2014年12月12日，研究中心矿井动目标监测技术课题组（国家科技支撑计划子课题，课题编号：2013BAk06B05）在A209会议室举行了12月学术研讨会。根据会议议题，此次会议共包括1个特约报告和4个主题报告。
首先，课题负责人博士生导师张申教授做了题为“大数据分析在矿山物联网中应用”的特约报告。报告首先介绍了澳大利亚悉尼科技大学高级分析研究所所长操龙兵教授在大数据分析中的研究成果，主要包括复杂数据分析、复杂关系学习、非独立同分布（Noniidness）耦合对象（Coupled Object）学习、大数据（Big Data）分析与学习、决策知识挖掘（Domain Driven Data Mining）、组合挖掘（Combined Mining）、多结构数据学习等方面研究方法和思路，根据数据不同属性，按照“intra-”、“inter”、“comb-”等顺序建立关联并进行数据挖掘与分析，然后结合矿山物联网监测数据现状，给出了分析思路，为大数据分析在矿山中的应用提供了方向指引。
4个主题报告分别总结了近一个月以来课题组各小组科研工作进展情况。其中，宋伯明博士介绍了“分布压缩感知在矿震监测中的应用”，研究中通过引入相关分析实现对多传感器监测信号的分析和判断；韩丽娜硕士介绍了“机会网络中路由算法设计”的相关工作进展；丁一珊硕士介绍了“基于前项反馈修正的井下动目标定位算法”进展情况和算法实现过程；朱梦影博士介绍了“井下模拟信号光通信”进展情况，展示了课题组设计的电路板，并现场演示了光发射和接收系统对语音信号的通信情况，演示结果达到了通信要求。
研讨会最后，张申教授对此次学术研讨会情况进行了总结，并对今后的学术研讨会的报告内容提出了要求，希望报告中更突出学术思路和进展。
新闻来源：矿山人员环境感知与环境技术研究所
发 布：办公室
作 者：王 刚
首先，课题负责人博士生导师张申教授做了题为“大数据分析在矿山物联网中应用”的特约报告。报告首先介绍了澳大利亚悉尼科技大学高级分析研究所所长操龙兵教授在大数据分析中的研究成果，主要包括复杂数据分析、复杂关系学习、非独立同分布（Noniidness）耦合对象（Coupled Object）学习、大数据（Big Data）分析与学习、决策知识挖掘（Domain Driven Data Mining）、组合挖掘（Combined Mining）、多结构数据学习等方面研究方法和思路，根据数据不同属性，按照“intra-”、“inter”、“comb-”等顺序建立关联并进行数据挖掘与分析，然后结合矿山物联网监测数据现状，给出了分析思路，为大数据分析在矿山中的应用提供了方向指引。
4个主题报告分别总结了近一个月以来课题组各小组科研工作进展情况。其中，宋伯明博士介绍了“分布压缩感知在矿震监测中的应用”，研究中通过引入相关分析实现对多传感器监测信号的分析和判断；韩丽娜硕士介绍了“机会网络中路由算法设计”的相关工作进展；丁一珊硕士介绍了“基于前项反馈修正的井下动目标定位算法”进展情况和算法实现过程；朱梦影博士介绍了“井下模拟信号光通信”进展情况，展示了课题组设计的电路板，并现场演示了光发射和接收系统对语音信号的通信情况，演示结果达到了通信要求。
研讨会最后，张申教授对此次学术研讨会情况进行了总结，并对今后的学术研讨会的报告内容提出了要求，希望报告中更突出学术思路和进展。
新闻来源：矿山人员环境感知与环境技术研究所
发 布：办公室
作 者：王 刚