天津贝德曼科技有限公司团队及组成

杨炳儒教授曾被载入《世界数学家名录》、《世界名人录》、《世界科技咨询专家》、《世界优秀人才名录》;“中国新闻”、“科技日报”、“人民画报”、 “中国画报” 、“新华社”、“中国科学院”、“科学中国人”等以“著名信息工程专家”、 “著名知识工程专家”、“著名计算机科学家知识发现专家”等为题做了报道;天津电视台也曾用中英文向国内外做过相关报道。 (2007年遴选为中国工程院院士有效候选人)

    杨炳儒 北京科技大学计算机与通信工程学院终身教授(首席一级)、博士生导师、知识工程研究所所长(历任北京市政协委员、信息工程学院副院长)。著名知识工程专家、国际注册科技专家、 享受国务院特殊津贴的有突出贡献专家、北京市教学名师。兼任国家科技基础条件平台建设专家顾问组专家、教育部学位中心评审专家、中国教育专家委员会专家、国家863高新技术项目、 国家自然科学基金项目、教育部科技项目评审专家及国内外13个著名刊物的副主编或编委;曾任国际一般系统学会中国模糊信息与模糊工程学会名誉理事长、中国人工智能学会离散数学专委会主任与知识工程专委会副主任、 英国剑桥CIT高级督察官、国家教委考试中心NIT专家组成员、香港专利事务所高级顾问。受聘于多个大学任讲 座教授或兼职教授。曾十余次出国出境参加国际学术会议(多次担任国际会议程序委员会委员与分会主席)、讲学与合作研究。 杨炳儒教授长期从事现代数学、计算机科学技术的教学与研究工作;主要研究方向是知识工程;主要贡献是分别用近20年时间, 在科研与教学领域构建与完善了被广泛评价为原创性的两个理论体系-----“基于内在认知机理的知识发现理论体系KDTICM”与“认知结 构教学方法论体系(简称KM教学法)”。

大数据时代的大数据挖掘

    杨炳儒教授介绍说,大数据分析与挖掘是大数据领域公认的核心技术。随着大数据的急剧涌现,是的传统数据挖掘技术无法解决在线过程控制、决策、预测等领域 中的若干难题。
    近年来,在完成国家自然科学基金等项目的基础上,得到了关系挖掘、KDK、Fuzzy认知图等系列邢研究成果,并综合集成之,发明了基于KDTICM、领域知识驱动、形态递进的 “类大数据挖掘特质技法库构造技术”,并作出了5个典型示范应用。
针对大数据挖掘(BDM),针对大数据挖掘(BDM),杨炳儒教授团队首次提出“BDM内在机理”。BDM是数据积累的量变过程转化为质变过程(即数据智能)的临界点 上最关键和最有价值的工作 。对于处在朦胧状态中的BDM,不应该也不可能延续传统的海量数据挖掘 (DM)主流发展的轨迹----高效可扩展性算法及其应 用的研究;因为存在着比算法更为重要的先导性内在机理与过程模型的创新性研究。其内在机理的主要内容包括双库对应原理(机制),信息扩张原理 (机 制),生态演化与生态再造原理(机制),以及泛互克性原理(机制)等。

    针对刚刚起步的大数据挖掘,杨炳儒教授在国内外首次提出全新的、与传统的DM有着本质区别的“BDM过程模型总体架构”;并给出总体架构各个层面的探索性诠释。 相关成果在以“大融合 大变革 大突破——大数据时代的工业变革”为主题的“2015中国工业大数据大会”上,应邀作了题为《大数据挖掘进展的全景视图缩放》的演讲,引起与会者广泛关 注,得到业界高度评价。首次提出了“第四范式下大数据挖掘内在机理与过程模型的突破”与“基于认知与生态机理的大数据挖掘总体架构”等多项研究成果,得到IEEE国际顶级会议的高度 评价。近阶段,又作出了5个研发项目的顶层设计架 构,确定了“深度融合云计算的大数据挖掘过程模型 与典型算法的技术研发及其应用”、“制造业CPS研 发”等项研发目标;并结合实际领域开展应用示范工 作。 此外,杨炳儒教授针对用于项目与工程应用层面 的应用软件研发的必要性与紧迫性,提出BDM若干 算法的探索性研究,以填补国内外空白,以适应智能 决策、智能预测、企业智慧与创新驱动发展战略的迫 切需求。近期在我国大数据中心城市贵阳市与贵州大 学合作申报了相关大数据项目,即目前最急切需要的 大数据挖掘软件产品的研发。能够踏踏实实出成绩, 不张扬,真正为国家在科学领域做点实事,能够跟随 世界潮流,杨教授心里感到非常满足。

公司团队组成还包括

国内外有较高学术地位的著名知识工程专家

外企高级技术顾问、外企高级管理人才

获得国际认证的技术工程师