内江师范学院数据恢复四川省重点实验室简介
数据恢复四川省重点实验室依托于效率源科技有限公司和内江师范学院，于2015年4月批准建立，为校企共建平台，主管部门为四川省科技厅。 A9:5RY1+9fJ3-3e
数据恢复四川省重点实验室聘请南京大学周志华教授（“长江学者”特聘教授）担任学术委员会主任，聘请浙江大学李春光教授（中组部“万人计划”入选者）、四川大学章毅教授（国家973计划项目首席科学家）等国内信息安全领域的专家担任学术委员会委员。 w3?8lU3?,qE6:3m
数据恢复四川省重点实验室（内江师范学院）（以下简称实验室）下设复杂网络与保密通讯、大数据智能决策、智慧感知与信息安全和图像数据处理与恢复4个研究方向，实验室建筑面积300余平方米，实验设备原值200余万元。实验室设立专职科研岗5个，现有固定研究人员31人，其中正高12人、副高3人，具有博士学位14人，外聘欧洲科学院院士1人，高被引学者3人。实验室自成立以来获得四川省科技进步奖二等奖1项，承担国家自然科学基金4项、四川省青年科技创新团队项目1项、省部级科研项目5项，累计到账科研经费200余万元，授权发明专利8项，实用新型专利5项，软件著作权20余项，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Chaos、International Journal of Intelligent Systems、Information Sciences等期刊发表SCI论文100余篇，其中高被引论文11篇，他引2000余次，出版学术著作2部。 q3~7pT44Yv45i
研究方向简介 D6+6JX63tH9?3h
一、复杂网络与保密通讯方向 i,~5ml6-1nm9:1n
该方向基于微分方程的稳定性和混沌动力学理论，开展了快速图像加密、大数据安全存储的应用研究，承担了国家自然科学青年基金项目1项、四川省科技厅项目2项(分数阶差分方程的动力学行为及其在图像加密中的应用，2018-2019年)和（复值忆阻神经网络的稳定与镇定研究，2019-2020年）。该方向成员是国际上较早开展分数阶差分方程动力学行为应用的团队，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Chaos等期刊发表SCI论文60余篇，论文被引用约1000余次。 p4~2du4+6no6:1e
二、大数据智能决策方向 e7~5Av8-2LZ7;20
该方向开展大数据环境下智能决策领域的研究，以数据共享、整合和分析为基础，建立大数据分析共享平台。目前，该团队承担了四川省青年科技创新团队项目1项、四川省科技厅项目2项、四川省教育厅科研创新团队1项、四川省教育厅项目5项。该团队一直从事计算机应用技术、数据分析与挖掘、智能决策理论与方法的研究，先后在国际国内期刊发表论文60余篇，其中SCI收录30余篇。 h57Yj6~1QN6.6I
三、智慧感知与信息安全方向 F2;8oN7.1ZU8+3M
该方向基于亚健康人群的医疗监护与紧急救助，研发智慧医疗社区与智慧医疗城市。其实现手段是基于北斗技术与体域网技术，使用体域网技术实现人体传感器系统组网与信号传输，传感器数据通过体域网将体征信号上传至个人终端（PDA），实现数据汇集，数据通过GPRS技术或者4G和5G技术将信号上传至区域健康监测管理系统，系统对个人数据进行监测及防护。 v1;7yS5=,pO7+5f
当个人数据出现异常时，一方面可用传感器自带药泵实现紧急救助，同时系统的定位核心—北斗定位技术将通过定位信息合理调配紧急救助资源，实现紧急救助。通过这项技术，实现医疗实时监护、医疗紧急救助、监护者精准定位、救助资源自动规划，病理数据还可以建立国民健康档案。针对医疗档案这个大数据，需要做相应的和必要的数据安全处理。 d3+7El1:,ln3~4S
四、图像数据处理与恢复方向 v7-,yc7~,yj7-4B
该方向基于偏微分方程数值仿真理论，开展了图像去噪、图像分割、模式识别、图像数据恢复等基础和应用研究。目前，该团队承担了国家自然科学面上基金项目2项、国家自然科学青年基金项目1项、四川省科技厅面上项目1项、四川省教育厅项目12项、四川省高校创新团队2个，在国内外专业期刊杂志上发表论文100余篇，其中SCI、EI收录30余篇。 h2+2TY4!8LM7+70
团队在多模态生物特征识别领域取得了一定的成果：提出了一种无方向的三角形匹配指纹识别，摆脱了长久以来束缚指纹识别系统识别的方向复杂性，提高了指纹识别系统的准确度，在破获“资阳市7.23特大杀人案”中起到了关键性的作用；开发了国内首款一站式、窗口化、windows、傻瓜式深度学习平台发布，在国内外产生了积极的影响。 b1:1Uq64np9:7M
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