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　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 訪(fǎng)談】信息技術(shù)把人們帶進(jìn)了數(shù)字化時(shí)代。在數(shù)字化時(shí)代里無(wú)論是一幅圖像，一句話(huà)，一個(gè)決定等，所有非物質(zhì)的信息都可轉(zhuǎn)化成為一大堆數(shù)字。對(duì)這一大堆數(shù)字如何分析研究和處理是未來(lái)信息發(fā)展的主要問(wèn)題，也是克服計(jì)算機(jī)智商低的核心問(wèn)題。
　　
　　信息科學(xué)家、中科院院士王守覺(jué)近年提出了一種分析、研究這一組一組數(shù)字的新方法；高維空間幾何概念與代數(shù)計(jì)算相結(jié)合的高維空間點(diǎn)分布分析方法；實(shí)際應(yīng)用于模式識(shí)別取得優(yōu)異效果，并依此提出了一種效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模式識(shí)別的“仿生模式識(shí)別”和有關(guān)的三項(xiàng)發(fā)明。
　　
　　王守覺(jué)認(rèn)為如果把每個(gè)數(shù)字看作一個(gè)坐標(biāo)值，把一組數(shù)字看作高維空間的一個(gè)點(diǎn)，則各種信息的識(shí)別、分析和處理等問(wèn)題，都可以對(duì)應(yīng)到高維空間點(diǎn)分布的分析研究問(wèn)題；而用高維空間點(diǎn)分布的幾何概念與數(shù)字計(jì)算相結(jié)合，可大大有利于對(duì)高維空間點(diǎn)分布的分析和研究發(fā)展新思路創(chuàng)建新算法、新模型。
　　
　　王守覺(jué)用高維空間點(diǎn)分布分析方法首先應(yīng)用于模式識(shí)別問(wèn)題。他從高維空間點(diǎn)分布分析出發(fā)。提出了以在特征空間中“認(rèn)識(shí)”點(diǎn)分布形態(tài)的“仿生模式識(shí)別”取代常規(guī)模式識(shí)別取得了十分優(yōu)異的實(shí)際效果。以對(duì)多種剛體實(shí)物模型作識(shí)別目標(biāo)的識(shí)別問(wèn)題作實(shí)際考核實(shí)例，以上新發(fā)展被公認(rèn)處優(yōu)勢(shì)地位的支撐向量機(jī)（SVM）識(shí)別方法做比較對(duì)象，比較結(jié)果說(shuō)明，在采集樣本總數(shù)較多的情況下，仿生模式識(shí)別效果比支撐向量機(jī)好得多；而在采集樣本總數(shù)較少時(shí)，仿生模式識(shí)別效果遠(yuǎn)優(yōu)于支撐向量機(jī)效果，這一結(jié)果以及仿生模式識(shí)別的基本原理已被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合會(huì)創(chuàng)始人之一、美籍華裔教授斯華齡作為快訊刊登于近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜志。以O(shè)RL人臉庫(kù)作人臉識(shí)別效果做比較，仿生模式識(shí)別的識(shí)別效果也大大優(yōu)于支撐向量機(jī)。為擴(kuò)大應(yīng)用范圍，他們已把仿生模式識(shí)別算法編制成通用軟件提供同行們使用。
　　
　　姓名:王守覺(jué)
　　
　　籍貫:江蘇蘇州
　　
　　工作單位:中科院半導(dǎo)體研究所
　　
　　職務(wù):研究員
　　
　　所在學(xué)部:中國(guó)科學(xué)院信息技術(shù)科學(xué)部
　　
　　專(zhuān)業(yè)特長(zhǎng):半導(dǎo)體電子學(xué)
　　
　　王守覺(jué)（1926－）：半導(dǎo)體電子學(xué)家。原籍江蘇蘇州，生于上海。1949年畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué)，1955年獲上海市勞模，1956年被評(píng)為全國(guó)先進(jìn)工作者代表。后歷任中國(guó)科學(xué)院半導(dǎo)體所研究員、室主任、副所長(zhǎng)、所長(zhǎng)；1980年當(dāng)選院士（學(xué)部委員）。現(xiàn)為半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，兼任浙江工業(yè)大學(xué)智能信息所所長(zhǎng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，《電子學(xué)報(bào)》編委會(huì)主任，《Chinese Journal of Electronics》編委會(huì)主任，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)多值與模糊邏輯委員會(huì)名譽(yù)主任，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CAD與圖形學(xué)委員會(huì)名譽(yù)主任，北京電子學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)主席。
　　
