华光网成果展示-史忠植

 （1） 学术简历

 史忠植（1941.9.12 -），人工智能和智能科学专家。江苏宜兴市人。中国科学院计算技术研 究所研究员。国际信息科学研究院院士，中国计算机学会会士，中国人工智能学会会士，IEEE高级会员，AAAI 和 ACM 会员。博士生指导教师。1964年毕业于中国科技大学计算机专业，1968年 毕业于中国科学院研究生院。1964年中国科学院计算技术研究所工作。1980年9月至1983年4月作为访问学者赴美国学习研究。1989年8月至1990年5月作为访问教授赴荷兰、挪威讲学研究。2004年赴澳大利亚合作研究。2005年、2006年在澳大利亚南澳大学开设数据挖掘课程。2017年10月退休。

长期从事人工智能和智能科学研究，在知识工程、分布智能、机器学习、智能科学等领域做出了重要贡献。曾主持973、863、基金重点等多项国家级项目。在知识工程领域取得了创新性的研究成果，提出了一种面向对象的知识表示方法，将Prolog逻辑程序设计语言与关系数据库结合，提出了演绎知识库系统。把知识技术引入决策支持，研制了专家系统工具OKPS和智能决策系统开发环境IDSDP。主持完成的 “知识信息处理技术和方法--知识信息系统环境KISE”成果获得1998年中国科学院科技进步二等奖。提出基于案例推理和专家系统的决策技术，并用于海洋资源的预测中。该项成果获2001年中科院科技进步奖二等奖，2002年国家科学技术进步奖二等奖。系统地发展了分布智能的理论基础，是我国该领域研究的开拓者之一。提出了描述智能体(agent)行为的RAO逻辑和动态描述逻辑DDL；提出了一种构件式组装的多智能体系统结构；将智能体技术和网格结构相结合，提出面向服务的智能体网格系统结构；将智能体技术与分布式构件技术结合起来，研制了可视化智能体开发环境VAStudio，有效支持软件复用和工作流程构建；负责研制的 “主体网格智能平台AGrIP”，位于国际上同类系统的前列，已应用在电力、资源、航天等多个领域，产生了良好的经济效益和社会效益，获得了2006年北京市科学技术奖三等。在机器学习方面提出机器学习的属性论和记忆网案例表示方法；在贝叶斯潜在语义模型的框架下提出了一种半监督文本挖掘算法，具有较高的精度与召回率；基于相容关系提出了一种相容粒度空间模型，对于粒的抽象，粒度空间的结构以及粒度的层次等都有明确的描述；提出了基于案例推理的内省学习模型；主持研制了知识挖掘平台MSMiner、Web信息智能处理系统GHunt和大数据挖掘云引擎CBDME，取得了良好的经济效益。2001年，提出智能科学由脑科学、认知科学、人工智能等学科交叉研究，不仅要进行智能行为的功能仿真，而且要从机理上进行研究，为实现人类水平的人工智能指明方向。利用信息处理观点和方法对人脑工作机理进行建模，提出了心智模型CAM，为构建智能系统提供一种通用框架。担任《International Journal of Intelligence Science》主编，《Series of Intelligence Science》主编。从20世纪80年代以来，多次参加由科技部、中国科学院、中国科协等主持的国家中长期科研发展战略规划和计划的研究。2013年获得中国人工智能学会《吴文俊人工智能科学技术成就奖》。2016获得中国计算机学会多智能体系统专业组《中国智能体与多智能体系统研究成就奖》。2017年提出并实现脑机融合模型和系统。发表著作20本，包括《智能科学》、《高级人工智能》、《知识发现》、《认知科学》等。发表学术论文500多篇。主编会议录18本。曾担任中国计算机学会秘书长，中国人工智能学会副理事长，IFIP 人工智能学会机器学习和数据挖掘工作组主席。

主要学习、工作经历：

1964年毕业于中国科技大学计算机专业。

1968年毕业于中国科学院研究生院。

1980年9月至1982年4月 美国俄亥俄州立大学访问学者，师从肖开美教授，研究数据库计算机。

1982年4月至1983年5月 美国马里兰大学访问学者，师从姚诗斌教授，研究数据库管理系统。

1989年8月至1990年5月作为访问教授赴荷兰鹿特丹大学、挪威科技大学讲学研究。

1994年5月 — 2000年6月 中国科技大学研究生院系主任（兼职）、教授；

1999.10 — 1999.11 新加坡国立大学，访问教授；

 2005年3月-2005年5月 澳大利亚南澳大学，访问教授；

 2006年3月-2006年5月 澳大利亚南澳大学，访问教授；

 1964年-2017年9月中国科学院计算技术研究所。

(2) 获奖目录:

1.1979年获中国科学院科技进步二等奖；

2.1994年获中国科学院科技进步特等奖；

3.1998年获中国科学院科技进步二等奖；

4.2001年获中国科学院科技进步二等奖；

5.2002年获国家科技进步二等奖；

6.2006获北京市科技奖三等。

7.2013年获中国人工智能学会《吴文俊人工智能科学技术成就奖》

(3) 代表著作目录:

  1.  Zhongzhi Shi. Intelligence Science—— Leading the Age of Intelligence. Elsevier and Tsinghua University Press. 2021.

  2.  Zhongzhi Shi. Advanced Artificial Intelligence. World Scientific Publishing Co. 2011, 2019, 2024.

  3.  Zhongzhi Shi. Mind Computation. World Scientific Publishing Co. 2017,

  4.  Zhongzhi Shi, Principles of Machine Learning. International Academic Publishers, 1992.

  5.  史忠植. 人工智能. 北京：机械工业出版社,  2016，2024.

