复杂信息数学表征分析与应用北京市重点实验室
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复杂信息数学表征分析与应用北京市重点实验室简介
“复杂信息数学表征分析与应用实验室”成立于2003年，长期从事信息科学中的数学方法研究，通过整合研究队伍和现有科研资源，于2015年5月被认定为北京市重点实验室。实验室研究队伍整体实力强，在信息几何、信号与图像的非平稳特性分析获取、贝叶斯统计推断、复杂信息的处理与应用等研究方向具有扎实的研究工作基础，已取得了系列高水平基础研究成果，形成了理论水平高、具有明显数学与信息交叉融合特色的学科方向，在国内外同行中居于前列。
实验室位于北京理工大学良乡校区，面积近1500平方米，拥有价值1537.46万元的仪器设备，以及藏书5万余册的图书室。在 “211 工程”、“985工程”的支持下，实验室为北京理工大学的教学、科研以及人才培养做出了重要贡献。
实验室设有四个研究方向：
（1） 复杂信息的数学表征，具体包括复杂信息的几何、代数表征、李群与纤维丛表征、稀疏表征以及图表征等方面的研究；
（2） 复杂信息的特性获取，包括复杂信息的可测性定量研究、时频域联合特性分析、压缩感知特性获取，分散状态下的复杂信息的参数估计研究；
（3） 复杂信息的贝叶斯推断，包括优化获取信息的贝叶斯试验设计、有效融合多种信息的贝叶斯推断、高维及不完全数据分析等方面的研究；
（4） 复杂信息的处理与应用，包括复杂信息的表征与分析在信号与图像处理、航天飞行避障、长时域智能系统的监测与预测等方面的应用研究。
目前实验室有专职研究人员40名，其中教授18名，副教授16名，讲师6名。现有国家长江学者讲座教授2名，国家杰出青年科学基金获得者1名，北京理工大学徐特立讲座教授1名，教育部新世纪优秀人才4名，北京市优秀教师1名，北京市教学名师2名，霍英东青年教师奖获得者2名。实验室成员老中青相结合，人员梯队结构合理。
实验室将产学研良好地结合，在“星载智能配电系统可靠性优化试验设计及验证技术”、“智能控制系统的自适应可靠性分析与决策方法”、“高速铁路列车运行调整的模糊随机混合智能优化理论与算法的研究”、“中小学校校车最优路线与配置问题的研究”等项目研究中，不仅培养了一批科研人才，还充分利用数学的学科优势解决了工程中的难题，受到了合作方的高度肯定。实验室还积极开展国际交流与合作，同国际著名应用数学家J. Marsden学派、国际著名实验设计专家J. Wu院士团队、著名数学家S. Assadi教授领导的威斯康星大学数学团队、著名神经网络专家S. Fiori、国际知名数学家D. Krupka等研究团队建立了稳固的合作关系。
实验室将紧紧围绕学校建设“国际一流理工大学”的目标而努力，将实验室率先建成“国内一流，国际知名”的高水平研究型交流合作平台。
