信息系统软件研究所简介
信息系统软件研究所（Institute of Information and Software）在原有“信息技术研究组”的基础上, 2012年经学校学术委员会评审成立。
根据调查和分析目前的热门研究方向，结合信息工程学院目前的研究基础和科研团队情况，把研究方向确定为三个部分:1.Web信息处理；2.数据库与知识工程；3.数字图像处理。实验室由程家兴教授领导，主要成员有汪强、陈秀明、吴炜炜等老师及学生团队。
安徽新华学院信息系统软件研究所建设规划
（2013年-2016年）
一、研究所重点发展方向及发展目标
信息系统软件研究所，隶属于安徽新华学院，所以促进本院教师的科研工作和科研成果的转化，实现产学研有机结合，推动企业现代化管理为总目标，研究所对信息系统应用技术和信息资源管理理论的研究给予同等重视，并十分重视开拓新的前沿性研究领域，推动我院学科建设。研究所主要研究方向如下：
1.Web信息处理
1)个性化推荐
个性化推荐虽然在电子商务服务中获得了一定程度的发展，但是由于电子商务系统中存在信息量很大，并且信息包含的维度（属性）很多，使得商品资源项目的评价信息很难全面获得，即使获得也是非常稀疏的。另一方面新的商品或新用户信息的加入会导致冷启动问题。所以目前的个性化推荐普遍存在着稀疏性问题和冷启动问题，这严重影响了个性化推荐的精度和推荐的效率。
随着网络的发展，虚拟社区的出现，使得各种资源对象形成一个巨大的网络，这是我们说的“物以类聚”，同时各个用户也形成一个巨大的社会网络，这也是我们说的“人以群分”，个性化推荐活动必然与社会网络紧密相关。在虚拟社区中不同的用户形成不同的社团，另一方面同一用户由于兴趣、爱好、社会关系、地理因素、民族、宗教信仰等因素可能存在于几个不同的网络社团，从而使网络社团交叉重叠，结构异常复杂。如果能够正确有效地识别不同的社团，网络社团将会为商品服务的提供精确和可靠的推荐，并且推荐信息可被社团成员及时有效共享，这为个性化推荐提供了新的研究空间。本课题组打算在社团发现的基础上研究个性化推荐问题，针对某一具体应用，拟提出一种较科学的方法来缓解个性化推荐中普遍存在的稀疏性和冷启动问题，为个性化推荐的有效处理提供一种新的思路。
(1)建立基于社团发现算法的个性化推荐模型
从用户与商品资源的网络关系出发，构建推个性化推荐系统模型。该网络模型由用户与商品资源二部图网络、商品资源关系网络和用户社会网络构成。具体是：a.用户——商品资源关系网络：利用用户对商品资源的购买关系构成一个用户评价网络。b.商品资源关联网络：商品资源之间的关系构成一个商品资源关系网络（即通常所说的“物以类聚”）。c.用户之间的社会网络：外部的用户社会网络（即通常所说的“人以群分”）。通过三个子网络结构能更好地表达整个个性化推荐模型。由于该模型纳入了网络社团，使推荐模型更接近当前互联网络的现实情况。并且社团发现算法成为分析、研究推荐问题的理论与现实基础。
(2)研究重叠社团的发现算法研究
找出不同社团的重叠节点（桥节点）和同一社团的意见领袖，这些节点一般是推荐系统的关键节点（对应着现实中的重要客户）。针对大多数社团发现算法致力于寻找独立不重叠的社团结构,而现实世界中,社团结构更为普遍的是重叠问题，它也更能捕获网络的本质信息，尝试提出重叠网络社团识别方法。将重叠社团识别与个性化推荐结合起来，使得商品资源在社团内依据用户的偏好相似性进行推荐。
2)网络舆情监控
非常规突发事件是指前兆不充分，具有明显复杂性特征和潜在次生衍生危害，破坏性严重，采用常规管理方式难以应对处置的突发事件。非常规突发事件具有产生的瞬间性、爆发的偶然性、发展趋势的危急性、危害的重大性等基本特征。非常规突发事件引起世界各国高度重视和严重关切，对各国传统的应急管理理念、方式、手段、应对模式和控制策略提出了新的挑战。
从近年来发生的一些突发网络事件如药家鑫事件、郭美美致红十字会信任危机事件、故宫文物损坏事件等来看，网络已经在事件发生与演变过程中发挥了重要作用。在事件演化中，网络上会形成强大的井喷型网络舆情，在某些情况下，网络舆情甚至会左右事件演化方向和有关部门对事件的应对、处理和裁判。
