智能科学与大数据科研团队
一. 团队概况
研究团队成员来自计算机科学与技术、信号与信息处理、控制理论与控制工程等相关专业领域。团队已完成国家自然科学基金项目包括“探地雷达地下目标识别及三维可视化研究”、“基于深度置信网络的图像分类方法研究”、“面向图像场景识别的功能驱动目标属性模型研究”等。已完成山东省自然科学基金项目有“基于多尺度多分辨的探地雷达数据处理及三维可视化问题”、“基于鲁棒混合模型的间歇结晶过程产品质量优化控制方法研究”、“图像场景的功能识别模型研究”等。目前，团队成员正承担的国家自然科学基金项目有“基于混合模型的间歇生产过程运行优化”和“面向开放假设心律失常分析的语义模型研究”。山东省自然科学基金项目“海量视频加密推荐及检索技术研究”。山东省重点研发计划项目有“跨个体心律失常分析系统的研发及产业化”和“基于语音的网约车司机身份认证与情绪监控算法研究”。先后公开发表本研究方向EI/SCI论文60余篇，申报发明专利30余项。
团队负责人：邹海林，博士，教授
团队成员：
柳婵娟，博士，副教授
臧睦君，博士，副教授
周树森，博士，副教授
刘 通，博士，副教授
张淑宁，博士，副教授
王庆军，博士，副教授
于 泓，博士，讲 师
二. 主要研究内容
1. 时间序列处理
主要内容：心电、脑电、肌电等一维医学信号的自动分析模型；语音信号处理及模式识别技术；多源异构时间序列建模分析；面向时间序列的深度学习技术。通过对以上问题的研究，建立起时间序列预处理、机理建模、深度学习、模式识别的理论与方法。
2. 图像理解与计算机视觉
主要内容：基于深度卷积神经网络方法与经典机器学习方法相结合图像识别方法；基于深度卷积神经网络方法与经典特征抽取方法相结合图像压缩方法；基于图像特征抽取相关方法的图像内某一特定物体的智能感知抽取；基于图像识别相关方法的图像场景的理解。
3. 智能感知与模式识别
主要内容：机器学习理论与方法、模式识别、多媒体信息语义理解与分析；自然语言处理、多媒体信息处理；海陆地下目标信息检测、特征提取、复合特征多目标自动识别、海陆地下结构体探测成像及数据三维可视化等。
4. 青少年大数据分析
主要内容：青少年大数据采集、预处理、低层特征提取及情感描述模型；青少年大数据的多源异构多粒度模型研究；青少年大数据的关联分析；青少年大数据的应用研究。