国家自然科学奖推荐书

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秃飞连
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1 国家自然科学奖推荐书 ( 2017 年度 ) 项目基本情况学科评审组 : 序号 : 编号 : 推荐单位 ( 盖章 ) 或推荐专家郭桂蓉院士, 戴汝为院士, 何新贵院士项目名称中文名英文名最优化数据挖掘理论与方法 Optimization based Data Mining Theory and Methods 主要完成人石勇 ( 中国科学院大学 ), 寇纲 ( 西南财经大学 ), 田英杰 ( 中国科学院大学 ), 李建平 ( 中国科学院科技战略咨询研究院 ), 彭怡 ( 电子科技大学 ) 1 决策分析代码学科分类名称 2 系统建模代码管理信息系统代码任务来源国家自然科学基金,973 计划, 其它具体计划基金的名称和编号 : 国家自然科学基金重点项目最优化与数据挖掘, 编号 ( ) 国家自然科学基金创新群体项目数据挖掘与智能知识管理 : 理论及应用研究, 编号 ( ) 国家自然科学基金杰出青年基金项目数据挖掘技术及其应用, 编号 ( ) 科技部 973 计划课题抗体分子结构与功能进化的数据分析与智能研究, 编号 2004CB ( ) 中国人民银行征信中心个人信用评分模型开发项目 ( ) 已呈交的科技报告编号 : 项目起止时间起始 :2003 年 1 月 1 日完成 : 2013 年 12 月 31 日国家科学技术奖励工作办公室制 1

2 专家推荐意见 ( 单位推荐不填此栏 ) 姓名郭桂蓉身份证号 x 院士中国工程院院士学部最高奖是 Y 否年度信息与电子工程学部, 工程管理学部工作单位中国人民解放军国防科学技术大学职称教授学科专业通信与电子系统通讯地址北京市海淀区北清路 28 号院 8-A 邮政编码电子邮箱 @qq.com 联系电话责任推荐专家 Y 是否推荐意见 : 数据挖掘是基于计算机强大的计算能力, 来弥补人脑在运算方面的不足, 从海量复杂数据中提取新颖有意义具有潜在价值的知识但从数学领域的角度看, 当前数据挖掘流行方法, 大多属于启发式算法 : 即从几个备选解中确定一个较好解作为数据分类的标准这些方法缺乏系统性地探索如何从众多 ( 无限可数 ) 的备选解中确定一个最优解作为数据分类的标准现有的数据挖掘研究主要集中在挖掘海量数据中的隐含模式和规则, 在挖掘结果的智能性及其决策支持能力等方面则显得薄弱, 造成数据挖掘的理论研究成果与实际决策应用之间的不适用, 从而制约了数据挖掘技术价值的充分发挥本项目用多目标数学规划为基础的最优化方法体现认知科学规律, 将数据挖掘算法视为从众多的备选解中寻求最优解作为数据分类标准的问题, 把数据挖掘启发式算法上升为系统式算法, 在国际上率先提出最优化数据挖掘研究智能化的新方向同时, 基于最优化数据挖掘理论与方法, 创立了数据挖掘规范化的研究框架, 引领国内外学者进一步与智能科学结合拓展最优化数据挖掘研究领域项目代表性论文之一获得计算机领域国际著名期刊 Pattern Recognition 国际学术委员会评选出的年度最佳论文学术奖, 该奖近 10 年来首次由中国学者获得 ; 研究团队中有三人入选 2016 年汤普森路透计算机科学领域的全球高被引科学家推荐该项目为国家自然科学奖二等奖声明 : 本人遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则, 以及专家推荐国家科学技术奖试行办法的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 所提供的推荐材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形本人已征求被推荐者同意 ; 作为推荐者, 本人同意在项目公示时向社会公布 ; 本人承诺根据需要参加答辩, 接受评审专家质询 ; 如产生争议, 保证积极调查处理如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理专家签名 : 2