2011年7月12日，中国社会科学院发布新媒体蓝皮书——《中国新媒体发展报告(2011)》，书中对近十多年的重大网络舆论事件进行了详尽和系统的梳理。蓝皮书对210个重大网络舆论事件进行解析后发现，网络舆论在推进事件发展中的作用是多向的。其中，起正向作用的案例有140起，比例为67%；起中性作用的案例为46起，比例为24%；起负向作用的案例有20起，比例为9%。蓝皮书认为，数据显示，起正向作用的网络舆论占绝大多数，其正面的积极意义十分明显。
网络舆论的高涨体现了中国网民积极的社会参与意识和充分利用互联网行使知情权、参与权、表达权、监督权等各项权利。网络舆论事件最关注的问题是官员的执政问题与民生问题，因此网络事件在社会监督中能发挥一定的积极作用。另外一个方面，由于网络的开放性和虚拟性，发言者身份隐蔽，并且缺少规则限制和有效监督，网络自然成为一些网民发泄情绪的空间，甚至部分网友会发表不实言论，因此网络舆论的情绪化、鼓动化、不负责任等特点，也易引起网络暴力、网络侵权等问题，甚至是部分影响和导致破坏社会安定的重大事件，如英国警方认为在2011年8月份的伦敦骚乱事件中，以推特（微博）为代表的社交网站起着推波助澜的作用。
因此研究非常规突发网络事件是很有意义和必要性的，尤其是非常规突发网络事件本身的传播特性和演化建模，以及在此基础上如何做好突发网络事件的预警和应急管理。这些问题的研究可以帮助政府有关部门更好的监测、了解、利用网络舆情，提取网民心声，发现问题，提高社会监督，同时有利于及时发现不好的苗头，为网络舆论引导策略提供基础和参考，避免造成重大社会危害。
当前研究总体思路是将发展方程引入到非常规突发网络事件的研究中，通过合适的条件假设、参数设定、建立微分方程、平衡解分析等步骤，来模拟、研究非常规突发网络事件的传播过程，通过随着时间发展的不同参数的改变来得知其传播特性和演变规律。希望能够通过建立非常规突发网络事件的传播和演进过程的数学模型——发展方程系统，对该模型进行数学处理，分析研究非常规突发网络事件的传播特性和发展规律，并判断事件最终的发展状态是否稳定。尝试在突发网络事件的预警、监测相关研究以及相关软件改进等方面的应用，为制定网络舆论引导策略提供基础和参考。
2.知识工程
在建立专家系统时所要处理的主要是专家的或书本上的知识，正像在数据处理中数据是处理对象一样，知识工程又称知识处理学。其研究内容主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。研究所主要针对合肥市政府应急中心需求为例进行应急知识的管理和推送。
应急知识库系统，在政务通信、信息化办公、应急值守、指挥调度等方面有着广泛的市场需求，应用涉及：政府委办、部队、公安、消防、交通、水利、电力、矿山、石化、冶炼等众多领域和行业。因此，政府委办、部队公安及其他政务单位为了提高日常工作效益和应对各种突发事件的处理，建立一套稳定、先进、实用的以外部通信为主的应急调度指挥系统，其重要性和必要性是显而易见的。
1)应急知识管理
应急管理的核心是对突发问题的有效决策，而知识则是决策的最根本、最重要的资源，因此，基于知识的应急管理系统便成为研究的热点。利用知识管理方法可以为决策者提供突发问题的相关知识，辅助决策者进行高效、合理地决策。采用知识组织应急管理中的资源，合理优化资源配置，利用知识对突发事件作出及时、合理、有效、正确的决策，解决突发应急问题。目前研究的热点主要集中在应急知识建模及采用规则推理、案例推理、模糊逻辑等技术进行辅助决策者进行智能决策。
2)知识推送
知识推送属于知识管理中一种新的获取方法，知识管理提供知识的方式主要有两种：知识推送和知识拉取，知识推送是指知识管理系统把用户所需求的知识主动提供给用户，是一种知识找人的方式：知识拉取指用户根据自己的需求，从知识库中检索出需要的知识，是一种人找知识的方式。由于应急管理的领域对象数量众多，且包含知识的信息体涉及范围很广，因而知识拉取容易出现“信息过剩”的现象，从而无法准确和迅速地实现应急响应。而知识推送正好可以解决“知识过剩"的问题，并可结合环境的动态变化，做到环境的感知和适应，实现应急响应的知识需求。目前，在知识推送中，主要采用两种方法：面向任务情景、面向角色兴趣度。
3.图形图像
1）基于医学图像的医疗辅助诊断
