殫精竭慮甘奉獻 矢志不渝創新路
——記著名知識工程與大數據挖掘專家楊炳儒教授

○文/陳國輝

殫精竭慮甘奉獻 矢志不渝創新路
——記著名知識工程與大數據挖掘專家楊炳儒教授

○文/陳國輝

在推動祖國創新發展的歷史進程中，總有一種人秉持一顆矢志不渝的愛國心為國家奉獻青春和智慧。北京科技大學計算機與通信工程學院終身教授（首席一級）、博士生導師楊炳儒教授就是其中一個。他喜歡另辟蹊徑，喜歡挑戰國際前沿，并用知識和積累的經驗為祖國科技創新貢獻力量；他不畏權威、不畏流言，始終堅持自己的夢想，用獨特的傳授方式給學生帶來精彩的課堂；他憧憬未來、憧憬明天，盡心盡力為國家的科研創新做貢獻。

開拓創新，科研報國

楊炳儒教授自1964年大學畢業后，基本上未間斷系統的學術積累，他主要從事現代數學、計算機科學技術的教學與研究工作，其主要研究方向是知識工程。在他看來，作為一個合格的大學老師，必須教學、科研并重發展。因此，他用近20年的時間，在科研與教學領域分別構建與完善了被廣泛評價為原創性的兩個理論體系——“基于內在認知機理的知識發現理論體系KDTICM”與“認知結構教學方法論體系（簡稱KM教學法）”，具有極高的科學價值和社會價值。

楊炳儒教授說，從1990年始他們便在國際視角下另辟蹊徑，首次從認知科學、數理邏輯、哲學方法論相融合的學術思想出發，在知識工程領域的總體架構下的知識表示與推理機制、知識發現與知識獲取、新型智能系統構造等方面進行了深入研究。他的團隊也因此成為國內較早進入知識發現與數據挖掘領域的科研團隊，并參加了許多相關的國際會議與國際合作研發工作，做出了一系列被廣泛評價為原創性的科研成果：1.知識表示：提出一種新的知識表示方法——語言場及其理論；2.推理機制： 單一與綜合語言場下因果關系定性推理、廣義細胞自動機與廣義歸納邏輯因果模型、Fuzzy B-D型代數結構與多層次結構邏輯等；3.知識獲取：得到了專家知識的歸納獲取在機理、算法、環境、技術等方面的一系列成果，解決了先前未解或難解的智能控制與智能管理的四類重要問題。

知識發現（KD）或數據挖掘（DM）是1989年提出的新興、交叉、邊緣學科，楊炳儒教授是國內較早進入該領域的學者；在KD&DM領域歷經20多年系統、深入地工作，大致分作五個階段：發現潛在的作為內在機理的4條規律（機制）——構建被廣泛評價為原創性理論KDTICM（基于內在認知機理的知識發現理論）——KDTICM的縱深拓展——KDTICM及其拓展的應用研究——類大數據挖掘和大數據挖掘。

目前，KDTICM及其拓展已經成功地應用于農業、現代遠程教育、氣象、國際商務、稅務、數字資源整合、中醫、煤礦生產、礦業生產、銀聯商務、企業創新、鋁電解、蛋白質結構預測等13個領域，有效地驗證了理論體系及其拓展；解決了一些領域中的典型問題，得到國際著名學府與科學家的好評，并引發國外學者主動提出合作研究。

二十余年如一日，楊炳儒教授帶領科研團隊不受外界的影響，矢志不渝，從容面對單調枯燥的科研數據，一直在知識發現與數據挖掘領域潛心研究，做出了自己想要的成績。

大數據時代的大數據挖掘

楊炳儒教授介紹說，大數據分析與挖掘是大數據領域公認的核心技術。隨著大數據的急劇涌現，使得傳統數據挖掘技術無法解決在線過程控制、決策、預測等領域中的若干難題。

近年來，在完成國家自然科學基金等項目的基礎上，得到了多關系挖掘、KDK、Fuzzy認知圖等系列性研究成果并綜合集成，發明了基于KDTICM、領域知識驅動、形態遞進的“類大數據挖掘特質技法庫構造技術”，并做出了5個典型示范應用。

針對大數據挖掘（BDM），楊炳儒教授團隊首次提出“BDM內在機理”。BDM是數據積累的量變過程轉化為質變過程（即數據智能）的臨界點上最關鍵和最有價值的工作 。對于處在朦朧狀態中的BDM，不應該也不可能延續傳統的海量數據挖掘（DM）主流發展的軌跡——高效可擴展性算法及其應用的研究；因為存在著比算法更為重要的先導性內在機理與過程模型的創新性研究。其內在機理的主要內容包括雙庫對應原理（機制），信息擴張原理（機制），生態演化與生態再造原理（機制），以及泛互克性原理（機制）等。針對剛剛起步的大數據挖掘，楊炳儒教授在國內外首次提出全新的、與傳統的DM有著本質區別的“BDM過程模型總體架構”；并給出總體架構各個層面的探索性詮釋。相關成果在以“大融合·大變革·大突破——大數據時代的工業變革”為主題的“2015中國工業大數據大會”上，應邀作了題為《大數據挖掘進展的全景視圖縮放》的演講，引起與會者廣泛關注，得到業界高度評價。他首次提出了“第四范式下大數據挖掘內在機理與過程模型的突破”與“基于認知與生態機理的大數據挖掘總體架構”等多項研究成果，得到IEEE國際頂級會議的高度評價。近階段，他們又作出了5個研發項目的頂層設計架構，確定了“深度融合云計算的大數據挖掘過程模型與典型算法的技術研發及其應用”、“制造業CPS研發”等項研發目標；并結合實際領域開展應用示范工作。