3 专家推荐意见姓名戴汝为身份证号院士中国科学院院士学部信息技术部最高奖是 Y 否年度工作单位中国科学院自动化研究所职称教授学科专业决策分析通讯地址北京市海淀区中关村东路 95 号邮政编码电子邮箱 ruwei.dai@ia.ac.cn 联系电话责任推荐专家是 Y 否推荐意见 : 石勇教授牵头的最优化数据挖掘理论与方法项目, 把最优化的基本原理与数据挖掘相结合, 体现了认知科学规律, 将数据挖掘算法视为从众多的备选解中寻求最优解作为数据分类标准的问题, 把数据挖掘启发式算法上升为系统式算法, 解决了现有数据挖掘主要算法缺乏从众多的备选解中确定最优解作为数据分类标准的难题, 作为交叉研究并且与智能科学的交互发展在国际上率先提出最优化数据挖掘研究智能化的新方向项目组成员有长期的合作经历, 包括了四位长江学者 / 国家杰出青年基金获得者, 三人入选 2016 年汤普森路透计算机科学领域的全球高被引科学家本项目 8 篇代表性论著 SCI 他引次数近 400 次,7 篇代表性论文被 Web of Science 的基本科学指标 ESI 列为高引用论文本项目具有明显创新性且有国际影响力推荐该项目为国家自然科学奖二等奖声明 : 本人遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则, 以及专家推荐国家科学技术奖试行办法的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 所提供的推荐材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形本人已征求被推荐者同意 ; 作为推荐者, 本人同意在项目公示时向社会公布 ; 本人承诺根据需要参加答辩, 接受评审专家质询 ; 如产生争议, 保证积极调查处理如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理专家签名 : 3

4 专家推荐意见 ( 单位推荐不填此栏 ) 姓名何新贵身份证号院士中国工程院院士学部信息与电子工程学部最高奖是 Y 否年度工作单位北京大学职称教授学科专业管理信息系统通讯地址北京市朝阳区北苑小街 10 号院一号楼三单元 1501 邮政编码电子邮箱 hexg@cae.cn 联系电话责任推荐专家是 Y 否推荐意见 : 由石勇教授主持的最优化数据挖掘理论与方法工作基于 973 国家自然科学基金创新群体国家杰出青年基金等项目, 从理论与应用方面都做出了重要贡献 ; 特别是用多目标数学规划为基础的最优化方法体现认知科学规律, 将数据挖掘算法视为从众多的备选解中寻求最优解作为数据分类标准, 把数据挖掘启发式算法上升为系统式算法, 在国际上率先提出最优化数据挖掘研究智能化的新方向同时, 基于最优化数据挖掘理论与方法, 创立了数据挖掘规范化的研究框架, 引领国内外学者进一步与智能科学结合拓展最优化数据挖掘研究领域, 具有重要的科学理论意义与实际应用价值项目团队包括四位长江学者 / 国家杰出青年基金获得者, 三人入选 2016 年汤普森路透计算机科学领域的全球高被引科学家 7 篇代表性论文均被 Web of Science 的基本科学指标 ESI 列为高引用论文推荐该项目为国家自然科学奖二等奖声明 : 本人遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则, 以及专家推荐国家科学技术奖试行办法的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 所提供的推荐材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形本人已征求被推荐者同意 ; 作为推荐者, 本人同意在项目公示时向社会公布 ; 本人承诺根据需要参加答辩, 接受评审专家质询 ; 如产生争议, 保证积极调查处理如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理专家签名 : 4