随着现在信息技术的快速发展和民众对健康重视程度的不断提高，近几十年，医学成像技术飞速发展，不断发明出新的成像方法，并在医学领域得到了广泛的应用。这些成像技术主要以如CT(X线计算机断层扫描),MRI(核磁共振成像),DSA(数字减影血管造影),PET(正电子发射断层扫描),Ultrasound Imaging(超声成像)等技术为代表。这些各具特点的成像技术为我们提供了丰富的人体数据，包括两维的，三维的，甚至四维的数据，使我们可以无创的方式观察人体组织器官的解剖结构和功能状态，给诊治医师提供了最真实的参考材料。
本研究方向主要研究如何利用目前先进的计算机技术（医学图像分析、模式识别、数据挖掘和数据可视化技术）来辅助主治医生进行外科手术，能够在最短的时间里做出预诊断，提供定量的数据分析，同时结合对以往病例数据的分析提供治疗基本方案，帮助医生给出最终的诊断。该研究将能够给医生提供十分有效的帮助，通过计算机和人的双重认证，在一定程度上减少误诊，定位技术可以提高手术的效率，从而也就最大程度减少病人的痛苦，具有十分重要的社会和经济价值。
(1)医学图像分析
医学图像分析是用计算机对医学图像进行自动处理、特征抽取和分类的技术。目前主要对医学成像设备获取的各种形式的图像如CT(X线计算机断层扫描)，MRI(核磁共振成像)，DSA(数字减影血管造影)，PET(正电子发射断层扫描)，Ultrasound Imaging(超声成像)，DICOM医学图像等技术进行成像特点和格式读取分析等各方面的研究。
(2)医学图像分割
医学图像分割方面目前主要研究是对医学图像中病灶进行提取、定量分析、体积测量、配准处理、三维重建等的基础环节，同时，这又是对医学图像进行高层次理解的前提条件。所以，对医学感兴趣目标（例如脑挫裂伤灶，血肿，弥漫性脑肿胀，原发性脑干损伤等）分割的准确性，将直接关系到医生对病理的分析诊断和诊治方案的制定与实施。
—医学图像配准与融合
不同医学成像模式有着各自不同的特点并呈现人体各部分不同特征信息。不同的成像模式同时又互相弥补对方的不足。CT图像对骨组织比较敏感，而对于软组织的分辨能力不好；MRI图像正好与之相反，它对软组织的显示比较清晰。不同的成像模式互相弥补对方的不足。通过对CT图像和MRI图像的配准和融合，可以同时为医生治疗病人提供更全面、更有效的信息。目前主要研究多分辨率医学图像配准算法和融合算法，如改进的人工鱼群算法和Powell算法结合的多分辨率医学图像配准算法，基于PCNN和指数型模糊加权熵的医学图像融合，基于证据理论的小波域多特征医学图像融合等。
2）目标特征识别与跟踪
目标特征识别与跟踪是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。目前主要研究将目标区域进行特征提取后进行分类和标注，对目标进行检测与跟踪。
—图像的分类和自动标注
目前主要研究利用机器学习的方法可以对图像区域进行语义聚类，建立语义概念与子类的概率关系。当输入新的图像时，首先将其分割为一系列感兴趣区域，通过判断其区域所属子类，利用此概率关系实现图像的自动标注问题。
—运动目标检测与跟踪
运动目标检测是指从视频序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。它是进行目标识别、跟踪和行为理解等后期处理过程的重要前提，使得“如何正确检测和提取视频序列图像中的运动目标”逐渐成为一个重要课题。目前，运动目标检测的基本方法有差分法、光流法和减背景法。目前，我们主要研究减背景法。
二、研究平台、学术带头人及创新团队建设的规划及措施
1.根据安徽新华学院信息工程学院所提供的用房、后勤、科研经费以及研究所改造费等配套支持，参照同类院校研究所装备、仪器以及其他条件，以每年不少于2万元的投资力度增加实验仪器设备及科研经费，在三年内努力将本研究所建设成为校内一流的研究所，努力为地方的应用技术开发以及科研成果转让提供力所能及的条件。
2.努力创造条件，积极引进优秀青年人才来室所工作。尽快争取有博士学位的研究型人才加入科研团队。有计划地积极安排没有博士学位的青年教师在职攻读博士学位。每年选派 2-3人进修、培训或合作研究，提高学术队伍的整体素质。
3.积极组织老师申报课题或参加已有课题工作，创造条件使他们广泛开展国内外学术交流。
