课题来源：广东省科技计划项目

背景：网络空间信息的复杂特征对信息智能化处理方法和技术提出了重大挑战。目前，计算智能已成为网络空间信息处理的核心方法，媒体信息的智能化处理是网络空间信息处理的关键和瓶颈，信息安全问题成为了亟需解决的重点问题，基于网络空间信息的大数据应用将能助力国家和地区重大决策，推动智慧城市发展。

二、研究目的与意义

网络空间信息技术的快速发展，已深刻地改变了人们生活的方方面面。近日，习近平总书记在主持中共中央政治局第三十六次集体学习时，再次强调“要加快推进网络信息技术自主创新，朝着建设网络强国目标不懈努力”。广东省作为经济大省和全球信息产业的重要基地，近年来也先后推出了“广东省‘互联网+’行动计划”和“珠江三角洲地区智慧城市群建设和信息化一体化行动计划”，旨在把握“智慧城市”发展的重大战略机遇，推进以信息化为基础的“智慧城市”建设，从而加快产业转型升级。

 

三、主要论点与论据

面向国家“网络强国”和广东省“智慧广东”的建设需求，瞄准网络空间信息中亟待解决的上述挑战性问题，围绕计算智能基础理论与算法、智能数字媒体信息处理、网络空间信息安全和网络空间信息的领域应用等方面开展创新性研究，提出基于计算智能的网络空间信息处理和安全管理的基础理论与关键技术，力争打造计算智能和网络空间信息领域国内领先、具有国际竞争力的科学研究、人才培养、产业转化和国际交流平台和基地，推动广东省计算智能与网络空间信息相关产业规模化发展，从而提高广东省的城市智慧水平和民生水平。

本项目的实际共发表论文104篇，承担国家、省部级项目超过10项，申请专利超过25项，引进和培养人才共10名，培养研究生55名。建立了一支具有影响力的高水平研究队伍，培养学术骨干以及具有创新能力的高水平研究生，在大数据分析、机器学习、数据挖掘、人工智能等领域做出积极贡献。

四、创见与创新

1）计算智能基础理论与算法

（1）提出了堆叠宽度学习系统理论，模型堆叠多个BLS块形成深层网络结构；引入残差的概念，构建一个输入和期望输出的逼近器，融合了高层和底层特征，在深宽度上丰富了特征映射学习

（2）面向计算智能基础理论与算法研究，结合智能计算与集成学习技术，构建自适应集成学习框架，实现网络空间信息数据分析算法对特征空间和模型结构的智能优化过程

（3）提出新型的分布度量方式，以及源域与目标域的对抗目标，以精准地度量两个域间差异，使得特征提取器可以充分捕捉源域与目标域的共同表示

2）智能数字媒体信息处理

（1）首次提出使用骨架来表达物体拓扑，并设计了SkeletonNet网络来用于从图像中显式地生成物体骨架，用于保护物体的全局拓扑结构

（2）创新地将GCB网络和BLS相结合，设计一种图卷积宽度网（GCB-net）来挖掘脑电数据的深层信息

（3）提出多任务宽深结合的语言模型BMT-Net，BMT网络具有在深度和宽度特征空间中同时搜索合适特征的强大能力，能够全面地学习鲁棒的上下文表示

3）网络空间信息安全

（1）提出保护用户隐私和保障感知质量的移动群智感知激励机制方法，通过零知识模型实现保护数据隐私的同时评估数据可靠性，并依据数据可靠性确定相应的用户奖励额度

（2）提出保护隐私的异构数据可靠性评估方法，对文本、数值、及多媒体数据的可靠性评估建模为等式和范围限制，并通过设计的混合限制评估机制对异构数据预测

（3）借鉴中国易经算卦方法，设计了基于易经的智能优化算法，可以提高优化计算的性能

4）网络空间信息的大数据应用

（1）探索了深度、宽度模型在情绪和精神状态识别的应用，提出了基于宽度学习的表情识别、基于基于深度学习和情绪块的EEG情感分类等

(2)面向网络空间信息大数据应用研究，结合图谱理论、子空间技术和代价敏感函数，设计特征空间感知技术和混合代价敏感优化框架，突破网络空间大数据高维带噪声和分布不平衡的瓶颈问题

（3）提出了面向云计算资源调度的虚拟机放置算法，将虚拟机放置问题建模为组合优化问题，提出了一种基于群体智能的虚拟机放置算法OEMACS来最小化需要的服务器的数目

五、社会经济效益，存在的问题

在广东省科技计划项目支持下，围绕计算智能理论和算法、新型优化计算算法、智能感知和行为理解方法等方面，在特定疾病相关数据处理、网络安全等场景领域进行了一系列的探索。相关研究成果被广泛应用到数字媒体图像处理、数字医疗问诊系统、数字生物信息分析等实际任务中进行拟真测试，取得了国际前沿的性能水平。

六、历年获奖情况

2021，IEEE Joseph G. Wohl终身成就奖

2021，吴文俊人工智能杰出贡献奖

2019，广东省科技进步一等奖

2020，澳门特别行政区自然科学奖二等奖

2019，最佳SMC年会论文奖

2019，最佳期刊论文奖