5 项目简介本项目把最优化的基本原理与数据挖掘相结合, 体现了认知科学规律将数据挖掘算法视为从众多的备选解中寻求最优解作为数据分类标准的问题, 把数据挖掘启发式算法上升为系统式算法, 在国际上率先提出最优化数据挖掘的新方向本项目围绕数据挖掘过程中所涉及的知识体系的复杂性, 提出了用多目标最优化的数据挖掘新技术新方法, 融合非结构化的主观知识 ( 如情境专家经验用户偏好等 ), 对挖掘产生的结果进行二次处理, 以寻求支持决策的智能知识项目的主要创新性成果有 : (1) 在国际上首次创立了最优化数据挖掘理论, 提出了如何用数学规划寻找高效的数据挖掘的思想方法, 揭示了多目标最优化数据挖掘与支持向量机数据挖掘等方法之间深刻的内在联系这一研究工作跨越了计算机运筹学管理科学等不同领域, 形成了由中国人创立的数据挖掘学派 (2) 基于最优化数据挖掘理论, 创立了数据挖掘规范化的研究框架建立了以多目标规划为主体的最优化数据挖掘方法体系, 引领国内外学者, 进一步拓展了最优化数据挖掘研究领域 (3) 提出智能知识的基本概念, 对非结构化主观知识进行二次挖掘, 开创了基于多目标最优化的从数据到知识科研的新方向面向金融信息生物等领域的实际需求, 开展了应用研究, 其中全国个人征信系统对我国经济建设和社会发展具有重要影响本项目 8 篇代表性论著 SCI 他引次数 397 次, 其中代表性论著 2 的单篇 SCI 他引次数 120 次 ;7 篇论文被美国 Web of Science 的基本科学指标 ESI 列为领域学科十年来全球前百分之一的高被引论文 (Highly Cited Articles) 本项目共发表相关 SCI/SSCI 论文 149 篇, 他引 9600 多次代表性论著 1 在 Springer 出版的 AI&KP 系列中被下载次数最多的专著之一, 共超过次 ; 项目代表性论文 5 获得计算机领域国际著名期刊 Pattern Recognition 评选出的 2013 年度最佳学术论文奖, 这是中国大陆学者首次获此殊荣 ; 项目成员中的三人入选 2016 年汤普森路透全球高被引科学家 ( 计算机科学领域 ) 2012 年, 美国信息管理科学排名第一的期刊 MIS Quarterly 在第 36 卷第 4 期中将第一完成人列为 BI&A( 商务智能与分析 ) 领域全球著名学者第三名项目所发表论文被美国工程院院士等国际一流学者所引用最优化研究领域的权威美国工程院院士 Fred Glover 认为 : 在基于多目标优化算法的基础上, 提出了一个稳健的数据挖掘架构, 在数据挖掘和数学规划交叉领域做出重要贡献美国工程院院士著名服务管理学者 Daniel Berg 认为 : 他们的团队已经和国际学术团体结合在一起, 并确立了中国在国际最优化数据挖掘领域的领先地位本项目曾获得 2012 年教育部高等学校科学研究优秀成果奖 ( 自然科学类 ) 一等奖 5

6 客观评价发现一, 创立最优化数据挖掘的基本理论相关研究在学术界获得广泛影响其中, 代表性论著 1 在汇总诸多数据挖掘方法理论的基础上, 凝练了最优化数据挖掘的基本理论, 在 Springer 出版的 AI&KP 系列的专著中被下载次数最多之一, 超过次该论著还提供了丰富的案例进行说明印度 Institute of Rural Management Anand 的 HarekrishnaMisra 教授评价代表性论著 1: 该书的优势在于提供了一个数据挖掘算法的知识库,... 这本书满足了对商务分析和数据挖掘应用研究的期望 (Computing Reviews/CR140086( ) 本项目创立的基本理论被成功应用于很多领域代表性论著 3 入选美国 ISI Web of Science 基本科学指标 ESI 排名前百分之一的高引用论文新加坡 Nanyang Technological University 的 Wei Tech Ang 教授指出该文的非平行支持向量模式分类理论已被成功应用于很多领域 (IEEE Transactionson Cybernetics/45(2015) ) 代表性论著 4 入选美国 ISI Web of Science 基本科学指标 ESI 排名前百分之一的高引用论文香港 City University of Hong Kong 的 Tommy W.S.Chow 教授评价该文的理论可以改善标签数据获取过程中时间成本开支过大的问题 (Neural Networks/36(2012)97-111) 香港 The University of Hong Kong 的 IEEE senior member Chuangyin Dang 教授指出代表性论著 5( 入选 ISI Web of Science 的 ESI 排名前百分之一的高引用论文 ) 鲁棒优化在支持向量分类中已被应用于很多领域 (Neural Networks and Learning Systems/26(2015) ) 代表性论著 5 还获得计算机领域国际著名期刊 Pattern Recognition 国际学术委员会评选出的 2013 年度最佳学术论文奖, 该奖近 10 年来首次由中国学者获得发现二, 创立数据挖掘的规范化框架及最优化数据挖掘方法体系数据挖掘的规范化框架及最优化数据挖掘方法体系获得了广泛关注代表性论著 2 被 SCI 他引 120 次被美国 ISI Web of Science 的基本科学指标 ESI(Essential Science Indicators) 列为领域学科 (Computer Science) 前千分之一的热点论文 (Hot Papers) 和十年来前百分之一的高引用论文 (Highly Cited Articles) 管理科学领域顶级期刊 Management Science 前副主编,State University of New York 讲座教授 Stanley Zionts 评价代表性论著 2 中提出的方法成为研究数据挖掘和知识发现领域的一种流行方法 (Annals of Operations Research/(2012)197:25-45 美国 Massachusetts Institute of Technology 的 Annalisa L. Weigel 教授引用了代表性论著 2 中对数据挖掘的 3 阶段定义 (Acta Astronautica/ 67(2010) ) 法国 University of Valenciennes 的 Pierre Loslever 教授两次引用代表性论著 2 中数据挖掘和知识发现的定义 (International Journal of Information Technology & Decision Making/9(2010) ) 代表性论著 6 入选美国 ISI Web of Science 基本科学指标 ESI 排名前百分之一的高引用论文美国 Tennessee University 的 Kalyanapu 教授等认为该方法可测定由确定性结构和概率性结构两类得到的排序差异问题 (Journal of Hydrology/533(2016) ) 罗马尼亚科学院前副院长 6