  6.  史忠植. 认知基础. 北京：机械工业出版社,  2022.

7. 史忠植. 心智计算. 北京：清华大学出版社, 2015. 5.

8. 史忠植. 高级人工智能. 北京：科学出版社,  1998，2006，2011.

9. 史忠植. 神经网络. 北京：高等教育出版社,2009.

10. 史忠植.认知科学. 合肥：中国科技大学出版社,2008.

11. 史忠植.智能科学. 北京：清华大学出版社, 2006，2013，2019.11.

12. 史忠植.知识发现. 北京：清华大学出版社, 2001，2011.

13. 史忠植.高级计算机网络. 北京：电子工业出版社. 2001.

14. 史忠植.智能主体及其应用. 北京：科学出版社,2000.

15. 史忠植.神经计算. 北京：电子工业出版社.1993.

16. 史忠植，余志华. 认知科学和计算机. 北京：科学普及出版社.1990.

17. 史忠植.知识工程.清华大学出版社,1988.

(4) 国际刊物部分论文:

[1]  Zhongzhi Shi. Foundations of Intelligence Science. International Journal of Intelligence Science, 1(1): 8-16, 2011-07-29

[2]  Zhongzhi Shi, Xiaofeng Wang, Jinpeng Yue. Cognitive Cycle in Mind Model CAM. International Journal of Intelligence Science, 1(2): 25-34, 2011-10-19

[3]  Zhongzhi Shi, Xiaofeng Wang. A Mind Model CAM in Intelligence Science. International Journal of Advanced Intelligence. Volume 3, Number 1, pp.119-129, March, 2011

[4]  Weizhong Zhao, Huifang Ma, Qing He, Zhongzhi Shi: The improved non-negative Matrix Factorization algorithm for document clustering. FSKD 2011: 1836-1839

[5]  Wenjia Niu, Gang Li, Hui Tang, Xu Zhou, Zhongzhi Shi: CARSA: A context-aware reasoning-based service agent model for AI planning of web service composition. J. Network and Computer Applications 34(5): 1757-1770 (2011)

      [6]  Zhihua Cui, Zhongzhi Shi: Guest Editorial. JCP 6(8): 1543-1545 (2011)

[7]  Xinzheng Xu, Shifei Ding, Zhongzhi Shi, Hong Zhu, Zuopeng Zhao: Particle Swarm Optimization for Automatic Parameters Determination of Pulse Coupled Neural Network. JCP 6(8): 1546-1553 (2011)

[8]  Qing He, Changying Du, Qun Wang, Fuzhen Zhuang, Zhongzhi Shi: A parallel incremental extreme SVM classifier. Neurocomputing 74(16): 2532-2540 (2011)

[9]  Xiaofeng Wang, Kun Yue, Wenjia Niu, Zhongzhi Shi: An approach for adaptive associative classification. Expert Syst. Appl. 38(9): 11873-11883 (2011)

[10] Wenjia Niu, Gang Li, Zhijun Zhao, Hui Tang, Zhongzhi Shi: Multi-granularity context model for dynamic Web service composition. J. Network and Computer Applications 34(1): 312-326 (2011)

[11] Zhixin Li, Zhiping Shi, Xi Liu, Zhongzhi Shi: Modeling continuous visual features for semantic image annotation and retrieval. Pattern Recognition Letters 32(3): 516-523 (2011)

[12] Qing Tan, Qing He, Weizhong Zhao, Zhongzhi Shi, E. Stanley Lee: An improved FCMBP fuzzy clustering method based on evolutionary programming. Computers & Mathematics with Applications 61(4): 1129-1144 (2011)

[13] Qing He, Weizhong Zhao, Zhongzhi Shi: CHSMST: a clustering algorithm based on hyper surface and minimum spanning tree. Soft Comput. 15(6): 1097-1103 (2011)

[14] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Hui Xiong, Qing He, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi: Exploiting associations between word clusters and document classes for cross-domain text categorization. Statistical Analysis and Data Mining 4(1): 100-114 (2011)

[15] Qi Dong, Zhongzhi Shi. A Research on Introspective LearningBased on CBR. International Journal of Advanced Intelligence. Volume 3, Number 1, pp.147-157, March, 2011.

[16] Jing Zhou, Nor Aniza Abdullah, and Zhongzhi Shi. 2011. A Hybrid P2P Approach to Service Discovery in the Cloud, International Journal of Information Technology and Computer Science, 3(1), pages 1-9, ISSN 2074-9007, MECS.

[17]  Limin Chen, Zhongzhi Shi. A Behavior Strategy for Agents in the Semantic Web Using Dynamic Description Logics. Information–An International Journal, 14(3):993-998,（SCI-E）2011.

[18]  Xishun Wang, Xi Liu, Zhongzhi Shi and Honjian Sui “A feature binding computational model for multi-class object categorization and recognition” Accepted by Neural Computing and Applications, pp.1-9, Feb., 2011, (SCI检索). Online published by Springer.

[19] Zhongzhi Shi. Progress In Research on Intelligence Science. Invited Speaker. AGI-2019, Shenzhen, China. 2019.

[20] Zhongzhi Shi. Intelligence Science Will Lead the Development of a New Generation of Artificial Intelligence. Keynotes Speaker. Peking University, ICIS2018, 2018.

      [21] Zhongzhi Shi. Brain Machine Integration. Invited Speaker. PFIA2018, in Nancy, France.

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