　　王守覺(jué)院士早年研究解決了“兩彈一星”所需計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)器件：1958年研制成中國(guó)首只鍺合金擴(kuò)散高頻晶體管，頻率由2兆赫提到200兆赫，解決了高速晶體管化計(jì)算機(jī)的需要。1963年在我國(guó)首先研制成硅平面工藝和平面器件，保證了為中國(guó)“兩彈一星”的研制工作做出重大貢獻(xiàn)的109丙機(jī)的研制成功。并研制成國(guó)內(nèi)早的4種固體組件，為專(zhuān)用微型機(jī)創(chuàng)造了基本條件。
　　
　　1978年他在上先發(fā)表了一種集成高速模糊邏輯電路DYL，并研究了它在信號(hào)線(xiàn)路與系統(tǒng)中的應(yīng)用，依此研制的高速數(shù)模轉(zhuǎn)換器電路使我國(guó)集成8位D/A轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換時(shí)間由80納秒縮短至4納秒以下。王守覺(jué)院士的以上貢獻(xiàn)，共獲得早年國(guó)家發(fā)明獎(jiǎng)1項(xiàng)（1964），國(guó)家新產(chǎn)品一等獎(jiǎng)（1964）一項(xiàng)，中科院一等獎(jiǎng)1項(xiàng)（1980），二等獎(jiǎng)3項(xiàng)（1983、1992、1996），三等獎(jiǎng)1項(xiàng)（1986）及國(guó)家發(fā)明三等獎(jiǎng)1項(xiàng)（1996）。
　　
　　1990年起，王守覺(jué)院士致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別等機(jī)器形象思維的基礎(chǔ)理論與實(shí)際應(yīng)用基礎(chǔ)研究，在國(guó)家“八五”、“九五”科技攻關(guān)中，他承擔(dān)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用技術(shù)的攻關(guān)工作，研制成我國(guó)產(chǎn)品化的半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件系列。他本人相繼兩次被評(píng)為國(guó)家“八五”和“九五”科技攻關(guān)先進(jìn)個(gè)人，并獲2001年北京市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，2001年何梁何利科技進(jìn)步獎(jiǎng)和2002年中國(guó)臺(tái)灣潘文淵文教基金杰出科研獎(jiǎng)。
　　
　　王守覺(jué)院士從高維空間點(diǎn)分布分析出發(fā)，提出了以在特征空間中“認(rèn)識(shí)”點(diǎn)分布形態(tài)予以覆蓋的“仿生模式識(shí)別”新理論，取代常規(guī)模式識(shí)別取得了十分優(yōu)異的實(shí)際效果。以對(duì)多種剛體實(shí)物模型作識(shí)別目標(biāo)的識(shí)別問(wèn)題作實(shí)際考核，以上新發(fā)展、被公認(rèn)處優(yōu)勢(shì)地位的支撐向量機(jī)（SVM）識(shí)別方法作比較對(duì)象，比較結(jié)果說(shuō)明，在采集樣本總數(shù)較多的情況，仿生模式識(shí)別效果比支撐向量機(jī)好得多；而在采集樣本總數(shù)較少時(shí)，仿生模式識(shí)別效果更遠(yuǎn)優(yōu)于支撐向量機(jī)效果。以O(shè)RL人臉庫(kù)作人臉識(shí)別效果比較，仿生模式識(shí)別的識(shí)別效果也大大優(yōu)于支撐向量機(jī)。
　　
　　王守覺(jué)院士提出的高維空間點(diǎn)分布分析方法和仿生模式識(shí)別理論，不僅識(shí)別效果遠(yuǎn)優(yōu)于支撐向量機(jī)，它還為解決機(jī)器形象思維問(wèn)題提供了一條新途徑?；诟呔S特征空間中分析同類(lèi)樣本間連續(xù)關(guān)系為基礎(chǔ)的仿生模式識(shí)別新方法，對(duì)未經(jīng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的新類(lèi)別樣本只會(huì)拒識(shí)而不會(huì)誤識(shí)。與此同時(shí)，它像人類(lèi)一樣對(duì)事物一件一件的認(rèn)識(shí)，在學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)一件新事物時(shí)不會(huì)打亂原已學(xué)到的舊知識(shí)，這正是傳統(tǒng)模式識(shí)別難以做到的。對(duì)于生物特征識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等人類(lèi)思維中難以用數(shù)學(xué)方程描述的形象思維問(wèn)題，原有的模式理論和技術(shù)手段顯得十分無(wú)能，高維空間點(diǎn)分布分析方法和仿生模式識(shí)別理論可以很好地解決這些問(wèn)題。
　　
　　王守覺(jué)院士提出和發(fā)展的高維空間點(diǎn)分布分析方法和理論，為信息與信號(hào)處理提供了新理論。隨著分子生物學(xué)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，大量的分子生物學(xué)數(shù)據(jù)需要由新型計(jì)算方法進(jìn)行分析處理，如氨基酸序列對(duì)蛋白質(zhì)二結(jié)以上結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)、基因序列之間的快速比較分析等，這些生物學(xué)中具有計(jì)算復(fù)雜度的問(wèn)題需要新的分析處理方法，高維空間點(diǎn)分布分析方法可以為解決這些生物學(xué)中具有計(jì)算復(fù)雜度的問(wèn)題提供新思路。