7 Filip 院士引用代表性论著 6, 认为我们的研究可应用于 IT&C 产品的排序和选择, 并赞赏其对选择和排序通用标准的探索 (Journal of Computers, Communication &Control/7(2012) ) 发现三, 开创了基于最优化数据挖掘的从数据到知识的科研新方向立陶宛科学院院士俄罗斯工程院外籍院士 Vilnius University of Science and Technology 副校长 Zavadskas 院士认为代表性论著 6 在 MCDM 基准化分析领域开展了有价值的工作, 并将代表性论著 6 作为 MCDM 方法比较分析的重要参考文献 (Technological and Economic Development of Economy/ 20(2014) ) 美国工程院院士层次分析法 / 网络分析法创始人 Thomas L. Saaty 院士将代表性论著 6 作为关于 MCDM 重要方法论讨论的重要文献, 并认为代表性论著 6 提出的方法可以解决众多 MCDM 技术分歧问题 (International Journal of Information Technology & Decision Making/14(2015)5-16) 代表性论著 7 发表在运筹与管理科学领域重要学术期刊 OMEGA(SCI 影响因子 3.338, 在运筹与管理科学领域 (OR/MS) 的 77 种 SCI 期刊中排第二位 ), 入选美国 ISI Web of Science 的基本科学指标 ESI(Essential Science Indicators) 经济学和商业管理 (Economics & Business) 学科论文排名前百分之一的高引用论文 (Highly Cited Articles) 巴西 Universidade Federal de Pernambuco 的 Morais 等人将代表性论著 7 融合理论作为多目标决策方法集成的重要文献引用 (Omega-International Journal of Management Science /40(2012) 42-52) 比利时 Université libre de Bruxelles 的 De Smet Yves 等人指出代表性论著 7 对多目标决策支持和分类领域的整合研究具有很好的前景 (Omega: International Journal of Management Science/40(2012) ) 代表性论著 8 入选美国 ISI Web of Science 基本科学指标 ESI 排名前百分之一的高引用论文意大利 University of Trento 的 Fedrizzi 教授等指出代表性论著 8 可以改善基于 Hadamard 矩阵乘积的模型框架下偏好一致性效率问题 ( European Journal of Operational Research/240(2015) ) 美国 University of Memphis 的 Cooper 教授等在论文中引用代表性论著 8, 认为其有助于对 PCM 的一致性问题进行分类, 而且可以同时解决基数不一致和序数不一致两个问题 (European Journal of Operational Research /252(2016) ) 综上所述, 本项目在国际上产生了广泛的学术影响力, 研究成果总体已处于相关领域国际先进水平 7