此外，楊炳儒教授針對用于項目與工程應用層面的應用軟件研發的必要性與緊迫性，提出BDM若干算法的探索性研究，以填補國內外空白，適應智能決策、智能預測、企業智慧與創新驅動發展戰略的迫切需求。近期在我國大數據中心城市貴陽市與貴州大學合作申報了相關大數據項目，即目前最急切需要的大數據挖掘軟件產品的研發。能夠踏踏實實出成績，真正為國家在科學領域做點實事，能夠跟隨世界潮流，楊教授心里感到非常滿足。

孜孜不倦，創新教學模式

在教學方面，楊炳儒曾提出一個系列性核心論雛形：知識邏輯結構核心論教學觀——知識邏輯結構與思維形式注記相融合教學法——認知結構教學方法論（KM教學法），并采用多種創新模式推廣應用。他在國內開展了專題研討會，在國際上發表了二十多篇相關論文，被專家鑒定為：“該課題研究成果豐富，應用效果良好，在高等教育教學改革領域取得了高水平的原創性成果，具有示范推廣價值”，“在國內外同類研究成果中處于領先地位，對我國高等教育教學創新與改革起到示范作用”，并引領國內多所高校教師自發地實施KM教學法。

作為大學教授，楊炳儒目前講授12門課程，全部脫書脫稿，多次觀摩教學，力求教學的科學性與藝術性，博得聽課師生的一致贊譽。他對自己的學生要求非常嚴格，包括在知識結構、能力結構、方法論結構、創新思維等方面要求同步提升。因為知道只有在數學、哲學和邏輯三方面都有所建樹者，才有可能成為“雄厚基礎型”而非“點深入型”，才能做出杰出貢獻。

對于如何修煉成才，楊炳儒教授總結了一套模式圖。他表示：成才的第一個階段就是學習階段，因為即使讀完博士，也僅僅是剛進入科學殿堂的大門，離成才還很遠。所以在一個科學研究領域的知識爆炸時代，要想做出一定的成就，就必須有較長時間的知識訓練和能力訓練，要有一定的境界和經驗。所以科學研究就是在有動力的前提下，通過全面的知識能力、經驗各方面不斷的訓練，來培養很深的知識內涵，才能夠真正適應社會發展的需要。只有為企業創造出實用的創新性產品和技術，才能產生經濟效益和社會效益。多年來，楊炳儒的科研和教學成果得到了國內外專家學者的一致贊譽。在科研方面，他先后在國內外期刊與重要國際會議上發表學術論文637篇，經查新2000-2012年被SCI、EI、ISTP收錄共253篇，總計他引3399次；出版專著9部、合著8部；通過國家與省部級正式鑒定或驗收的科研課題近40項（均為課題負責人）；獨獲國際重要科技獎勵3項（由ISI與WORLDCOMP獎項評選委員會聯合頒發的“成就獎”、“成就獎”與“杰出成就獎”；在世界范圍內2次獲獎者僅有12位）；獲得位列第一名的國內省部級科技獎勵13項；以唯一發明人獲10項國家發明專利證書（4項待發）、4項計算機軟件著作權登記證書和1項軟件產品證書。2006年評為“信息產業科技創新先進工作者”，2012年評為“優秀科技工作者”。他還建立了多個研究基地與協作基地，大力推廣應用研究成果。

在教學方面，2015年，楊炳儒教授獲得“第七批國家精品視頻公開課”——主講“知識工程”，獲高度評價；獲教學研究成果獎18項；發表30篇教學研究論文；承擔11項國家與省部級教改項目；獨編與主編10部教材（含精品教材與十二五規劃教材）；在中央電視臺、天津電視臺講授價值工程，獲獎與好評。先后培養與指導青年教師2名、博士后2名、博士生79名、碩士生87名、外國留學生10名，總計180名。

基于這些成就與貢獻，楊炳儒教授被載入《世界數學家名錄》、《世界名人錄》、《世界科技咨詢專家》、《世界優秀人才名錄》，《中國新聞》、《科技日報》、《人民畫報》、《中國畫報》、新華社、中國科學院等以“著名信息工程專家”、“著名知識工程專家”、“著名計算機科學家知識發現專家”等為題對其做了報道，天津電視臺曾用中英文向國內外做過相關報道。2007年遴選為中國工程院院士有效候選人。

創新，不能一蹴而就

自國家提出創新驅動發展戰略以來，我國呈現出人人創新、人人創業的良好局面。在楊炳儒教授看來，如果精準的來談創新概念的話，創新是有層次的：第一，創新是一種組合技術，是一種把精華的元素集中起來整合形成的創新，或者消化集成國外的一些東西加以創新；第二，創新可以是一種改進型的；第三，創新是提出一種全新的專題研究方向或技法；第四，最高級的創新，屬于開創新學科、新領域的創新。楊炳儒教授喜歡有意義的原創型的創新，可以結合一些領域前沿典型問題進行深入探討的創新；即在某個專題或者某個框架下，基于雄厚基礎把握整個宏觀層面，做出原創性或體系性的成果；這種“大膽”的成果就需要十年、二十年，甚至更長時間的深入研究和探索。

人們希望有更多像楊教授一樣的高知學者，淡泊名利、篤信精勤的行走在科研創新的道路上，為我們共同的創新強國夢注入源源不斷的力量。