About CAA
一、背景
隨著信息科學技術的快速發展，工業、農業、國防、金融、生命與健康、資源與環境等領域已經并且每天都在傳輸、存儲、處理和利用越來越多的來自各種各樣傳感器的數據。我們已處于“大數據”（Big Data）時代，迫切需要開展大數據技術與應用研究。 大數據背景下的復雜系統建模、控制、優化、決策、調度、故障診斷與系統維護等，及與此密切相關的壓縮感知、數據融合和機器學習等的理論、技術和應用涉及眾多學科，包括自動化學科、計算機學科、電子與通信學科、管理學科以及各種領域的工程學科，是多學科交叉的國際前沿研究領域。 “大數據”一詞雖然由國外首先提出，但國內外關于大數據技術與應用的研究都處于起步階段。國內這方面的研究得益于國家自然科學基金委員會的推動，目前處于國際先進地位。就目前的研究現狀和發展趨勢看，大數據技術與應用的主要研究方向是： 大數據實時獲取與壓縮感知 多源大數據融合理論與方法 動態大數據機器學習方法與技術 基于數據的系統建模、優化與控制 基于數據的系統調度、決策和管理 基于數據的系統故障診斷與健康維護 面向領域的大數據技術、標準及應用 近十多年來，我國的化工、冶金、機械、電子、電力、交通運輸和物流等企業發生了重大變化。企業的規模越來越大，生產工藝、生產設備和生產過程越來越復雜。因此，依據物理化學機理建立精確數學模型，并在此基礎上實現對生產過程和設備的建模、控制、優化、決策、調度以及故障診斷等的傳統方法變得越來越困難。隨著數據采集、存儲、傳輸和處理技術的高速發展，企業每天都在產生著大量反映生產過程和設備運行的各種數據。如何有效利用這些離線、在線海量數據和其它知識，將數據挖掘、機器學習、模式識別和計算機網絡等技術與控制理論和系統工程相結合，研究并建立面向大數據的自動化理論、方法和技術，在難以建立機理模型的條件下，實現對設備和生產過程的建模、控制、優化、決策、調度、故障診斷和健康維護等，已成為我國乃至全球范圍內制造、交通運輸和物流等企業迫切需要解決的挑戰性問題，具有特別重要的現實意義。 我國制造業門類齊全，數量眾多，大部分企業的經濟和社會效益還不夠高，傳統的理論和方法無法滿足企業升級改造的要求，迫切需要基于數據的系統建模、控制、優化、決策、調度、故障診斷等方面的研究成果和技術支撐。因此，大數據技術與應用專業委員會的成立，將在促進和推動國民經濟和社會發展中發揮重要作用。
二、業務范圍
大數據專業委員會的宗旨是促進大數據的獲取、壓縮感知、數據融合、數據挖掘、機器學習等與控制理論與系統工程相結合，研究基于數據的系統建模、控制、優化、決策、調度、故障診斷與維護等問題，解決復雜的社會與工程系統難于基于機理進行建模和信息處理的困難。
三、官方網站
無
四、官方微信公眾號
五、聯系方式
聯系人：劉強
聯系電話（座機）：024-83677701
聯系郵箱：liuq@mail.neu.edu.cn
六、當屆領導成員
主任委員：楊濤
顧問委員：柴天佑、王成紅
副主任委員（按姓氏筆畫排序）：王杜娟、孟子陽、袁燁、唐漾、溫廣輝
秘書長（按姓氏筆畫排序）：劉強
委員（按姓氏筆畫排序）：丁佐華、王杜娟、王宏志、王笑波、王晨、王晗丁、王景成、史旭華、代學武、馮恩波、司小勝、鞏敦衛、畢遠國、呂躍祖、劉江、劉馳、劉陸、劉強、劉靜、許長橋、孫超利、紀洪泉、李檸、李浥東、李智、李醒、楊春霞、楊濤、楊輝、時俠圣、余萬科、張永、張興義、張晉熙、陳志文、陳澤華、陳曉方、范自柱、尚超、羅浩、金耀初、鄭英、孟子陽、趙冬斌、趙珺、鐘偉民、秦泗釗、袁燁、夏衛國、郭一楠、唐漾、閻威武、葛樹志、韓英華、韓瑩、程學旗、程適、程超、程然、溫廣輝、謝世文、褚菲