8 代表性论文专著目录 ( 不超过 8 篇 ) 序号论文专著名称 / 刊名 / 作者影响因子年卷页码发表时间通讯作者第一作者国内作者 SCI 他引次数他引总次数知识产权是否归国内所有 1 2 Optimization based data mining: theory and applications/springer Science & Business Media/ 石勇 ; 田英杰 ; 寇纲 ; 彭怡 ; 李建平 A descriptive framework for the field of data mining and knowledge discovery/international Journal of Information /Technology & Decision Making/ 彭怡 ; 寇纲 ; 石勇 ; Chen, Zhengxin 著作 2008: / 五年平均 : 年 8 月 2008 年 7(04) 卷页年 8 月年 12 月石勇寇纲石勇彭怡石勇 ; 田英杰 ; 寇纲 ; 彭怡 ; 李建平彭怡 ; 寇纲 ; 石勇 ; Chen, Zhengxin 2 7 是是 3 Nonparallel Support Vector Machines for Pattern Classification /IEEE transactions on cybernetics/ 田英杰 ;Qi, Zhiquan;Ju, Xuchan; 石勇 ;Liu, Xiaohui 2014: / 五年平均 : 年 44(7) 卷页 (Availabl e online 2013 Sep 5) 年 7 月田英杰田英杰田英杰 ;Qi, Zhiquan; Ju, Xuchan; 石勇 ;Liu, Xiaohui 是 4 5 Laplacian twin support vector machine for semi-supervised classification/neural Networks/Qi, Zhiquan; 田英杰 ; 石勇 Robust twin support vector machine for pattern classification/pattern Recognition/Qi, Zhiquan; 田英杰 ; 石勇 2012: / 五年平均 : : / 五年平 2012 年 35 卷页 2013 年 46(1) 卷页年 11 月年 1 月田英杰 ; 石勇田英杰 ; 石勇 Qi, Zhiqu an Qi, Zhiqu an Qi, Zhiquan; 田英杰 ; 石勇 Qi, Zhiquan; 田英杰 ; 石勇是是 8

9 6 Evaluation of classification algorithms using MCDM and rank correlation/internation al Journal of Information Technology & Decision 2008: / 五年平均 : 年 11(01) 卷页年 1 月寇纲寇纲寇纲 ; Lu, Yanqun; 彭怡 ; 石勇是 Making/ 寇纲 ; Lu, Yanqun; 7 FAMCDM: A fusion approach of MCDM methods to rank multiclass classification algorithms/omega/ 彭怡 ; 寇纲 ; Wang, Guoxun; 石勇 2011: / 五年平均 : 2011 年 39(6) 卷页年 11 月寇纲彭怡彭怡 ; 寇纲 ; Wang, Guoxun; 石勇是 Enhancing data consistency in decision matrix: Adapting Hadamard model to mitigate judgment contradiction/european Journal of Operational Research/ 寇纲 ; Ergu, Daji; Shang, Jennifer 2014: / 五年平均 : 年 236(1) 卷页 (Availabl e online 2013 Nov) 年 7 月 Erg u, Daji 寇纲寇纲 Ergu, Daji 是合计补充说明 ( 视情填写 ): 承诺 : 上述论文专著用于推荐国家自然科学奖的情况, 已征得未列入项目主要完成人的作者的同意知识产权归国内所有, 且不存在争议第一完成人签名 : 9

10 主要完成人情况表姓名石勇性别男排名 1 国籍中国出生年月 1956 年 08 月 24 号出生地四川成都民族苗族身份证号归国人员是归国时间 2004 年 01 月 01 号技术职称教授最高学历研究生最高学位博士毕业学校美国 University of Kansas 毕业时间 1991 年 07 月 01 日电子邮箱 yshi@ucas.ac.cn 办公电话所学专业最优化系统论系统建模移动电话通讯地址北京市海淀区中关村东路 80 号青年公寓 6 号楼 203 室邮政编码工作单位中国科学院大学二级单位中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室完成单位中国科学院大学参加本项目的起止时间自 2003 年 01 月 01 日至自 2013 年 12 月 31 日行政职务主任党派所在地北京中国民主建国会单位性质大专院校对本项目主要学术贡献 : 石勇是科学发现的主要贡献者, 建立并证明了多目标数学规划最优解对偶与松弛定理, 在国际上率先提出了多目标最优化数据挖掘理论框架和方法体系, 创立了数据挖掘规范化的研究框架, 对在复杂数据环境下的决策支持方法做出了重要贡献他是代表性论著 1-7 的共同作者, 占本人工作量的 90% 曾获国家科技奖励情况 : 声明 : 本人同意完成人排名, 遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 保证所提供的有关材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形该项目是本人本年度被推荐的唯一项目如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理如产生争议, 保证积极配合调查处理工作完成单位声明 : 本单位确认该完成人情况表内容真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形如产生争议, 愿意积极配合调查处理工作工作单位声明 : 本单位对该完成人被推荐无异议本人签名 : 单位 ( 盖章 ) 10

