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| 研究方向 |
实验室研究方向框架图
实验室主要分为微计算实验室、数据智能工程实验室、智能化软件工程实验室三大实验室：
微计算实验室：
主要研究微计算技术及应用，包括黑盒优化方法、群体智能优化算法、进化算法的计算时间分析、收敛速度控制器和启发式关联动态规划等技术；承担科技部、教育部、省市厅、企业委托开发科技项目等应用型研究课题；研究成果主要是国际、国家发明专利以及算法应用的成功案例；培养软件工程专业型硕士研究生和应用型卓越工程师班本科生。研究室有教授2名、副教授1名、讲师2名、工程师1名；代表作见IEEE TCYB、IEEE TEVC 、《计算机学报》和《中国科学》等。
1.微计算理论组：微搜索方法是一种以搜索有效决策子集替代搜索原决策集的高效黑盒优化方法。研究组曾基于鞅论研究算法状态转移与适应值差逼近的平均增益模型，解决了群体智能优化算法、进化算法的计算时间分析难题；完成了国家自然科学基金等课题。
2.微搜索优化组：研究组致力于研究组合优化问题、图像和视频的高效处理与智能分析算法及其应用，提出了基于图的：惴、自组织神经调度算法和微搜索算法等技术，解决了双层次车辆路径规划、柔性车间生产调度、耦合矩阵优化和抠图优化等应用问题；完成了国家自然科学基金、省自然科学基金等课题；代表作见IEEE TSMCS、IEEE TEVC、IEEE TCYB、 IEEE TIP、IEEE TFS、中国科学：信息科学等学术期刊。
3.微学习方法组：研究组主要从优化和图论的角度研究卷积神经网络的变化，研究微小规模样本、微小网络单元自主学习的可行性、深度学习在图像检测、视频分析与自然语言处理的应用，从优化的角度研究迁移学习、小样本学习和多任务学习的改进与应用等；代表作见IEEE TIP、IEEE TFS、IEEE TSMC-A、IEEE TCYB和《软件学报》等国内外学术期刊。
数据智能工程实验室：
1.计算机视觉组：课题组主要研究图像和视频的高效处理与智能分析算法及其应用，如：图像深度学习检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、视频摘要、视频内容检索、答题卡图像智能识别、智能图像边框编码与识别、多角度对象识别、行为理解、林火事件识别、车流计算、特殊事件识别和海量人脸信息搜索等；申请发明专利18项，授权9项。
2.自然语言处理组：课题组主要研究数值型、文本型、混合型以及多元异构的数据挖掘、分析与预测，特别是针对海量数据处理效率与分析准确性的算法技术与架构设计等；如：客户语音自动评分、客户成功邀请预测、微信公众号挖掘、降水集合预报预测、客户投诉记录智能分析、O2O智能导购、论坛舆情智能监控和英语作文自动评分等。
智能化软件工程实验室：
主要研究智能化软件及其相关软件工程问题求解算法与应用，如路径覆盖测试用例自动生成、软件配置自动配置问题、循环路径测试用例生成、区块链智能合约漏洞自动检测方法等相关领域的研究；代表作见ACM TOSEM、IEEE TSE、IEEE TETC、IEEE TEVC、IEEE TII、IEEE CIM、IEEE TETCI、中国科学：技术科学等学术期刊。