4.充分发挥本研究所学术委员会的作用，组织研究所的各学术委员协助、指导、做好研究所发展方向、科研管理、人才培养等方面的工作。推荐和介绍有较强科研能力的毕业研究生或博士人员来所参加科研工作。
5.鼓励研究所老师多发高质量论文，为职称评审提供有利的评审条件。
三、加强对外开放和交流的措施和规划
1．广泛进行省内外学术交流与合作，经常邀请省内外著名专家学者来讲学。加强与数学、物理学、管理科学等相关学科的交流与合作。设立专项经费，支持中青年骨干教师外出学术访问和参加国内外重要的学术会议，努力扩大研究所的学术交流和合作领域。积极吸引高层次人才参与研究所的合作研究。
2．加强横向联系，促进科研成果产业化。积极开展应用课题的研究，主动与企事业单位联系。在研究所建设方面实现多层次共建，依托外部力量发展和壮大自己。积极参加地方高校科技建设，通过科研成果产业化，拓宽实研究所研究经费来源渠道，既为国民经济建设服务，又争取自身较大的经济效益，从而建立良性循环的机制，提高学科的自我发展和壮大能力。
3．加强研究所基础建设。积极争取研究所建设专项经费，改善研究所的科研条件。加强研究所运行管理，提高设备利用率。重视图书资料及信息工作，加强网络基础设施建设。注重研究所的对外交流与宣传活动，扩大研究所的影响力和知名度。
四、提高管理水平、优化创新环境的措施和规划
1.根据“竞争、联合、开放、流动”的运行机制，参照新华学院研究所管理制度制定的各项规章，积极落实和完善安徽新华学院信息系统软件研究所管理制度，不断提高本研究所的管理水平。
2.注重发挥研究所学术委员会的指导和协调作用，着力营造研究所团结协作、开拓创新的工作氛围，不断优化研究所的科研创新环境。努力建设具有较高学术水平、学风正派、富有创新精神、管理能力强和层次结构合理的学术团队。
3.建立研究所的绩效评估和考核制度，对课题组承担的科研项目实行过程管理，通过学术委员会的指导和研究所开展的进展评估等活动，提高整体研究水平。参照新华学院管理办法建立本研究所的奖惩制度，注重奖励成绩优秀的科研及管理人员，对不称职的研究人员实行分流与末位淘汰。
五、三年发展规划
1.论文著作规划
未来三年，三个课题组研究成果公开发表论文不少于三篇，其中三类以上论文不少于一篇。
2013.1-2013.12，公开发表论文不少于三篇，其中三类以上论文不少于一篇；
2014.1-2014.12，公开发表论文不少于三篇，其中三类以上论文不少于一篇，二类以上论文不少于一篇；
2015.1-2015.12，公开发表论文不少于三篇，其中三类以上论文不少于一篇，二类以上论文不少于一篇；
研究所三年内论文发表不少于15篇，其中三类以上论文不少于12篇，二类以上论文不少于5篇。
2.课题申请规划
未来三年，各课题组积极展开省级相关科研课题的申报工作，每课题组申报课题不少于两项。
2013.1-2013.12，申报省级以上项目不少于一项，到帐经费不少于0.8万元；
2014.1-2014.12，申报省级以上项目不少于一项，到帐经费不少于1.0万元；
2015.1-2015.12，申报省级以上项目不少于一项，到帐经费不少于1.2万元；
三年内科研所申报省级课题总经费达6万元以上，到帐经费不少于2万元。
3.人员发展规划
以信息学院整体发展战略为指导，以信息组织与管理技术为核心，努力做好师资、学科和课程建设，基于已有应用技术优势拓展相关新技术研究，为科研团队的教师队伍建设和职称晋升提供良好的科研平台。
研究所以教师团队为主，每位教师可以指导部分优秀学生在研究所参与科研项目工作，即提高了教师的科研水平，同时为指导部分优秀学生提供良好的学习环境和平台。
未来三年，研究所科研团队中有1-2位老师晋升副教授。
未来三年，计划搭建合肥市政府应急知识库系统平台，研究一种更适合应急知识推送的新方法，建立适合社交媒体、社团发现的推荐模型，以及基于语义特征的图像分类方法。
六、研究所存在的问题及改进工作设想
1.目前研究所成员科研水平较弱，缺少高学历、高科研水平的教师。
2.由于是建设初期，研究所的科研方向和现有科研项目需要进一步调整和整合。
3.有企业实践经验，独立担当横向课题的能力不足，教师较少。
科研机构目前只有场地，没有任何设备配备，无法更好的开展科研活动。对以上问题我们将按照上述研究所近期规划有关内容逐项加以落实、改进和解决。并希望获得教育部和省教育厅有关部门的指导、支持与帮助。