11 姓名寇纲性别男排名 2 国籍中国出生年月 1975 年 12 月 12 日出生地江西上饶民族汉族身份证号归国人员是归国时间 2008 年 02 月 01 日技术职称教授最高学历研究生最高学位博士毕业学校美国 University of Nebraska 毕业时间 2006 年 12 月 01 日电子邮箱 kougang@swufe.edu.cn 办公电话所学专业管理科学与工程移动电话通讯地址四川省成都市温江区柳台大道 555 号邮政编码工作单位西南财经大学二级单位工商管理学院党派完成单位西南财经大学参加本项目的起止时间自 2003 年 01 月 01 日至自 2013 年 12 月 31 日行政职务执行院长所在地四川中国民主建国会单位性质大专院校对本项目主要学术贡献 : 寇纲对科学发现的多目标最优化数据挖掘理论及方法体系做出了重要贡献, 创立了数据挖掘规范化的研究框架, 对多目标决策方法融合模型在复杂数据环境下的决策支持方法做出了重要贡献他是代表性论著的共同作者, 占本人工作量的 75% 曾获国家科技奖励情况 : 声明 : 本人同意完成人排名, 遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 保证所提供的有关材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形该项目是本人本年度被推荐的唯一项目如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理如产生争议, 保证积极配合调查处理工作完成单位声明 : 本单位确认该完成人情况表内容真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形如产生争议, 愿意积极配合调查处理工作工作单位声明 : 本单位对该完成人被推荐无异议本人签名 : 单位 ( 盖章 ) 11

12 姓名田英杰性别男排名 3 国籍中国出生年月 1973 年 01 月 16 日出生地山东菏泽民族汉族身份证号归国人员否归国时间技术职称教授最高学历研究生最高学位博士毕业学校中国农业大学毕业时间 2005 年 06 月 30 日电子邮箱 tyj@ucas.ac.cn 办公电话所学专业管理科学与工程移动电话通讯地址北京市海淀区中关村东路 80 号青年公寓 6 号楼 215 室邮政编码工作单位中国科学院大学中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心中国科学院二级单位大数据挖掘与知识管理重点实验室完成单位中国科学院大学参加本项目的起止时间自 2005 年 01 月 01 日至自 2013 年 12 月 31 日行政职务助理主任党派中国共产党所在地北京单位性质大专院校对本项目主要学术贡献 : 田英杰对科学发现的多目标最优化数据挖掘理论及方法体系做出了重要贡献, 在完整严密的逻辑基础上完善了多种支持向量机的最优化理论体系, 提出了一系列基于双子支持向量机的分类新方法 ; 并在运用多目标最优化数据挖掘理论, 构建基于多目标最优化的个人信用评分模型应用上做出了重要贡献他是代表性论著的共同作者, 占本人工作量的 75% 曾获国家科技奖励情况 : 声明 : 本人同意完成人排名, 遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 保证所提供的有关材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形该项目是本人本年度被推荐的唯一项目如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理如产生争议, 保证积极配合调查处理工作完成单位声明 : 本单位确认该完成人情况表内容真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形如产生争议, 愿意积极配合调查处理工作工作单位声明 : 本单位对该完成人被推荐无异议本人签名 : 单位 ( 盖章 ) 12

13 姓名李建平性别男排名 4 国籍中国出生年月 1976 年 09 月 08 日出生地浙江建德民族汉族身份证号归国人员否归国时间技术职称教授最高学历研究生最高学位博士毕业学校中国科学技术大学毕业时间 2004 年 06 月 30 日电子邮箱 ljp@casipm.ac.cn.cn 办公电话所学专业管理科学与工程移动电话通讯地址北京市海淀区中关村北一条 15 号邮政编码工作单位中国科学院科技战略咨询研究院行政职务无二级单位无党派中国共产党完成单位中国科学院科技政策与管理科学研究所所在地北京单位性质参加本项目的起止时间自 2003 年 01 月 01 日至自 2013 年 12 月 31 日行政机关或其他事业单位对本项目主要学术贡献 : 李建平对科学发现的多目标最优化数据挖掘理论及方法体系做出了重要贡献, 提出了 MK-MCP MK- SVM 等多种算法模型, 并在信用风险评估决策支持应用生物信息学的分类诊断决策支持应用做出了重要贡献他是代表性论著 1 的共同作者, 在该项目中的工作量占本人工作量的 75% 曾获国家科技奖励情况 : 声明 : 本人同意完成人排名, 遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 保证所提供的有关材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形该项目是本人本年度被推荐的唯一项目如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理如产生争议, 保证积极配合调查处理工作完成单位声明 : 本单位确认该完成人情况表内容真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形如产生争议, 愿意积极配合调查处理工作工作单位声明 : 本单位对该完成人被推荐无异议本人签名 : 单位 ( 盖章 ) 13

