學(xué)難題。李金海教授團(tuán)隊(duì)通過引入模糊屬性粒概念，結(jié)合模糊概念聚類、模糊概念近似和認(rèn)知學(xué)習(xí)模型參數(shù)優(yōu)化對該問題進(jìn)行了深入研究，通過對比28種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在28個(gè)公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明增量模糊概念認(rèn)知學(xué)習(xí)方法的魯棒性和泛化性能得到了顯著提升。該成果以“An Emerging Incremental Fuzzy Concept-Cognitive Learning Model Based on Granular Computing and Conceptual Knowledge Clustering”為題，發(fā)表于計(jì)算智能領(lǐng)域IEEE匯刊IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence。系統(tǒng)科學(xué)專業(yè)2021級博士生鄧小媛為論文的第一作者，李金海教授為論文的通訊作者，山西大學(xué)錢宇華教授和西安交通大學(xué)劉軍民教授為論文的合作作者，昆明理工大學(xué)為第一和通訊單位。

上述重要成果的取得，得益于系統(tǒng)科學(xué)理論和方法與相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)問題的緊密結(jié)合，發(fā)揮多學(xué)科交叉融合研究的優(yōu)勢，充分體現(xiàn)了基礎(chǔ)學(xué)科對前沿領(lǐng)域研究的支撐作用。昆明理工大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科十分重視研究生培養(yǎng)質(zhì)量，堅(jiān)持正確的科研導(dǎo)向，引導(dǎo)鼓勵(lì)師生潛心研究重要科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)。以上高端成果的發(fā)表，表明昆明理工大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科狠抓博士研究生培養(yǎng)質(zhì)量已初見成效，有利于進(jìn)一步加強(qiáng)系統(tǒng)科學(xué)一級學(xué)科博士點(diǎn)的高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，助力昆明理工大學(xué)一流學(xué)科的創(chuàng)建。

論文鏈接：https://doi.org/10.1109/TNSRE.2023.3346955

https://doi.org/10.1038/s41612-023-00560-7

https://ieeexplore.ieee.org/document/1043385