14 姓名彭怡性别女排名 5 国籍中国出生年月 1975 年 03 月 21 日出生地四川成都民族汉族身份证号归国人员是归国时间 2007 年 08 月 01 日技术职称教授最高学历研究生最高学位博士毕业学校美国 University of Nebraska 毕业时间 2007 年 05 月 30 日电子邮箱 pengyi@uestc.edu.cn 办公电话所学专业信息技术移动电话通讯地址四川省成都市高新区 ( 西区 ) 西源大道 2006 号邮政编码工作单位电子科技大学行政职务无二级单位经济与管理学院党派群众完成单位电子科技大学参加本项目的起止时间自 2003 年 01 月 01 日至自 2013 年 12 月 31 日所在地四川单位性质大专院校对本项目主要学术贡献 : 彭怡对科学发现 1 和 2 的多目标最优化数据挖掘理论及方法体系做出了重要贡献, 提出数据挖掘规范化的研究框架 ( 代表性论著 1, 作者 ; 代表性论著 2, 第一作者 ) 对科学发现 3 中的多目标决策方法融合模型复杂数据环境下的决策支持方法做出了重要贡献 ( 代表性论著 7, 第一作者 ; 代表性论著 6, 作者 ) 占本人工作量的 75% 曾获国家科技奖励情况 : 声明 : 本人同意完成人排名, 遵守国家科学技术奖励条例及其实施细则的有关规定, 承诺遵守评审工作纪律, 保证所提供的有关材料真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形该项目是本人本年度被推荐的唯一项目如有材料虚假或违纪行为, 愿意承担相应责任并接受相应处理如产生争议, 保证积极配合调查处理工作完成单位声明 : 本单位确认该完成人情况表内容真实有效, 且不存在任何违反中华人民共和国保守国家秘密法和科学技术保密规定等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形如产生争议, 愿意积极配合调查处理工作工作单位声明 : 本单位对该完成人被推荐无异议本人签名 : 单位 ( 盖章 ) 14

15 完成人合作关系说明本项目由五位完成人石勇 ( 中国科学院大学, 发展中国家科学院院士中科院百人计划国家自然科学基金杰出青年 ), 寇纲 ( 西南财经大学, 教授教育部长江学者国家自然科学基金优秀青年 ), 田英杰 ( 中国科学院大学, 教授 ), 李建平 ( 中国科学院科技战略咨询研究院, 教授国家自然科学基金杰出青年 ), 彭怡 ( 电子科技大学, 教授教育部长江学者国家自然科学基金杰出青年 ) 从 2003 年 1 月 1 日至 2013 年 12 月 31 日完成其中, 石勇是彭怡 (2007 年毕业 ), 寇纲 (2006 年毕业 ) 的博士生导师 ; 是李建平 (2004 年毕业 ) 的博士生导师石勇寇纲彭怡李建平四人从本项目开始至结束一直参与本项目的研究田英杰于 2005 年加入项目团队五位完成人在项目合作期间发表多篇学术论文 ( 具体见代表性论著 ), 特此证明第一完成人签名 : 15

中科院期刊分区数据 - 管理科学版序号期刊全称 ISSN 中科院大类分区 (2017 年发布 ) 大类分区 (2017 年发布 ) 小类分区 ( 含复分 2017 年发布 ) 影响因子 1 JOURNAL OF OPERATIONS MANAGEMENT 管理科学

中科院期刊分区数据 - 管理科学版序号期刊全称 ISSN 中科院大类分区 (2017 年发布 ) 大类分区 (2017 年发布 ) 小类分区 ( 含复分 2017 年发布 ) 影响因子 1 JOURNAL OF OPERATIONS MANAGEMENT 管理科学中科院期刊分数据 - -2016 版小类分 ( 含复分 2017 1 0272-6963 1 & SCIENCE 运筹学与 1 5.207 2 ENERGY POLICY 0301-4215 1 ENERGY & FUELS 能源与燃料 3 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 2 4.14 3 OMEGA- INTERNATIONAL SCIENCE 0305-0483 1 &